Datová analýza je proces zkoumání, čištění, transformace a modelování dat s cílem objevit užitečné informace, vyvozovat závěry a podporovat rozhodování. Je klíčovým nástrojem v mnoha vědních oborech, včetně statistiky, informatiky, ekonomie, sociologie a dalších (Allison, 2011).

V oblasti statistiky se datová analýza používá k interpretaci a vizualizaci datových sad za účelem odhalení vzorců a trendů (Cooper et al., 2011). V informatice je základem pro strojové učení a umělou inteligenci, umožňující systémům učit se z dat a dělat predikce nebo rozhodnutí bez explicitního naprogramování (Ariza-Colpas et al., 2022).

V ekonomii a podnikání se datová analýza používá k optimalizaci procesů, identifikaci nových příležitostí a zlepšení rozhodovacích procesů (Heeringa et al., 2010). V sociálních vědách pomáhá při zkoumání sociálních trendů a vzorců chování (Allison, 2011).

Datová analýza, jako součást datové vědy, je interdisciplinární nástroj, který spojuje poznatky z různých oborů. Obrázek 1 ilustruje, jak datová věda čerpá ze tří hlavních oblastí – matematiky, informatiky a odborných znalostí z konkrétního oboru. Průnik těchto tří domén vytváří unikátní rámec pro efektivní práci s daty. Matematikové přinášejí teoretické základy a statistické modely, informatici zajišťují výpočetní kapacity a algoritmické přístupy a odborníci z jednotlivých domén zajišťují kontextuální porozumění a aplikaci výsledků.

Tato synergická spolupráce mezi disciplínami umožňuje vědcům nacházet nové poznatky a efektivně řešit komplexní problémy napříč odvětvími. Diagram jasně ukazuje, že datová věda není izolovaným oborem, ale spíše dynamickým průnikem tří klíčových oblastí.

Obrázek 1: Interdisciplinární povaha datové vědy (Project Management, Team, 2024; Jaro Education, 2024 [přeloženo a upraveno])