Data Analytics, also Datenanalyse, ist ein Prozess, bei dem große Mengen von Daten untersucht werden, um Muster und Trends zu finden, die uns dabei helfen, Fragestellungen besser zu verstehen und fundierte und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Man kann sich das vorstellen wie das Lösen eines Rätsels, bei dem man aus vielen kleinen Hinweisen ein klares Bild zusammensetzt. Dieses Kapitel liefert eine kurze historische Einführung in die Datenanalyse. Hierbei starten wir mit der Suche nach der Weltformel, einer „Theory of Everything“ (ToE). Hierbei handelt es sich um ein hypothetisches physikalisches Modell, das alle fundamentalen Wechselwirkungen der Natur in einer einzigen, allumfassenden Theorie vereinen soll. Sie stellt das ultimative Ziel der theoretischen Physik dar und versucht, die Quantenmechanik mit der allgemeinen Relativitätstheorie zu verbinden. Obwohl vielversprechende Ansätze wie die Stringtheorie und die Loop-Quantengravitation existieren, bleibt die vollständige Vereinigung der Quantenmechanik und der allgemeinen Relativitätstheorie noch unerreicht. In diesem Kontext beschäftigen wir uns auch kurz mit der Argumentation einiger Protagonisten von Big Data, die immer wieder ein „Ende der Theorie“ verkünden. Anschließend skizzieren wir die typischen Schritte im Data-Analytics-Prozess. Außerdem diskutieren wir kurz die Begriffe „Artificial Intelligence“ und „Künstliche Intelligenz“. Wir diskutieren die Frage, welche Relevanz die menschliche Intelligenz in einer algorithmisch dominierten Welt der „Artificial Intelligence“ hat. Abschließend skizzieren wir einführend die Unterschiede und Zusammenhänge zwischen „Descriptive Analytics“ und „Prescriptive Analytics“.