Business Intelligence vs. Datenanalyse: Wichtige Unterschiede

Sowohl Business Intelligence (BI) als auch Datenanalyse Unternehmen dabei helfen, durch Erkenntnisse das Beste aus ihren Daten herauszuholen. Obwohl die beiden Begriffe verwandt sind, sind sie nicht dasselbe und können nicht synonym verwendet werden. Der größte Unterschied besteht darin, dass Business Intelligence zur Generierung von Ergebnissen eine Datenanalyse benötigt, die Datenanalyse jedoch auch unabhängig von Geschäftsdaten gut funktioniert. 

Lassen Sie uns die beiden im Detail vergleichen und sehen, ob die Debatte Business Intelligence vs. Datenanalyse gerechtfertigt ist.

Was ist Business Intelligence? 

Business Intelligence bezeichnet eine Infrastruktur, die Unternehmen bei der Analyse und Interpretation von Daten unterstützt, um daraus aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. 

Business Intelligence, oft als BI abgekürzt, umfasst Folgendes:

• Technologies wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Data Warehousing und ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load). 

• Strategien wie Datenverwaltung, Qualitäts- und Leistungsmanagement sowie Sicherheit und Compliance. 

• Practices wie Datenerfassung, -integration, -visualisierung und -analyse. 

By Nutzung diese drei Elemente, Business Intelligence-Analysten kann komplexe Daten sammeln, die erforderlichen Qualitätskontroll- und Compliance-Maßnahmen anwenden und sie dann aufschlüsseln in leicht zugängliche und verständliche Formate für Analyse und Explorationauf. 

Sinn 

Der Hauptzweck von Business Intelligence besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies wird erreicht, indem qualitativ hochwertige Daten zeitnah, genau und leicht verständlich präsentiert werden.

Darüber hinaus unterstützt Business Intelligence bei der Verfolgung und Bewertung wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) und Kennzahlen in verschiedenen Geschäftsfunktionen, darunter Betriebseffizienz, Finanzlage und Kundenzufriedenheit.

BI dient neben der internen Nutzung auch externen Zwecken. Sie können BI-Tools verwenden, um Markttrends zu ermitteln, Wettbewerbsanalysen durchzuführen und Ihre Position in der Branche zu bewerten.

Wie funktioniert Business Intelligence? 

Business Intelligence-Prozesse beginnen mit der Datenerfassung und münden in Erkenntnissen, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Hier ist ein genauerer Blick auf jede Phase: 

• Datensammlung: Datenintegrationstools sammeln Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Quellen können. variieren je nach Geschäftsmodell und Branche, umfassen aber im Allgemeinen interne und externe Quellen. 

• Datenintegration: Nach der Erhebung werden Ihre Daten in ein einzige Quelle der Wahrheit (SSOT). Datenintegration beinhaltet auch Datenqualitätsmanagement Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen verwendeten Daten gültig, genau und konsistent sind.

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• Datenanalyse: Die nächste Phase umfasst die Datenanalyse. Dabei verwenden Sie Techniken wie Data Mining zur eingehenden Analyse und erstellen Dashboards, Berichte und Visualisierungen, um Ihre Ergebnisse zu teilen. 

• Datenpräsentation: In der Phase der Datenpräsentation verwenden Sie Business-Intelligence-Tools, um Ihre Erkenntnisse Geschäftsbenutzern und nicht-technischen Beteiligten anhand von Diagrammen und Grafiken vorzustellen.  

• Implementierung:Schließlich können Sie die durch die vorangegangenen Prozesse gewonnenen Erkenntnisse in die Strategieentwicklung, die Entwicklung neuer Produkte, das Marketing und die betriebliche Optimierung einfließen lassen.

