Analytische Datenverarbeitung

Analytische Datenverarbeitung ist die Verarbeitung großer Datenmengen mit dem Ziel, Erkenntnisse und Einsichten zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung in Unternehmen, Organisationen und anderen Bereichen nützlich sind. Bei der analytischen Datenverarbeitung werden in der Regel Techniken wie Data Mining, maschinelles Lernen und Statistik eingesetzt, um Muster in den Daten zu erkennen und zu analysieren.

Die Ergebnisse der analytischen Datenverarbeitung können in verschiedenen Formen präsentiert werden, z. B. als Berichte, Diagramme oder Dashboards. Sie können auch verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen oder Handlungsempfehlungen zu generieren.

Im Gegensatz zur  transaktionalen Datenverarbeitung, die darauf ausgelegt ist, Ereignisse in Echtzeit zu verarbeiten und zu verwalten, ist die analytische Datenverarbeitung eher darauf ausgelegt, die Vergangenheit zu analysieren und Erkenntnisse für die Zukunft zu gewinnen.

Kennzeichen von analytischer Datenverarbeitung:

• Wenige Inserts und Updates; Fokus auf Selects
• Geringe Anzahl langlaufender Statements, die Analyseergebnisse liefern
• Hochverfügbarkeit der Datenbank nicht notwendig, da die Abfragen nicht direkt in Geschäftsprozesse eingebunden sind
• Speicherung der Daten in multidimensionalen Datenstrukturen