Der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science: Was Sie wissen müssen

Eines der am meisten diskutierten Themen in diesem stark mit Fachjargon überfrachteten Sektor – neben Künstlicher Intelligenz vs. Maschinellem Lernen vs. Kognitiver Intelligenz oder Analytik vs. Big Data – ist Business Intelligence vs. Data Science. Business Intelligence und Data Science sind heute zu integralen Bestandteilen jeder datengesteuerten Organisation des 21. Jahrhunderts auf der Welt geworden. Beide spielen weiterhin eine wichtigere Rolle im Tagesgeschäft von Organisationen, die Daten als die neue Währung, als Speck, Öl, Gold und sogar Wasser verstehen und nutzen.

Viele Unternehmen tauchen gerade erst in disruptive Technologien wie Data Science, Künstliche Intelligenz, Blockchain usw. ein. Die frühe Einführung ist in den meisten Fällen keine leichte Aufgabe, und deshalb kommen die meisten neuen Projekte nicht über die sogenannte „Proof of Concept“-Phase hinaus. Und der Hauptgrund für eine so hohe Ausfallrate ist die Neuheit oder Frische der eingesetzten Technologien.

Data Science ist relativ neu und erfordert Zusammenarbeit und neue Bedingungen in der herkömmlichen Unternehmensumgebung. Ein viel besseres Verständnis neuartiger Technologien vor der Projektkonzeption und -implementierung ist dringend erforderlich. Und zwar, um die Schwierigkeit und Unvorhersehbarkeit der durch Neuheiten verursachten Komplikationen zu minimieren.

Business Intelligence: Was ist das?

Laut Gartner kann Business Intelligence als Überbegriff bezeichnet werden, der die Infrastruktur, Anwendungen, Tools und sogar Best Practices umfasst, die den Zugriff auf und die Analyse von Informationen erleichtern, um sowohl Entscheidungen als auch die Leistung zu verbessern und zu optimieren. Es handelt sich um einen Ansatz, der die Methoden und Ideen beschreibt, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen durch die Nutzung eines faktenbasierten Unterstützungssystems deutlich zu verbessern.

Business Intelligence geht in der heutigen Welt über die Bereitstellung von Geschäftsberichten hinaus; es ist ein superintelligentes System, das Analysen, interaktive Dashboards, Notfallplanung und Kontrolle über die Berichterstattung usw. bietet.

Business Intelligence – ein ziemlich umfassendes Konzept – bedeutet für verschiedene Organisationen unterschiedliche Dinge. Eine Organisation kann es beispielsweise als Key Performance Indicator (KPI) übernehmen, der über alle Module der Infrastruktur berichtet. Eine andere Organisation kann es durch die Verwendung innovativer Vorhersagemethoden übernehmen, die auf fortschrittlichen Tools und einem statistischen Modell basieren.

Organizational Benefits of Business Intelligence

Unternehmen, die Business Intelligence einsetzen, können viel bessere Entscheidungen treffen, wenn ihnen sowohl historische als auch aktuelle Daten in ihrem Geschäftskontext präsentiert werden. Analysten nutzen diese Business Intelligence, um Leistungs- und Wettbewerbsbenchmarks zu ermitteln und so die Betriebsabläufe von Unternehmen so umzugestalten, dass sie reibungslos laufen.

Business Intelligence ermöglicht detaillierte Echtzeiteinblicke in Kunden, liefert schnell Antworten auf wichtige Geschäftsfragen, identifiziert oder untersucht Bereiche, in denen Budgetzuweisungen und Kostensenkungen erforderlich sind, und minimiert den Zeitaufwand für die Dateneingabe. Business Intelligence im Vergleich zu Data Science verbessert daher die interne Produktivität eines Unternehmens, indem es Anweisungen zu den Punkten gibt, die mehr Aufwand und Zeit erfordern.

So erkennen Sie, wann Ihr Unternehmen Business Intelligence benötigt

Jede Organisation kann in nicht unerheblichem Maße von Business Intelligence profitieren. Mehrere eindeutige Indikatoren weisen Sie jedoch auf die Notwendigkeit hin, Business Intelligence-Technologie einzuführen.