Beispiele 

Hier sind einige Beispiele, wie verschiedene Organisationsabteilungen BI nutzen: 

1. Das Marketing kann BI-Tools verwenden, um Kundendaten zu analysieren und den Markt basierend auf demografischen Merkmalen, Kaufpräferenzen und Gesamtverhalten zu segmentieren, um individuellere Marketingkampagnen zu erstellen. 
2. Das Vertriebsteam kann Verkaufsdaten verfolgen und analysieren und sie verwenden, um die Leistung mit festgelegten Zielen zu vergleichen. Es kann Trends erkennen und feststellen, welche Angebote besser abschneiden als andere, um den Umsatz zu steigern. 
3. BI-Tools können Finanzdaten aus zahlreichen Quellen konsolidieren, um Echtzeiteinblicke in die finanzielle Leistung des Unternehmens zu erhalten. Finanzmitarbeiter können diese Erkenntnisse für die Budgetierung, Prognose und Berichterstattung nutzen. 
4. Die Personalabteilung kann BI verwenden, um standardmäßige Leistungskennzahlen der Mitarbeiter wie Anwesenheit und Produktivität zu überwachen und zu bewerten. 
5. Der Kundensupport kann BI-Tools verwenden, um Kundenfeedback aus verschiedenen Kanälen (z. B. soziale Medien, Umfragen oder Anrufe) zu analysieren, um häufige Probleme zu ermitteln und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

Was is Datenanalyse?

Datenanalyse ist ein technischer Prozess, der verschiedene Methoden – wie Data Mining, Bereinigung, Transformation, Speicherung, Modellierung und Abfragen – verwendet, um nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren.  

 Es gibt vier Arten der Datenanalyse: 

• Beschreibende Analytik: Konzentriert sich auf die Leistung in der Vergangenheit und verwendet historische Daten, um zu analysieren, was bereits geschehen ist. 

• Diagnostische Analytik: Untersucht die zugrunde liegenden Gründe für das Geschehen. 

• Prädiktive Analysen: Verwendet frühere Daten und statistische Techniken, um vorherzusagen, was passieren wird. 

• Vorschreibende Analytik: Beantwortet die Frage „Was können wir tun?“, indem es einen möglichen Handlungsverlauf für die Zukunft vorschlägt.

Sinn 

Datenanalyse zielt in erster Linie darauf ab, verkaufen Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können. Diese Zwecke können unter anderem Business Intelligence umfassen.  

Datenanalysen unterstützen datengesteuerte Entscheidungsprozesse, indem sie Erkenntnisse liefern, die die Abhängigkeit von Vermutungen oder Versuch und Irrtum minimieren.  

Darüber hinaus trägt die Datenanalyse dazu bei, die Kundenzufriedenheit und das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern. Die Analyse von Kundendaten kann Kundenerwartungen aufdecken, denen ein Unternehmen durch verbesserte Kundenservice-Initiativen und die Feinabstimmung seiner Marketingstrategien gerecht werden kann. 

Risikomanagement und Compliance sind ein weiterer Bereich, in dem sich die Datenanalyse als äußerst nützlich erweist. Sie ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Risikofaktoren zu identifizieren und durch Überwachung und Analyse konsistente Compliance-Bemühungen sicherzustellen.

Wie funktioniert Datenanalyse?

Die Datenanalyse umfasst mehrere Phasen: 

• Datensammlung: Im ersten Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt – beispielsweise Datenbanken, Transaktionsaufzeichnungen, Social-Media-Protokolle oder Umfragen – mithilfe einer Kombination von Methoden. Diese Methoden können Web Scraping, automatische Datenerfassung, manuelle Dateneingabe oder APIs umfassen. 

• Datenreinigung: Bei der Datenanalyse kommt es in hohem Maße auf qualitativ hochwertige Daten an. Die gesammelten Daten müssen bereinigt werden, bevor sie Analyseprozessen unterzogen werden können. Datenreinigung umfasst die Behebung von Fehlern, die Korrektur doppelter oder redundanter Daten und die Behandlung fehlender oder unvollständiger Werte. In dieser Phase werden die Daten auch standardisiert, um ein einheitliches Format zu gewährleisten. 

