{"id":8904,"date":"2024-11-07T08:38:42","date_gmt":"2024-11-07T08:38:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/?p=8904"},"modified":"2024-11-15T05:23:03","modified_gmt":"2024-11-15T05:23:03","slug":"der-unterschied-zwischen-business-intelligence-und-data-science-was-sie-wissen-mussen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/de\/der-unterschied-zwischen-business-intelligence-und-data-science-was-sie-wissen-mussen\/","title":{"rendered":"Der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science: Was Sie wissen m\u00fcssen"},"content":{"rendered":"\r\n

Eines der am meisten diskutierten Themen in diesem stark mit Fachjargon \u00fcberfrachteten Sektor \u2013 neben K\u00fcnstlicher Intelligenz vs. Maschinellem Lernen vs. Kognitiver Intelligenz oder Analytik vs. Big Data \u2013 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 Tagesgesch\u00e4ft von Organisationen, die Daten als die neue W\u00e4hrung, als Speck, \u00d6l, Gold und sogar Wasser verstehen und nutzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Viele Unternehmen tauchen gerade erst in disruptive Technologien wie Data Science, K\u00fcnstliche Intelligenz, Blockchain usw. ein. Die fr\u00fche Einf\u00fchrung ist in den meisten F\u00e4llen keine leichte Aufgabe, und deshalb kommen die meisten neuen Projekte nicht \u00fcber die sogenannte \u201eProof of Concept\u201c-Phase hinaus. Und der Hauptgrund f\u00fcr eine so hohe Ausfallrate ist die Neuheit oder Frische der eingesetzten Technologien.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Data Science ist relativ neu und erfordert Zusammenarbeit und neue Bedingungen in der herk\u00f6mmlichen Unternehmensumgebung. Ein viel besseres Verst\u00e4ndnis neuartiger Technologien vor der Projektkonzeption und -implementierung ist dringend erforderlich. Und zwar, um die Schwierigkeit und Unvorhersehbarkeit der durch Neuheiten verursachten Komplikationen zu minimieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Business Intelligence: Was ist das?<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

Laut Gartner kann Business Intelligence als \u00dcberbegriff 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 Unterst\u00fctzungssystems deutlich zu verbessern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Business Intelligence geht in der heutigen Welt \u00fcber die Bereitstellung von Gesch\u00e4ftsberichten hinaus; es ist ein superintelligentes System, das Analysen, interaktive Dashboards, Notfallplanung und Kontrolle \u00fcber die Berichterstattung usw. bietet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Business Intelligence \u2013 ein ziemlich umfassendes Konzept \u2013 bedeutet f\u00fcr verschiedene Organisationen unterschiedliche Dinge. Eine Organisation kann es beispielsweise als Key Performance Indicator (KPI) \u00fcbernehmen, der \u00fcber alle Module der Infrastruktur berichtet. Eine andere Organisation kann es durch die Verwendung innovativer Vorhersagemethoden \u00fcbernehmen, die auf fortschrittlichen Tools und einem statistischen Modell basieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Organizational Benefits of Business Intelligence<\/strong><\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

Unternehmen, die Business Intelligence einsetzen, k\u00f6nnen viel bessere Entscheidungen treffen, wenn ihnen sowohl historische als auch aktuelle Daten in ihrem Gesch\u00e4ftskontext pr\u00e4sentiert werden. Analysten nutzen diese Business Intelligence, um Leistungs- und Wettbewerbsbenchmarks zu ermitteln und so die Betriebsabl\u00e4ufe von Unternehmen so umzugestalten, dass sie reibungslos laufen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Business Intelligence erm\u00f6glicht detaillierte Echtzeiteinblicke in Kunden, liefert schnell Antworten auf wichtige Gesch\u00e4ftsfragen, identifiziert oder untersucht Bereiche, in denen Budgetzuweisungen und Kostensenkungen erforderlich sind, und minimiert den Zeitaufwand f\u00fcr die Dateneingabe. Business Intelligence im Vergleich zu Data Science verbessert daher die interne Produktivit\u00e4t eines Unternehmens, indem es Anweisungen zu den Punkten gibt, die mehr Aufwand und Zeit erfordern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

So erkennen Sie, wann Ihr Unternehmen Business Intelligence ben\u00f6tigt<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

