Analitika podatkov se nanaša na postopek pregleda velikih količin neobdelanih ali neorganiziranih podatkov za oblikovanje sklepov iz podatkov. V poslovanju se pogosto uporablja za ustvarjanje akcijskih načrtov ali za prepoznavanje vzorcev in trendov v poslovanju ter za pomoč podjetjem, da bolje razumejo vedenje strank. Uporabljajo ga tudi ekonomisti in akademski strokovnjaki v številnih disciplinah za pomoč pri oblikovanju, podpori ali ovrzitvi teorij.
V mnogih situacijah se za preučevanje zberejo velike količine podatkov. Ekonomisti lahko na primer prejmejo na tisoče anketnih odgovorov ali pa si ogledajo neskončne količine vladnih in popisnih podatkov o velikih segmentih prebivalstva. Tudi drugi akademiki lahko prejmejo številne velike količine neorganiziranih informacij; na primer, znanstvenik, ki preučuje potencialno zdravilo za raka, lahko prejme rezultate testov na stotine ali celo tisoče ali milijone bolnikov. V poslovanju se lahko podatki zbirajo tudi v obliki prodajnih podatkov, prejemkov strank, transakcij ali drugih vrst informacij.
Vsi ti podatki zagotavljajo informacije in verjetno vsebujejo vzorce in trende, ki lahko pomagajo oblikovati in upravljati vedenje. Za uporabo informacij pa je treba podatke organizirati, analizirati in razumeti. Analitika podatkov se nanaša na proces organiziranja in analize vseh teh podatkov.
Tako kot obstaja veliko različnih vrst in virov za podatke, obstaja veliko različnih metod analitike. Nekatere podatke je treba organizirati ročno in ročno kodirati. Druge velike baze podatkov je mogoče presejati s pomočjo specializiranih računalniških programov, ki poenostavijo in poenostavijo proces analize podatkov.
Postopek in postopek analize podatkov ni odvisen le od tega, kako so podatki organizirani, ampak tudi od tega, kaj oseba išče. Ekonomist lahko na primer pregleda podatke, da najde vzorce nakupovanja ali porabe, ki pojasnjujejo vedenje. Podjetje lahko pregleda podatke, da ugotovi slabosti v dobavni verigi strank ali težave z danim zaposlenim.
Vsako podjetje praviloma razvije lastne metode analitike podatkov, ki mu omogočajo reševanje težav, ki jih ima dano podjetje. Zdravstvena zavarovalnica ima lahko na primer bazo podatkov o milijonih plačanih terjatev. Zaposleni, zadolženi za analizo podatkov, bi bili odgovorni za ustvarjanje in izvajanje algoritmov za odkrivanje morebitnih nepravilnosti. Računalniški program in algoritmi bi se tako lahko zagnali, da bi ugotovili področja, na katerih so bile morda izplačane lažne terjatve, ki bi jih bilo treba raziskati.
SmartAsset.