Ihr Unternehmen benötigt Business Intelligence-Technologie, wenn:

• es einen ernsthaften Bedarf gibt, Daten aus Geschäftsanwendungen und verschiedenen Datenquellen zu integrieren.
• es keine Transparenz über interne Abläufe, Finanzen, Nachrichten und andere Kennzahlen gibt.
• es neue Upgrades oder Updates innerhalb der IT-Infrastruktur der Organisation gibt.
• es eine bevorstehende Übernahme oder Fusion gibt oder die Organisation ein schnelles Wachstum erlebt.
• es neue Dienste oder Produkte eingeführt werden.
• es eine wachsende Zahl von Endbenutzern gibt, die Zugriff auf Analysefunktionen und -informationen benötigen.
• es ein erhöhter Bedarf an schnellem Zugriff auf hochrelevante Geschäftsdaten besteht.

Unternehmen haben festgestellt, dass die Arbeitseffizienz gesteigert wird, wenn Mitarbeiter Zugriff auf und Überwachung von Betriebs- und Analysedaten erhalten, indem sie neben dem Geschäftsplan auch die Bemühungen in Echtzeit verfolgen können.

Beste Business Intelligence-Tools: Was Sie beachten sollten

Auf dem Markt gibt es mehrere Business Intelligence-Tools, die jedes Unternehmen jederzeit nutzen kann. Bevor Sie sich jedoch für eines entscheiden, sollten Sie die folgenden Aspekte berücksichtigen:

• KompatibilitätViele Business Intelligence-Tools sind keine perfekten End-to-End-Lösungen. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen keine andere Wahl, als Business Intelligence-Software von mehreren Anbietern zu erwerben.Wenn die Anforderungen Ihres Unternehmens nicht mit einem einzigen Business Intelligence-Produkt erfüllt werden, müssen Sie den Anbieter möglicherweise nach Kompatibilität und Integration mit anderer Software fragen.
• SkalierbarkeitViele Business Intelligence-Tools sind nicht darauf ausgelegt, auch bei weiter wachsendem Datenvolumen skalierbar zu sein. Aus diesem Grund müssen Sie die gesamte Bandbreite der von Ihrem Unternehmen generierten Daten berücksichtigen und entscheiden, ob diese Menge gleich bleibt oder plötzlich ansteigt.Wenn die Datenmenge stark ansteigt, müssen Sie sicherstellen, dass das von Ihnen eingesetzte Business Intelligence-Tool die erwartete Entwicklung oder das erwartete Wachstum effektiv bewältigen kann.
• SkalierbarkeitViele Business Intelligence-Tools sind nicht darauf ausgelegt, auch bei weiter wachsendem Datenvolumen skalierbar zu sein. Aus diesem Grund müssen Sie die gesamte Bandbreite der von Ihrem Unternehmen generierten Daten berücksichtigen und entscheiden, ob diese Menge gleich bleibt oder plötzlich ansteigt. Wenn die Datenmenge ansteigt, müssen Sie sicherstellen, dass das von Ihnen eingesetzte Business Intelligence-Tool die erwartete Entwicklung oder das erwartete Wachstum effektiv bewältigen kann.

• BenutzerfreundlichkeitEinige Business Intelligence-Tools bieten aufgrund ihrer unglaublichen Komplexität eine erhöhte Anpassungsmöglichkeit. Dies kann sie für nicht-technische Benutzer oder Mitarbeiter etwas zu technisch machen. Aus diesem Grund sollten Sie das technische Know-how der Mitarbeiter berücksichtigen, die Business Intelligence-Tools verwenden werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie komplexe Business Intelligence-Tools oder -Funktionen benötigen.

Beste Business Intelligence-Software

Jedes der unten aufgeführten Business Intelligence-Tools oder -Produkte ist auf Dashboards ausgerichtet und richtet sich sowohl an kleine und mittlere Unternehmen als auch an große Konzerne.

Hier sind sie in keiner bestimmten Reihenfolge:

