Analytics, also Analysen, ist als ein Themenfeld zu verstehen, welches sich aus dem Bereich Big Data und Data Mining heraus entwickelte. Es geht darum, Aussagen über Verhalten treffen zu können. Im einfachsten Fall geschieht dies rückwirkend, kann aber auch zukunftsgerichtet erfolgen. Unternehmen müssen hier individuell entscheiden, inwieweit eine Analytics-Lösung im Kontext vorhandener Daten, Budget und Technologie effizient eingesetzt werden kann. Der jeweilige Ansatz sollte auch im Sinne der verfolgten Unternehmensstrategie gewählt werden, um unter anderem wertvolle Erkenntnisse aus den Bereichen Marketing und Business Intelligence liefern zu können, da diese Bereiche oftmals eng verknüpft sind.
Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Präsentation verwertbarer Informationen, der Führungskräften, Managern und anderen Endanwendern hilft, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst eine Vielzahl von Tools, Anwendungen und Methoden, die es Unternehmen ermöglichen, Daten aus internen Systemen und externen Quellen zu sammeln, sie für die Analyse vorzubereiten, Abfragen zu entwickeln und auszuführen, Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erstellen, um die Analyseergebnisse sowohl den Entscheidungsträgern in Unternehmen als auch den operativen Mitarbeitern zugänglich zu machen.
Diese beiden Begriffe werden häufig im gleichen Kontext verwendet, was die saubere Trennung in der allgemeinen Wahrnehmung erschwert. Big Data befasst sich mit besonders großen Datenmengen, die sich mit althergebrachten Methoden nicht effizient verarbeiten lassen. Data Mining kommt zwar häufig bei großen Datenmengen zum Einsatz, ist aber nicht auf Big Data beschränkt. Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von Daten in Bezug auf relevante Zusammenhänge und kann bei kleinen Datenmengen zur Anwendung kommen.