• Datenexploration und -visualisierung: Voranalysen zeigen die Struktur der Daten und etwaige Anomalien auf. Diese Untersuchung hilft auch dabei, Muster in den Daten zu erkennen. Schließlich wandelt die Visualisierung die Daten in leicht verständliche Grafiken, Diagramme und Dashboards um. 

• Datenmodellierung: Datenmodelle können je nach Ihren Zielen variieren. Statistische Modelle können bei Hypothesentests, Schlussfolgerungen oder dem Verständnis von Beziehungen helfen. Algorithmen für maschinelles Lernen helfen bei der Mustererkennung, Klassifizierung und Anomalieerkennung. Prädiktive Modelle können beim Risikomanagement, der betrieblichen Effizienz oder der strategischen Planung helfen. Wenn das ausgewählte Modell auf die Daten angewendet wird, erleichtert es prädiktive Analysen, Trendanalysen oder Stimmungsanalysen. 

• Empfehlungen und Umsetzung: Den Beteiligten werden Empfehlungen auf Grundlage der Ergebnisse der Datenmodellierung und deren Interpretation gegeben, die ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen sollen..

Beispiele 

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, die den Nutzen der Datenanalyse in verschiedenen Branchen veranschaulichen: 

• Gesundheitswesen: Mithilfe von Faktoren wie demografischen Daten, Behandlungsplänen und der Krankengeschichte hilft die Datenanalyse dem medizinischen Fachpersonal, das Risiko einer erneuten Einweisung eines Patienten einzuschätzen. Gesundheitsdienstleister können diese Erkenntnisse nutzen, um Hochrisikopatienten zu identifizieren und Interventionen bei Bedarf neu zu bewerten. 

• Finanzen: Der Finanzsektor nutzt Datenanalysen, um Betrugsfälle zu identifizieren. Trainierte Modelle für maschinelles Lernen analysieren Transaktionsdaten und kennzeichnen unregelmäßige Aktivitäten zur Nachverfolgung und Untersuchung. 

• Sport: Professional Sportteams nutzen Datenanalyse um die Leistung der Spieler zu verbessern und Spielstrategien zu entwickeln. Trainer und Manager analysieren Spielaufnahmen, Spielerstatistiken und biometrische Daten, um ihre Trainingsprogramme und Spieltaktiken zu optimieren. 

• Ausbildung:Datenanalysen im Bildungsbereich helfen Institutionen dabei, die Leistung von Schülern zu bewerten und zu verbessern. Pädagogen analysieren Noten, Anwesenheitslisten und Engagement-Kennzahlen, um leistungsschwache oder schwänzende Schüler zu identifizieren und gezielte Interventionen für sie zu entwickeln.

• Telekommunikation: Dienstleister im Telekommunikationsbereich können Kundenabwanderung vorhersagen, indem sie Kundendaten wie Nutzungsmuster, Rechnungsinformationen und Kundendienstaufzeichnungen (Beschwerden und Feedback) analysieren. Sobald diese Kunden identifiziert sind, können ihnen spezielle Angebote unterbreitet werden, um sie zu binden.

Business Intelligence vs. Datenanalyse

1. Umfang

Business Intelligence konzentriert sich in erster Linie auf beschreibende Analysen, um Einblicke in die Geschäftsleistung zu liefern. Es enthält auch einige Elemente der diagnostischen Analyse, um die Grundursachen von Problemen zu identifizieren. BI unterstützt Geschäftsabläufe und strategische Entscheidungsfindung durch die Berichterstattung, Überwachung und Visualisierung von Daten. 

Auf der anderen Seite umfasst die Datenanalyse beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Sie untersucht Daten, um Muster aufzudecken, zukünftige Trends vorherzusagen und Maßnahmen vorzuschlagen, die Sie ergreifen können. 

2. Techniken 

Zu den gängigen BI-Techniken gehören Online Analytical Processing (OLAP), Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesse, Data Warehousing, Dashboarding und Reporting sowie KPI-Tracking. 

