Hvad er dataanalyse?

Dataanalyse refererer til processen med at gennemgå store mængder rå eller uorganiserede data for at formulere konklusioner fra dataene. Det bruges ofte i erhvervslivet til at generere handlingsplaner eller til at identificere mønstre og tendenser i erhvervslivet og til at hjælpe virksomheder med bedre at forstå kundeadfærd. Det bruges også af økonomer og akademiske fagfolk i mange discipliner til at hjælpe med at formulere, støtte eller modbevise teorier.

I mange situationer indsamles store mængder data for at blive undersøgt. F.eks. Kan økonomer modtage tusinder af undersøgelsessvar eller gennemgå uendelige mængder af regerings- og folketællingsdata om enorme befolkningsgrupper. Andre akademikere kan også modtage adskillige store organer med uorganiseret information; for eksempel kan en videnskabsmand, der studerer en potentiel kur mod kræft, modtage testresultaterne fra hundreder eller endda tusinder eller millioner af patienter. I erhvervslivet kan data også indsamles i form af salgsdata, kundekvitteringer, transaktioner eller andre typer oplysninger.

Alle disse data giver information og indeholder sandsynligvis mønstre og tendenser, der kan hjælpe med at forme og styre adfærd. For at bruge informationen skal dataene dog organiseres, analyseres og forstås. Dataanalyse refererer til processen med at organisere og analysere alle disse data.

Ligesom der er mange forskellige typer og kilder til data, er der mange forskellige analysemetoder. Nogle data skal organiseres manuelt og håndkodes. Andre store databaser med information kan sigtes ved hjælp af specialiserede computerprogrammer, der gør processen med dataanalyse strømlinet og enkel.

Processen og proceduren for dataanalyse afhænger ikke kun af, hvordan dataene er organiseret, men også af, hvad en person leder efter. For eksempel kan en økonom muligvis gennemse data for at finde købs- eller forbrugsmønstre, der forklarer adfærd. En virksomhed kan muligvis gennemgå data for at identificere svagheder i kundens forsyningskæde eller problemer med en given medarbejder.

Hver virksomhed udvikler generelt sine egne metoder til dataanalyse, der tillader den at løse de problemer, det givne firma har. Et sundhedsforsikringsselskab kan for eksempel have en database med millioner af betalte krav. Medarbejdere, der er ansvarlige for dataanalyse, er ansvarlige for at generere og køre algoritmer for at opdage potentielle abnormiteter. Computerprogrammet og algoritmerne kunne således køres for at identificere områder, hvor der kan være udbetalt falske krav, der skulle undersøges.