Business Intelligence und Datenanalyse: Hauptunterschiede • BUOM

4. November 2021

Datengesteuerte Entscheidungen sind ein wichtiger Bestandteil der Führung eines Unternehmens. Das Sammeln von Daten über Ihr Unternehmen ist für die strategische Planung von entscheidender Bedeutung, unabhängig davon, ob es sich um Verkaufsbelege, Einkaufstrends, Produktionszeitpläne oder den geografischen Standort Ihrer Kunden handelt. Sowohl Business Intelligence als auch Datenanalyse nutzen die Daten Ihres Unternehmens, um finanzielle Chancen zu identifizieren, allerdings auf unterschiedliche Weise. In diesem Artikel besprechen wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Business Intelligence und Datenanalyse, einschließlich der Unterschiede zwischen den drei verschiedenen Arten der Datenanalyse.

Was ist Business Analytics?

Business Intelligence, manchmal auch als BI abgekürzt, beschreibt, wie ein Unternehmen Daten sammelt, die Daten in nützliche Metriken umwandelt und diese Metriken letztendlich anwendet, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Der Zweck der Geschäftsanalyse besteht darin, anhand von Zahlen und Statistiken Bereiche mit Erfolg und Verbesserung zu identifizieren. Durch das Sammeln von Daten über die historische Leistung eines Unternehmens können Geschäftsinhaber Analysemodelle anwenden, die die Leistung des Unternehmens visuell darstellen. Das Anzeigen von Daten in verschiedenen Formen kann zu besseren Einsichten und einem besseren Verständnis führen. Die Verfügbarkeit verschiedener Datenmodelle kann auch den Informationsaustausch mit externen Stakeholdern erleichtern.

Business Intelligence bezieht sich auf die Maßnahmen, die ein Unternehmen ergreift, um aus seinen Daten einen Mehrwert zu ziehen, kann sich aber auch auf die spezifischen Tools beziehen, die ein Unternehmen zum Sammeln dieser Daten verwendet. Das Sammeln und Umwandeln von Rohdaten in eine aussagekräftige Form hat für viele Unternehmen höchste Priorität. Daher stehen zahlreiche Softwaretools zur Verfügung, die diesen Prozess unterstützen. Diese Tools bieten oft benutzerfreundliche Schnittstellen und Dashboards, die es einfach machen, Leistung und Trends in Ihren Daten zu verfolgen.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist ein Begriff, der eine Reihe von Praktiken im Zusammenhang mit der Umwandlung von Daten in nützliche Informationen umfasst. In der Geschäftswelt verwenden Fachleute die Begriffe Datenanalyse und Business Intelligence möglicherweise synonym. Business Analytics ist einfach eine Kategorie der Datenanalyse, die sich speziell darauf bezieht, wie Unternehmen Daten verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Unternehmen, die Datenanalysen nutzen, tun dies, um ihre Zukunft zu planen.

Unter Datenanalyse versteht man in erster Linie die Praxis, die zukünftigen Bedürfnisse eines Unternehmens vorherzusagen. Ein Beispiel dafür, wie ein Unternehmen Datenanalysen nutzt, ist die Identifizierung von Trends in vergangenen Daten, um zu planen, wie viel Material es benötigt, um die Nachfrage im nächsten Quartal zu decken. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das Winterkleidung verkauft, jedes Jahr im Dezember und Januar einen Umsatzanstieg verzeichnen. Anhand dieser Daten kann er vorhersagen, wie viel Lagerbestand er für das laufende Jahr benötigen wird.

Business Intelligence vs. Datenanalyse

Sowohl Business Intelligence als auch Datenanalyse sind die Praxis eines Unternehmens, Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Obwohl die beiden Begriffe ähnlich sind, gibt es wichtige Unterschiede zwischen ihnen. Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Begriffen besteht darin, dass BI zeigt, was bereits passiert ist, während Datenanalysen dabei helfen, zu verstehen, warum etwas passiert ist.

