• Im ersten Teil stellt das Dokument die Grundzüge der Datenanalyse dar, und zeigt dann – neben der Begriffsdefinition, wie die Datenanalyse vorgeht, und was Firmen tun müssen, um mehr aus den eigenen Daten zu machen. Hier fallen dann Begriffe, wie der „Data Lake“, d.h. die neue Methode, Daten originär abzuspeichern, damit diese später flexibel und einfach ausgewertet werden können.
• Ein weiterer Teil des Dokuments beleuchtet die praktischen Aspekte bei der Auswertung von Daten, und stellt eine Übersicht von Methoden und deren Anwendung zur Verfügung. Beispielsweise wird dort gezeigt, wie breit das Spektrum der analytischen Techniken eigentlich ist, und  was die einzelnen statistischen Datenanalysemethoden gegenüber den anderen Methoden auszeichnet. Persönlich finde ich die Auswahlhilfen besonders hilfreich, die man ab ca der Dokumentmitte findet („Guide to Analytic Selection“), oder die detaillierten Tabellen zur Methodenauswahl weiter unten.
• Ein eigenes Kapitel ist dem Bereich der künstlichen Intelligenz gewidmet, und den ausgefeilten mathematischen Entscheidungsmodellen. Dieser Bereich bespricht nicht nur die Methoden, sondern zeigt auch konkrete Anwendungsfälle. Interessant sind auch die Hinweise zu der Fragestellung, wie man Modelle validiert.
• Die Schlusskapitel beleuchten neben der Frage nach der Zukunft der Datenanalyse die konkreten Anwendungsbeispiele, die sich über mathematische Modelle realisieren lassen. Zum Beispiel wird dort ein Vorhersagemodell behandelt, mit deren Hilfe sich vorhersagen läßt, wie Kunden auf Mehrkanalwerbung  reagieren („Predicting Customer Response„). Der Kunde bei dem es hier geht, verwendet das mathematische Modell, um a priori die Werbewirkung bestimmter Marketingmaßnahmen zu bestimmen. Hiermit erhöht er die Zielgenauigkeit der Werbung, und spart letztendlich sehr viel Geld.

Das Artikelbild behandelt übrigens auch eine Werbecampagne. Es stammt von den „Digital Collections“ der THE NEW YORK PUBLIC LIBRARY.

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