Zu den Techniken der Datenanalyse gehören Algorithmen des maschinellen Lernens, statistische Analysen und prädiktive Modellierung. 

3. Datentypen

 BI verwendet strukturierte Daten. Diese stammen hauptsächlich intern aus Datenbanken, Data Warehouses oder Tabellenkalkulationen, BI-Prozesse können jedoch auch externe Daten verwenden.

Bei der Datenanalyse werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen verwendet, etwa Datenbanken, sozialen Medien, IoT-Geräten oder Textdateien.

4. Komplexität 

BI ist in der Regel weniger komplex, da es umfassend Visualisierung und Zusammenfassung nutzt. Dadurch sind die Ergebnisse für Geschäftsbenutzer oder nichttechnische Stakeholder zugänglich. 

Im Gegensatz dazu ist die Datenanalyse komplexer, da sie fortgeschrittene statistische und maschinelle Lerntechniken auf die Daten anwendet. Benutzer benötigen einige Kenntnisse in Statistik und Datenmodellierung, um ihre Ergebnisse vollständig zu verstehen. 

5. Datenvolumen 

BI befasst sich typischerweise mit riesigen Mengen strukturierter Daten, aber innerhalb der Grenzen von Data Warehousing. Andererseits kann die Datenanalyse viel größere Datenmengen verarbeiten, darunter auch Big Data. 

6. Werkzeuge

 Zu den beliebtesten BI-Tools auf dem Markt gehören: 

• Tableau 

• Microsoft Power BI 

• QlikView 

• SAP BusinessObjects 

• IBM Cognos 

Zu den gängigen Datenanalysetools gehören: 

• R 

• Python (unter Verwendung von Bibliotheken wie Panda, Scikit-Learn oder TensorFlow) 

• SAS 

• Apache Hadoop 

• Apache Funken 

7. Benutzerbasis 

BI richtet sich an Geschäftsbenutzer, Manager und Führungskräfte, die technisch versiert sein können oder nicht. Datenanalyse richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten und technische Fachkräfte. 

8. Implementierungszeit 

BI ist schneller zu implementieren, da es Dashboards und Berichte verwendet. Die Datenanalyse kann länger dauern, da sie Datenvorverarbeitung, gefolgt von Modelltraining und -validierung. 

Business Intelligence vs. Datenanalyse zusammengefasst

Sollten Sie sich für Business Intelligence oder Data Analytics entscheiden? 

Es stimmt, dass Data Analytics und Business Intelligence unterschiedliche Ansätze verfolgen und unterschiedliche Methoden einsetzen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist jedoch keine Entweder-oder-Situation; Sie müssen sich nicht unbedingt für das eine entscheiden und auf das andere verzichten. Sie werden feststellen, dass sich BI und Data Analytics trotz ihrer Unterschiede ergänzen. Die Verwendung einer Kombination aus beiden liefert umfassendere und wertvollere Erkenntnisse.

Eine umfassende Datenlösung optimiert den Zugriff auf analysebereite Daten. Astera bietet eine einheitliche Datenverwaltungsplattform, die alle Phasen abdeckt, von der nahtlosen Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen bis hin zum Aufbau robuster Data Warehouses und API-Verwaltung.

Mit Astera, Sie können: 

• Sammeln und vereinheitlichen Sie mühelos Daten aus verschiedenen Quellen und stellen Sie so die für BI und Analysen erforderliche Zuverlässigkeit und Konsistenz sicher. 

• Bereinigen, transformieren und bereiten Sie Ihre Daten für eine optimale Analyse vor und sparen Sie so wertvolle Zeit und Ressourcen. 

• Erstellen Sie ein sicheres und skalierbares Data Warehouse, das die Grundlage für alle Ihre Anforderungen zur Datenerkundung bildet. 

• Statten Sie Ihre BI- und Analysetools mit hochwertigen Daten aus und gewinnen Sie so tiefere Einblicke und fundiertere Entscheidungen. 

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