Da sich beide Begriffe auf unterschiedliche Methoden der Datenanalyse beziehen, finden Sie hier einige Beispiele dafür, wie sie sich in den drei gängigsten Arten der Datenanzeige unterscheiden:

Beschreibende Analytik

Deskriptive Analysen beschreiben, wie Unternehmen historische Daten betrachten. Daten über vergangene Ereignisse sind aus verschiedenen Gründen wertvoll, weshalb viele Unternehmen alle ihre historischen Informationen archivieren. Im Rahmen der deskriptiven Analyse konzentriert sich der Business-Intelligence-Ansatz auf die Interpretation von Trends und Leistungskennzahlen, um zu zeigen, was passiert ist. Ein Business-Intelligence-Ansatz könnte beispielsweise anhand eines Verkaufsberichts ermitteln, welche Modelle sich gut und welche schlecht verkauften.

Ein deskriptiver Analyseansatz zur Datenanalyse verwendet Daten und versucht herauszufinden, warum sich ein bestimmtes Modell gut verkauft hat. Anstatt Informationen zu sortieren und zu kategorisieren, versucht die Datenanalyse zu verstehen, warum Zahlen so aussehen, wie sie aussehen. Dies hilft dem Benutzer, die Gründe für die historischen Daten zu verstehen.

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics ist der Prozess der Interpretation von Daten, um die Zukunft eines Unternehmens vorherzusagen. Predictive Analytics ist nach der deskriptiven Analyse oft der nächste Schritt im Bewertungsprozess. Der Business-Intelligence-Ansatz für Predictive Analytics extrapoliert aktuelle Datensätze, um die wahrscheinliche Fortsetzung bestehender Trends abzubilden. BI kann die neuesten Daten mit älteren Daten kombinieren, um ein Diagramm zu erstellen, das zeigt, wie sich saisonale Trends von Jahr zu Jahr ändern, und um Geschäftsanforderungen in den kommenden Monaten vorherzusagen.

Wenn Sie einen Datenanalyseansatz für Predictive Analytics verwenden würden, würden Sie versuchen, die gleichen Fragen zu beantworten wie jemand, der einen Business Analytics-Ansatz verwendet. Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Konzepten besteht darin, wie sie die Frage beantworten. Datenanalysen liefern detailliertere mathematische Modelle, die auf komplexen Algorithmen und Simulationen basieren. Während Business Intelligence nur einige Beispiele vergangener Daten untersuchen kann, um die Zukunft vorherzusagen, kombiniert die Datenanalyse mehrere Datensätze mit fortschrittlicher Software für künstliche Intelligenz.

Präskriptive Analytik

Die Unterschiede zwischen Business Analytics und Data Analytics werden am deutlichsten bei der Durchführung einer präskriptiven Analyse, dem letzten Schritt in einem dreiteiligen Analyseprozess. Diese Form der Analyse zielt darauf ab, einen Aktionsplan für Ihr Unternehmen zu entwickeln, der auf historischen Daten sowie prädiktiven Analysen basiert. Da es bei Business Intelligence in erster Linie um die Identifizierung vergangener und aktueller Trends geht, führt der BI-Ansatz in der Regel keine präskriptive Analyse durch. Stattdessen stellt Business Intelligence eine grundlegend wichtige Datenstruktur bereit, mit der Sie effektive Datenanalysen durchführen können.

Umgekehrt besteht die Hauptfunktion der Datenanalyse darin, präskriptive Analysen durchzuführen. Prescriptive Analytics kombiniert die Informationen, die Sie durch deskriptive Analysen sammeln, mit den Erkenntnissen prädiktiver Analysen, um einen Vorschlag für die Zukunft des Unternehmens zu erstellen. Wenn Sie Datenanalysen auf die durch Business Intelligence gesammelten Informationen anwenden, können Sie einen effektiven Geschäftsplan für die Zukunft erstellen, verstehen, woher Datentrends kommen, und zukünftige Trends genauer antizipieren.