Business Intelligence vs. Data Science: Was ist der Unterschied?

Veröffentlicht: 2022-09-05

Nahezu jedes Unternehmen in jeder Branche sammelt Daten. E-Mail-Adressen, Rechnungsinformationen, Website-Besuche, Mitarbeiterdatensätze, Verkaufsdaten, Lieferkettenmanagement – die Liste ließe sich fortsetzen. Und es gibt einen Grund, warum Daten so umfassend gesammelt werden. Jedes Unternehmen erkennt es als wertvoll an. Daten an sich sind jedoch nicht von Natur aus wertvoll. Daten werden für Unternehmen nützlich, wenn sie verwendet werden , um Entscheidungen zu treffen. Hier kommen Business Intelligence und Data Science ins Spiel. Beides sind Methoden der Arbeit mit Daten, um Geschäftsabläufe zu transformieren und eine effektive Geschäftsstrategie zu entwickeln. Dennoch weisen sie Unterschiede auf, die Sie verstehen sollten, um sicherzustellen, dass Sie sie für Ihr Unternehmen richtig verwenden.

Was ist Business Intelligence?

Die Hauptkomponenten von Business Intelligence sind Analyse, Einblick, Aktion und Messung . Geschäftsdaten werden gesammelt, analysiert und visualisiert; aus diesen Informationen werden aussagekräftige und effektive Erkenntnisse gewonnen; auf dieser Grundlage werden einsichtsbasierte Entscheidungen getroffen; und die Ergebnisse werden mit Wettbewerbern oder historischen Daten verglichen.

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Typischerweise wird Business Intelligence durch eine Sammlung von Technologien, Anwendungen und Prozessen erreicht, die zusammenarbeiten, um Geschäftsdaten auf organisierte, aussagekräftige und umsetzbare Weise darzustellen, die für alle Benutzer zugänglich ist.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie Business Intelligence verwendet werden kann:

Die beispielhafte Anwendung von Business Intelligence

Schlüsselbegriffe der Business Intelligence

Machen Sie sich mit einigen dieser Schlüsselbegriffe vertraut, um Business Intelligence besser zu verstehen.

Datenlager

Ein Data Warehouse ist ein System, das Unternehmensinformationen von verschiedenen Orten an einem zentralen und zugänglichen Ort speichert. Data Warehouses sind der Schlüssel zu Business Intelligence, da sie es ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen im gesamten Unternehmen zu analysieren und zu berichten, damit sie in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden können.

Data Warehouses bestehen in der Regel aus Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen: HR, Marketing, Vertrieb, Finanzen aus allen möglichen Betriebssystemen: CRM, Abrechnung, Mailinglisten und so weiter.

Business-Analytics und Data-Mining

Sobald sich die Daten im Data Warehouse befinden, können sie von Business-Analytics-Tools analysiert und ausgewertet werden. Data Mining verwendet eine Kombination aus Datenbanken, Statistiken und maschinellem Lernen, um Trends und Muster in den Daten aufzudecken.

Visualisierung

Sobald diese Tools nützliche Informationen aus den Daten extrahiert haben, kann eine Benutzeroberfläche (normalerweise ein interaktives Dashboard) verwendet werden, um die Informationen zu visualisieren. Diagramme, Grafiken und Diagramme tragen alle dazu bei, die Daten so darzustellen, dass sie aussagekräftiger und leichter verständlich werden.

Berichterstattung

Die Datenanalyse und -visualisierung kann dann mit den wichtigsten Stakeholdern im Unternehmen geteilt werden, damit sie wichtige Erkenntnisse erkennen und Entscheidungen in Bezug auf die Geschäftsziele treffen können.

Benchmarking

Ein Teil der Business Intelligence besteht darin, aktuelle Daten mit historischen Daten zu vergleichen, um Änderungen und Leistung anhand der Unternehmensziele zu verfolgen. Benchmarking kann auch mit Industriestandards und Wettbewerbern durchgeführt werden und bietet eine weitere Ebene der Einsicht darüber, was erfolgreich ist und was verbessert werden kann.

