Als Data Analytics wird die detaillierte Analyse von Datenmengen bezeichnet.

Um große Datenmengen, sogenannte Big Data analysieren zu können, ist es zunächst notwendig, die Extrahierung, Indexierung und Speicherung der Daten zu definieren.

Daten können grundsätzlich von diversen Quellen erzeugt worden sein, verschiedene Datenformate besitzen oder auch aus Echtzeitdaten bestehen. Wie wertvoll generierte Daten sind, erkennen Unternehmen auch heute oftmals nicht. Genau dort setzt Data Analytics an. Data Analytics bietet die Möglichkeit, durch einen verbesserten Einblick in die Infrastrukturen Optimierungspotenziale zu generieren. Entscheidungen lassen sich somit fundiert durch Fakten untermauern. Dies bedeutet: Versteckte Muster oder Korrelationen werden erkannt und können zur Optimierung von Unternehmensbereichen und Geschäftsprozessen genutzt werden.

Ihr Reifegrad

Das mittelfristige Ziel beim Einsatz von Data Analytics besteht darin, sich von einer reaktiven zu einer proaktiven Organisation zu entwickeln. Eine reaktive Datennutzung umfasst die Extraktion von Rohdaten, Bereinigung der Daten sowie das Data Mining, also die systematische Anwendung von Methoden, um in den Datenbeständen verschiedene Muster und Trends zu erkennen und diese zu visualisieren. Durch die ausgeführten Methoden erhalten Unternehmen eine Klassifikation und Segmentierung ihrer Daten, die dann unter anderem Prognosen zu verschiedenen Szenarien ermöglichen. Nach dem erfolgreichen Data Mining beginnt die eigentliche Arbeit von Data Analytics. Die analysierten Daten können nun mithilfe von SoftwareLösungen in den Bereichen Operational Intelligence und Automation helfen, zukünftige Szenarien automatisiert zu bearbeiten, beziehungsweise mögliche externe Einflüsse einzubeziehen, bevor diese eintreffen.

Bei Controlware beschäftigen wir uns mit den Lösungen in den Bereichen rund um:

• Operational Intelligence
• Log Monitoring
• Business Performance Monitoring
• Service Monitoring
• Reporting und Visualisierung