1. QlikQlik ist eine Self-Service-Business-Intelligence-Lösung, die ähnlich wie Tableau (siehe unten) funktioniert. Diese Software hilft Benutzern, Erkenntnisse zu finden und mit Kollegen zu teilen.Qlik ist vielleicht nicht so leistungsfähig wie Tableau oder Power BI, bietet aber robuste Visualisierungsfunktionen. Was dieses Business Intelligence-Tool einzigartig macht, ist seine In-Memory-Engine, die erhebliche Leistungsverbesserungen bietet. Und es kann auch skaliert werden, um verschiedene Datenquellen zu verarbeiten.
2. TableauTableau ist eine benutzerfreundliche Plattform für Visualisierung und Datenanalyse. Es verfügt über mehrere Datenquellenverbindungen und verfügt über Drag-and-Drop-Funktionen. Dies macht Tableau zu einer sehr beliebten Wahl unter Benutzern von Business Intelligence.Tableau hat eine Drag-and-Drop-Oberfläche wie Power BI (siehe gleich), die hochdynamisch und benutzerfreundlich ist. Nichttechnische Mitarbeiter, d. h. solche, die keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse besitzen, können dieses Tool nutzen, um eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herzustellen.
3. Power Business Intelligence (von Microsoft)Es wird liebevoll „Power BI“ genannt und von Microsoft bereitgestellt. Es ist eine Business-Analyselösung, mit der Benutzer Daten visualisieren und Erkenntnisse dann in ihren Organisationen teilen können. Erkenntnisse können auch in eine App oder Website eingebettet werden.Power BI ist eine benutzerfreundliche Suite von Business Intelligence, d. h. Datenvisualisierungsdiensten und -produkten. Es verfügt über eine Drag-and-Drop-Funktionsoberfläche sowie Zugriff auf über 85 Apps für Datenvisualisierungen.Power BI umfasst auch hochmoderne Funktionen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Und da es sich um ein Produkt von Microsoft handelt, sind die Funktionalität und die Benutzeroberfläche dieses Business-Intelligence-Tools denen jedes Mitarbeiters oder jeder Person, die Microsoft Excel-Tabellen verwendet, sehr ähnlich.Darüber hinaus ist es auch mit Cortana, dem digitalen Assistenten von Microsoft, vereinheitlicht.

In Bezug auf Analytics

Alle drei Business-Intelligence-Tools sind in puncto Analysefähigkeit unglaublich starke Konkurrenten und zeichnen sich durch ihre jeweilige einzigartige Art aus.

Qlik: Dieses Tool verwendet ETL-Prozesse, um SQL-Daten in verschiedenen Formaten und Dateien schnell zu verbinden.

Tableau: Dieses Tool konzentriert sich hauptsächlich auf visuelle Analysen, bietet aber auch innovativere Funktionen wie die Datenföderation.

Power BI: Dieses Tool ist mit Funktionen zur Datenaufbereitung, Datenermittlung und zum Erstellen interaktiver Dashboards in Echtzeit ausgestattet. Es eignet sich besonders für die Arbeit mit Microsoft Excel-Tabellen und anderen Anwendungen des Technologiegiganten.

Warum werden die Begriffe Business Intelligence und Data Science synonym verwendet?

Gibt es also einen Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science oder warum werden sie synonym verwendet? Tatsächlich sieht man zwischen beiden Begriffen kaum einen Unterschied, insbesondere aus geschäftlicher Sicht. Beide unterstützen die Entscheidungsfindung im Unternehmen, indem sie dringend benötigte Daten liefern.

Dies könnte der Grund sein, warum Data Science bei der Einführung neuer Projekte als dasselbe erscheint wie Business Intelligence. Wenn dieses Konzept eingehalten wird, können Sie davon ausgehen, dass ein Data-Science-Projekt problemlos auf einer vorhandenen Infrastruktur basierend auf Business Intelligence durchgeführt werden kann.

Und hier beginnen Probleme oder Herausforderungen aufzutauchen; die meisten vorhandenen Richtlinien und Geschäftsprozesse können nicht unterstützen, was ein Data Scientist aus den Daten gewinnen möchte, da sie unterschiedliche Software und Bibliotheken verwenden.

Wenn Business Intelligence also nicht annähernd dasselbe ist wie Data Science, sollten Organisationen, die aufgrund neuer Anforderungen von Business Intelligence zu Data Science wechseln möchten, auf keine Herausforderung stoßen.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?

Das Verständnis der entscheidenden Unterschiede zwischen diesen Konzepten zeigt, dass es für Sie äußerst wichtig ist, die Perspektive zu ändern, aus der sie betrachtet werden. Mit anderen Worten, was deckt jedes Konzept ab?

Business Intelligence vs. Data Science hilft dabei, den aktuellen Status von Geschäftsinformationen im Auge zu behalten, um die bisherigen Erfolge eines bestimmten Unternehmens vollständig zu verstehen. Dabei wird eine verfügbare Formel verwendet, um neue Werte für bekannte Faktoren in Bezug auf die Historie zu generieren.