Business-Intelligence-Tools

Moderne Business-Intelligence-Tools sind interaktiv, eigennützig und zugänglich. Während früher IT-Abteilungen den gesamten Zugriff auf Daten verwalteten, ermöglicht Business Intelligence heute in der Regel allen Benutzerebenen, Dashboards und Berichte entsprechend ihren Anforderungen zu erstellen. Business-Intelligence-Tools ermöglichen es Einzelpersonen, ihre eigenen Fragen zu beantworten, ohne sich auf die Hilfe von Experten verlassen zu müssen, um die Daten zu verstehen.

Beliebte Business-Intelligence-Tools sind Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau und Looker, aber es gibt noch viele, viele mehr!

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ähnelt in vielerlei Hinsicht der Business Intelligence. Ähnlich wie letzteres arbeitet Data Science daran, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, um Geschäftsentscheidungen positiv zu beeinflussen, indem sie fundierter und faktenbasierter werden. Um diese Daten in umsetzbare Informationen umzuwandeln, verwendet Data Science eine Kombination aus wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, mathematischen Werkzeugen, Statistiken, Algorithmen und maschinellem Lernen. Ähnlich wie Business Intelligence sucht es nach versteckten Mustern und Trends und nutzt die Schlussfolgerungen, um fundierte Maßnahmen zu ergreifen.

Im Gegensatz zu Business Intelligence, die sich ausschließlich auf strukturierte Daten konzentriert, befasst sich Data Science jedoch sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten. Strukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die in einem vordefinierten Format gespeichert, organisiert sind und in Tabellenkalkulationen passen. Es ist zugänglich, einfach zu bedienen und mit maschinellen Lernalgorithmen leicht zu entschlüsseln. Unstrukturierte Daten sind das Gegenteil und können nicht mit üblichen Methoden oder Tools verarbeitet werden. Da es sich um Daten in ihrer Rohform handelt, ist Fachwissen erforderlich, um sie zu analysieren. Hier kommt Data Science ins Spiel.

Data Science gilt typischerweise als zukunftsorientierter als Business Intelligence. Es konzentriert sich darauf, „Was-wäre-wenn“-Fragen zu stellen und zukünftige Vorhersagen zu treffen, während sich Business Intelligence mehr darauf konzentriert, was in der Vergangenheit passiert ist und was in der Gegenwart passiert. Da sie zukunftsorientiert und vorausschauend ist, ermöglicht Data Science Unternehmen, sich auf zukünftige Ereignisse, Trends und Chancen vorzubereiten.

Hier ist ein Data-Science- Anwendungsbeispiel:

Schlüsselbegriffe der Data Science

Data Science ist ein expandierendes und sich entwickelndes Feld. Verstehen Sie einige der Schlüsselbegriffe unten.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bezieht sich darauf, wenn Computer menschliches Lernen nachahmen. Computer verwenden Daten, um aus Beispielen zu lernen und dann Vorhersagen zu treffen oder auf der Grundlage dieser Verhaltensweisen zu zeigen. Beispielsweise lernen Amazon Alexa und andere Sprachassistenten aus den gesammelten Daten, wie z. B. Ihren täglichen Alarmen, um Ihnen basierend darauf Empfehlungen zu geben.

Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz (KI) als Begriff wurde von Stanford-Professor John McCarthy geschaffen, der sie als „Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen“ definierte. KI in der Datenwissenschaft bezieht sich auf die Schaffung von Systemen, die komplexe Probleme intelligent aus Daten lösen, daraus lernen und Entscheidungen treffen können. Lesen Sie unseren Blog über 8 leistungsstarke Möglichkeiten, wie KI-basierte Lösungen im E-Commerce eingesetzt werden.

Datenanalyse und Data Mining

Datenanalyse ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Mining ist eine Technik, mit der zukünftige Trends vorhergesagt werden, indem bestehende Trends untersucht werden. Beides sind Schlüsselkomponenten der Datenwissenschaft.

Große Daten

Big Data sind riesige Datensätze, die mithilfe von Computern analysiert werden, um Trends und Muster aufzudecken. Big Data sind Daten, die so komplex sind, dass herkömmliche Datenverwaltungstools nicht verwendet werden können, um sie zu speichern oder zu verarbeiten. Big Data enthält mehr Informationen, was sie für Planung und Strategie nützlich macht. Big Data kann mit maschinellem Lernen verwendet werden, um den Prozess der Aufdeckung und Analyse wichtiger Trends zu beschleunigen.