Jede Organisation kann in nicht unerheblichem Ma\u00dfe von Business Intelligence profitieren. Mehrere eindeutige Indikatoren weisen Sie jedoch auf die Notwendigkeit hin, Business Intelligence-Technologie einzuf\u00fchren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ihr Unternehmen ben\u00f6tigt Business Intelligence-Technologie, wenn:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \r\n
  • es einen ernsthaften Bedarf gibt, Daten aus Gesch\u00e4ftsanwendungen und verschiedenen Datenquellen zu integrieren.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es keine Transparenz \u00fcber interne Abl\u00e4ufe, Finanzen, Nachrichten und andere Kennzahlen gibt.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es neue Upgrades oder Updates innerhalb der IT-Infrastruktur der Organisation gibt.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es eine bevorstehende \u00dcbernahme oder Fusion gibt oder die Organisation ein schnelles Wachstum erlebt.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es neue Dienste oder Produkte eingef\u00fchrt werden.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es eine wachsende Zahl von Endbenutzern gibt, die Zugriff auf Analysefunktionen und -informationen ben\u00f6tigen.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • es ein erh\u00f6hter Bedarf an schnellem Zugriff auf hochrelevante Gesch\u00e4ftsdaten besteht.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Unternehmen haben festgestellt, dass die Arbeitseffizienz gesteigert wird, wenn Mitarbeiter Zugriff auf und \u00dcberwachung von Betriebs- und Analysedaten erhalten, indem sie neben dem Gesch\u00e4ftsplan auch die Bem\u00fchungen in Echtzeit verfolgen k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Beste Business Intelligence-Tools: Was Sie beachten sollten<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Auf dem Markt gibt es mehrere Business Intelligence-Tools, die jedes Unternehmen jederzeit nutzen kann. Bevor Sie sich jedoch f\u00fcr eines entscheiden, sollten Sie die folgenden Aspekte ber\u00fccksichtigen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

      \r\n
    • Kompatibilit\u00e4tViele Business Intelligence-Tools sind keine perfekten End-to-End-L\u00f6sungen. 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 erf\u00fcllt werden, m\u00fcssen Sie den Anbieter m\u00f6glicherweise nach Kompatibilit\u00e4t und Integration mit anderer Software fragen.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
    • SkalierbarkeitViele Business Intelligence-Tools sind nicht darauf ausgelegt, auch bei weiter wachsendem Datenvolumen skalierbar zu sein. Aus diesem Grund m\u00fcssen Sie die gesamte Bandbreite der von Ihrem Unternehmen generierten Daten ber\u00fccksichtigen und entscheiden, ob diese Menge gleich bleibt oder pl\u00f6tzlich ansteigt.Wenn die Datenmenge stark ansteigt, m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass das von Ihnen eingesetzte Business Intelligence-Tool die erwartete Entwicklung oder das erwartete Wachstum effektiv bew\u00e4ltigen kann.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
    • SkalierbarkeitViele Business Intelligence-Tools sind nicht darauf ausgelegt, auch bei weiter wachsendem Datenvolumen skalierbar zu sein. Aus diesem Grund m\u00fcssen Sie die gesamte Bandbreite der von Ihrem Unternehmen generierten Daten ber\u00fccksichtigen und entscheiden, ob diese Menge gleich bleibt oder pl\u00f6tzlich ansteigt. Wenn die Datenmenge ansteigt, m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass das von Ihnen eingesetzte Business Intelligence-Tool die erwartete Entwicklung oder das erwartete Wachstum effektiv bew\u00e4ltigen kann.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
        \r\n
      • BenutzerfreundlichkeitEinige Business Intelligence-Tools bieten aufgrund ihrer unglaublichen Komplexit\u00e4t eine erh\u00f6hte Anpassungsm\u00f6glichkeit. Dies kann sie f\u00fcr nicht-technische Benutzer oder Mitarbeiter etwas zu technisch machen. Aus diesem Grund sollten Sie das technische Know-how der Mitarbeiter ber\u00fccksichtigen, die Business Intelligence-Tools verwenden werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie komplexe Business Intelligence-Tools oder -Funktionen ben\u00f6tigen.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
        Beste Business Intelligence-Software<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

        Jedes der unten aufgef\u00fchrten Business Intelligence-Tools oder -Produkte ist auf Dashboards ausgerichtet und richtet sich sowohl an kleine und mittlere Unternehmen als auch an gro\u00dfe Konzerne.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

