Data Analytics in der Definitionskrise: Ist eine Abgrenzung des Begriffs noch möglich?

Wenn man zum ersten Mal über den Begriff Data Analytics stolpert, wird zunächst davon ausgegangen, dass es sich hierbei um eine Analyse von Daten handelt. Im ersten Ansatz ist diese Einordung auch gar nicht so verkehrt. Befasst man sich jedoch intensiver mit diesem Thema, macht sich schnell die Problematik einer klaren Definition bemerkbar. Begrifflichkeiten wie Business Analytics, Data Mining, Big Data Analytics oder auch Data Science erscheinen bei der Suche nach einer eindeutigen Definition ebenfalls auf der Bildfläche – alles scheint ineinander zu verschwimmen. Also wie lässt sich Data Analytics nun abgrenzen?

Vom Datenbanksystem zur kognitiven Verarbeitung von Daten

Data Analytics hat sich in den letzten Jahrzehnten unter verschiedenen Begrifflichkeiten wie SQL Analytics, Data Mining oder auch Big Data Analytics heraus entwickelt. Der Ursprung lag in den klassischen Datenbanksystemen wie z.B. RDBMS (Relational Database System). Mit den rasant wachsenden Datenmengen und deren Verarbeitung war eine konstante Anpassung unumgänglich – bis hin zur kognitiven Verarbeitung von Daten. Grundsätzlich kann man Data Analytics also als eine Art Oberbegriff sehen, unter dem die einzelnen Begriffe zusammengefasst werden.

Die nachfolgende Abbildung zeigt die Entwicklung in den letzten 50 Jahren:

Entwicklung von Data-Analytics in den vergangenen 50 Jahren
Abbildung 1: Erweiterte Darstellung der Entwicklung von Data Analytics nach Gudiyada (2017)1

Vier Analyseverfahren miteinander verknüpft

Data Analytics verfügt über vier Analyseverfahren, die stark miteinander verknüpft sind und sich signifikant überschneiden. Auf verschiedenen Zeitebenen versuchen die Verfahren, unterschiedliche Fragenstellungen zu beantworten: Descriptive Analytics (Was ist passiert?), Diagnostic Analytics (Warum ist es passiert?), Predictive Analytics (Was wird passieren?) und Prescriptive Analytics (Was soll geschehen?). Während Predictive Analytics also die Eintrittswahrscheinlichkeit analysiert, liefert Prespcritpive Analytics die passende Handlungsempfehlung, z.B. wie man einen bestimmten Trend beeinflussen oder ein vorhergesagtes Ergebnis verhindern kann oder auch wie man auf ein zukünftiges Ergebnis reagieren sollte. Es ermöglicht somit eine automatisierte Entscheidungsfindung.

Mehr über die vier Stufen erfahren? Hier geht es ins Detail: Buzzword Dschungel Künstliche Intelligenz (KI)

Fazit

Nach einem intensiveren Blick auf das Thema wird schnell deutlich: eine eindeutige oder gar einheitliche Definition des Begriffs Data Analytics ist weit gefehlt. Eine häufige Überschneidung der Hauptbegriffe (SQL Analytics, Business Analytics, Visual Analytics, Big Data Analytics und Cognitive Analytics) führt nicht nur zu einer schnelllebigen Weiterentwicklung der Thematik; sondern auch zu einer plötzlichen Zusammenfassung von Themen, neuen Beschreibungen oder sogar völlig neuen Kreationen an Begrifflichkeiten.

Noch nicht genug? Hier Teil 2 der Data-Analytics Reihe lesen

 


1 Gudivada, Venkat N. (2017): DATA ANALYTICS: FUNDAMENTALS. In: Mashrur Chowdhury, Amy Apon und Kakan Dey (Hg.): Data Analytics for Intelligent Transportation Systems. Niederlande, Großbritanien, USA: Elsevier, S. 44–80.

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