Data-Science-Tools

Es gibt eine Reihe beliebter Tools im Bereich Data Science , die für die Datenvisualisierung, statistische Programmiersprachen, Algorithmen, Datenbanken und mehr verwendet werden können. Hier sind einige der heute am häufigsten verwendeten: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?

Während Business Intelligence und Data Science auf den ersten Blick sehr vertraut erscheinen, gibt es eine Reihe deutlicher Unterschiede, die beide für unterschiedliche Zwecke geeignet machen.

	Business Intelligence	Datenwissenschaft
Zeitlicher Fokus	Vergangenheit und Gegenwart Business Intelligence betrachtet Dinge, die in der Vergangenheit passiert sind – frühere Leistungen und/oder Ereignisse –, um die Entscheidungsfindung zu informieren.	Zukunft Die Datenwissenschaft blickt in die Zukunft und sagt voraus, was am wahrscheinlichsten als nächstes passieren wird, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen.
Datentypen	Strukturiert Business Intelligence funktioniert nur mit strukturierten Daten: klar strukturierte, quantitative, durchsuchbare Daten.	Strukturiert und unstrukturiert Data Science arbeitet sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten – die qualitativ sind, in ihrem nativen Format gespeichert sind und mehr Arbeit für die Verarbeitung erfordern.
Sich nähern	Beschreibend, vergleichend Der Ansatz von Business Intelligence besteht darin, Visualisierungen dessen zu betrachten, was bereits passiert ist, und es mit der Gegenwart und den Daten der Wettbewerber zu vergleichen, um Rückschlüsse auf die Leistung zu ziehen.	Erforschend, experimentierend Die Datenwissenschaft untersucht, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird, indem sie Hypothesen testet und Trends untersucht.
Leistungen	Berichte, Dashboards und Ad-hoc Berichte und Dashboards bilden in erster Linie alle Ergebnisse von Business Intelligence sowie Antworten auf Ad-hoc-Anfragen.	Statistische / prädiktive Modelle und Hypothesentests Zu den Data-Science-Ergebnissen gehören kundenspezifische Modelle, die zukünftige Ereignisse und Trends vorhersagen.
Hauptzweck	Helfen Sie dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen voranzutreiben Sowohl Business Intelligence als auch Data Science tragen dazu bei, bessere Entscheidungen zu treffen, die auf Daten basieren. Sie konzentrieren sich darauf, Maßnahmen zur Erreichung von Zielen voranzutreiben, indem sie Unternehmen mit wertvollen Informationen ausstatten.
Charakteristisch	Reaktionsschnell Business Intelligence ist ein reaktionsschneller Prozess, was bedeutet, dass es die Entscheidungsfindung auf der Grundlage dessen unterstützt, was zuvor passiert ist. Wenn ein Unternehmen während eines Verkaufs mehr Website-Traffic hatte, könnte es in den Monaten, in denen der Traffic normalerweise niedrig ist, mehr Verkäufe verzeichnen.	Präventiv Data Science ist präventiv – sie stellt sicher, dass das Unternehmen für kommende Ereignisse gerüstet ist. Es sagt voraus, was in der Zukunft passieren wird, um bei der Definition der Geschäftsstrategie zu helfen.

Zusammenfassung

Es ist klar, dass die Grenzen zwischen Business Intelligence und Data Science sehr verschwommen sind. Beide Prozesse überschneiden sich in ihrem Zweck, Entscheidungsträger mit nützlichen, wertvollen Informationen auszustatten. Während Business Intelligence Aktionen informiert, indem sie die vergangene Leistung betrachtet, sagt Data Science die Zukunft voraus und testet Hypothesen, indem sie wichtige Datentrends und -muster analysiert. Wenn es um Business Intelligence vs. Data Science geht, geht es nicht um „Welches ist besser?“. sondern stattdessen eine Wertschätzung der wichtigsten Vorteile und Unterschiede der einzelnen. Wenn Sie beides in Ihre Geschäftsstrategie integrieren, können Sie Entscheidungen umfassend treffen, indem Sie Daten umfassen, die auf Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft basieren.

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