        Hier sind sie in keiner bestimmten Reihenfolge:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          \r\n
        1. QlikQlik ist eine Self-Service-Business-Intelligence-L\u00f6sung, die \u00e4hnlich wie Tableau (siehe unten) funktioniert. Diese Software hilft Benutzern, Erkenntnisse zu finden und mit Kollegen zu teilen.Qlik ist vielleicht nicht so leistungsf\u00e4hig 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.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
        2. TableauTableau ist eine benutzerfreundliche Plattform f\u00fcr Visualisierung und Datenanalyse. Es verf\u00fcgt \u00fcber mehrere Datenquellenverbindungen und verf\u00fcgt \u00fcber Drag-and-Drop-Funktionen. Dies macht Tableau zu einer sehr beliebten Wahl unter Benutzern von Business Intelligence.Tableau hat eine Drag-and-Drop-Oberfl\u00e4che wie Power BI (siehe gleich), die hochdynamisch und benutzerfreundlich ist. Nichttechnische Mitarbeiter, d. h. solche, die keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse besitzen, k\u00f6nnen dieses Tool nutzen, um eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herzustellen.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
        3. Power Business Intelligence (von Microsoft)Es wird liebevoll \u201ePower BI\u201c genannt und von Microsoft bereitgestellt. Es ist eine Business-Analysel\u00f6sung, mit der Benutzer Daten visualisieren und Erkenntnisse dann in ihren Organisationen teilen k\u00f6nnen. Erkenntnisse k\u00f6nnen auch in eine App oder Website eingebettet werden.Power BI ist eine benutzerfreundliche Suite von Business Intelligence, d. h. Datenvisualisierungsdiensten und -produkten. Es verf\u00fcgt \u00fcber eine Drag-and-Drop-Funktionsoberfl\u00e4che sowie Zugriff auf \u00fcber 85 Apps f\u00fcr Datenvisualisierungen.Power BI umfasst auch hochmoderne Funktionen wie maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz. Und da es sich um ein Produkt von Microsoft handelt, sind die Funktionalit\u00e4t und die Benutzeroberfl\u00e4che dieses Business-Intelligence-Tools denen jedes Mitarbeiters oder jeder Person, die Microsoft Excel-Tabellen verwendet, sehr \u00e4hnlich.Dar\u00fcber hinaus ist es auch mit Cortana, dem digitalen Assistenten von Microsoft, vereinheitlicht.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n\r\n\r\n
          In Bezug auf Analytics<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Alle drei Business-Intelligence-Tools sind in puncto Analysef\u00e4higkeit unglaublich starke Konkurrenten und zeichnen sich durch ihre jeweilige einzigartige Art aus.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Qlik:<\/strong> Dieses Tool verwendet ETL-Prozesse, um SQL-Daten in verschiedenen Formaten und Dateien schnell zu verbinden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Tableau: <\/strong>Dieses Tool konzentriert sich haupts\u00e4chlich auf visuelle Analysen, bietet aber auch innovativere Funktionen wie die Datenf\u00f6deration.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Power BI: <\/strong>Dieses Tool ist mit Funktionen zur Datenaufbereitung, Datenermittlung und zum Erstellen interaktiver Dashboards in Echtzeit ausgestattet. Es eignet sich besonders f\u00fcr die Arbeit mit Microsoft Excel-Tabellen und anderen Anwendungen des Technologiegiganten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Warum werden die Begriffe Business Intelligence und Data Science synonym verwendet?<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Gibt es also einen Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science oder warum werden sie synonym verwendet? Tats\u00e4chlich sieht man zwischen beiden Begriffen kaum einen Unterschied, insbesondere aus gesch\u00e4ftlicher Sicht. Beide unterst\u00fctzen die Entscheidungsfindung im Unternehmen, indem sie dringend ben\u00f6tigte Daten liefern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Dies k\u00f6nnte der Grund sein, warum Data Science bei der Einf\u00fchrung neuer Projekte als dasselbe erscheint wie Business Intelligence. Wenn dieses Konzept eingehalten wird, k\u00f6nnen Sie davon ausgehen, dass ein Data-Science-Projekt problemlos auf einer vorhandenen Infrastruktur basierend auf Business Intelligence durchgef\u00fchrt werden kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Und hier beginnen Probleme oder Herausforderungen aufzutauchen; die meisten vorhandenen Richtlinien und Gesch\u00e4ftsprozesse k\u00f6nnen nicht unterst\u00fctzen, was ein Data Scientist aus den Daten gewinnen m\u00f6chte, da sie unterschiedliche Software und Bibliotheken verwenden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Wenn Business Intelligence also nicht ann\u00e4hernd dasselbe ist wie Data Science, sollten Organisationen, die aufgrund neuer Anforderungen von Business Intelligence zu Data Science wechseln m\u00f6chten, auf keine Herausforderung sto\u00dfen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Das Verst\u00e4ndnis der entscheidenden Unterschiede zwischen diesen Konzepten zeigt, dass es f\u00fcr Sie \u00e4u\u00dferst wichtig ist, die Perspektive zu \u00e4ndern, aus der sie betrachtet werden. Mit anderen Worten, was deckt jedes Konzept ab?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Business Intelligence vs. Data Science hilft dabei, den aktuellen Status von Gesch\u00e4ftsinformationen im Auge zu behalten, um die bisherigen Erfolge eines bestimmten Unternehmens vollst\u00e4ndig zu verstehen. Dabei wird eine verf\u00fcgbare Formel verwendet, um neue Werte f\u00fcr bekannte Faktoren in Bezug auf die Historie zu generieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Data Science hingegen befasst sich mit der kombinierten Anwendung verschiedener interdisziplin\u00e4rer Wissenschaften, um aus verf\u00fcgbaren Gesch\u00e4ftsdaten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wird keine Formel verwendet, sodass Daten generiert werden, die noch nie zuvor behandelt wurden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Business Intelligence historische Daten interpretiert, w\u00e4hrend Data Science die historischen Daten auswertet, um Vorhersagen f\u00fcr die Zukunft zu treffen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Data Science wird f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen eingesetzt, w\u00e4hrend Business Intelligence f\u00fcr deskriptive Analysen verwendet wird.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Business Intelligence vs. Data Science-Analysten und was sie tun<\/h5>\r\n\r\n\r\n\r\n