Data Science hingegen befasst sich mit der kombinierten Anwendung verschiedener interdisziplinärer Wissenschaften, um aus verfügbaren Geschäftsdaten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wird keine Formel verwendet, sodass Daten generiert werden, die noch nie zuvor behandelt wurden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Business Intelligence historische Daten interpretiert, während Data Science die historischen Daten auswertet, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

Data Science wird für prädiktive Analysen eingesetzt, während Business Intelligence für deskriptive Analysen verwendet wird.

Business Intelligence vs. Data Science-Analysten und was sie tun

Die wichtigste Aufgabe eines Business-Intelligence-Analysten besteht darin, in den Daten eines Unternehmens nach Mustern und Trends zu suchen. Dabei konzentrieren sie sich viel mehr auf das „Was“ als auf das „Warum“. Der Analyst verwendet Business-Intelligence-Software oder Business-Intelligence-Dashboards im Vergleich zu Data Science, wodurch die Visualisierung von Unternehmen wesentlich einfacher wird.

Sie verwenden Programmiersprachen wie SQL, um Datenbanken abzufragen und Daten zu verwalten. Die Analysten verwenden diese Tools, um die Leistung eines Unternehmens mit der anderer Unternehmen derselben Branche zu vergleichen oder bestimmte Ereignisse im Hinblick auf das Endergebnis eines Unternehmens zu messen.

Ein Datenwissenschaftler hingegen hat Zugriff auf ein Toolkit mit Algorithmen, mit denen er die Leistung eines Unternehmens verstehen und vorhersagen kann. Um sich dieses Wissen anzueignen, muss ein Datenwissenschaftler daher Kenntnisse in Statistik, maschinellem Lernen und Programmierung haben.

Der Datenwissenschaftler muss nicht nur ein erfahrener SQL-Programmierer sein, sondern auch mehrere für mathematische Analysten entwickelte Sprachen wie Scala, Python und R usw. beherrschen. Der Datenwissenschaftler verwendet diese Programmiersprachen, um Frameworks zu erstellen, die alte oder historische Daten und aktuelle generierte Daten nutzen, um Informationen vorherzusagen wie:

• Wie viel die Kunden eines Unternehmens in einem bestimmten Zeitraum ausgeben werden,
• Wann eine Gruppe von Kunden schließlich zu den Konkurrenten des Unternehmens wechseln wird usw.

Die Frameworks werden als Modelle bezeichnet und nutzen künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen, um Beziehungen zwischen bestimmten Merkmalen wie dem durchschnittlichen Bestellwert und dem demografischen Alter zu identifizieren, um vorherzusagen, wie viel bestimmte Kunden in einem bestimmten Zeitraum ausgeben möchten.

Dieses spezielle Modell wird kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert, sodass die Vorhersagen und zukünftigen Ergebnisse genau und relevant bleiben. Dies ist die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers – und NICHT eines Business-Intelligence-Analysten – im Auge zu behalten.

Unternehmen stehen heute vor einer der größten technologischen Herausforderungen: dem zunehmenden Wachstum verwandter Technologien. Wenn diese Technologien gemeinsam eingesetzt werden, können sie eine vollständige digitale Transformation in Unternehmen bewirken.

Sowohl Data Science als auch Business Intelligence sind darauf ausgelegt, Geschäfts- und Markttrends zu verstehen, die große Datenmengen nutzen.

Dennoch sollte Business Intelligence der erste logische Schritt sein, um mit Data Science herumzuspielen. Wenn Ihr Unternehmen jedoch über ein großes Business Intelligence-Team verfügt, das unglaublich große Datenmengen sammelt, kann Data Science dabei helfen, die Zukunft Ihres Unternehmens vorherzusagen. Es wird Ihnen auch dabei helfen, Ihre Dienstleistungen und Produkte zu verfeinern und so Ihren Betrieb zu skalieren.

Kann man also mit Sicherheit sagen, dass Business Intelligence und Data Science am besten zusammenarbeiten? Ja, das tun sie, denn es besteht kein Zweifel daran, dass beide Konzepte einen wichtigen Platz und eine wichtige Rolle in Ihrem Unternehmen haben. Dies bedeutet, dass Business Intelligence im Vergleich zu Data Science für jedes Unternehmen, das sie einführt, ein Wendepunkt ist.