          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 \u201eWas\u201c als auf das \u201eWarum\u201c. Der Analyst verwendet Business-Intelligence-Software oder Business-Intelligence-Dashboards im Vergleich zu Data Science, wodurch die Visualisierung von Unternehmen wesentlich einfacher wird.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Der Datenwissenschaftler muss nicht nur ein erfahrener SQL-Programmierer sein, sondern auch mehrere f\u00fcr 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:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            \r\n
          • Wie viel die Kunden eines Unternehmens in einem bestimmten Zeitraum ausgeben werden,<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Wann eine Gruppe von Kunden schlie\u00dflich zu den Konkurrenten des Unternehmens wechseln wird usw.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Die Frameworks werden als Modelle bezeichnet und nutzen k\u00fcnstliche 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 m\u00f6chten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Dieses spezielle Modell wird kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert, sodass die Vorhersagen und zuk\u00fcnftigen Ergebnisse genau und relevant bleiben. Dies ist die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers \u2013 und NICHT eines Business-Intelligence-Analysten \u2013 im Auge zu behalten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Unternehmen stehen heute vor einer der gr\u00f6\u00dften technologischen Herausforderungen: dem zunehmenden Wachstum verwandter Technologien. Wenn diese Technologien gemeinsam eingesetzt werden, k\u00f6nnen sie eine vollst\u00e4ndige digitale Transformation in Unternehmen bewirken.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Sowohl Data Science als auch Business Intelligence sind darauf ausgelegt, Gesch\u00e4fts- und Markttrends zu verstehen, die gro\u00dfe Datenmengen nutzen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Dennoch sollte Business Intelligence der erste logische Schritt sein, um mit Data Science herumzuspielen. Wenn Ihr Unternehmen jedoch \u00fcber ein gro\u00dfes Business Intelligence-Team verf\u00fcgt, das unglaublich gro\u00dfe 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            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 f\u00fcr jedes Unternehmen, das sie einf\u00fchrt, ein Wendepunkt ist.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Eines der am meisten diskutierten Themen in diesem stark mit Fachjargon \u00fcberfrachteten Sektor \u2013 neben K\u00fcnstlicher Intelligenz vs. Maschinellem Lernen vs. Kognitiver Intelligenz oder Analytik vs. Big Data \u2013 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. 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