Der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics
Spricht man von „Business Intelligence“ (BI) und „Business Analytics“ (BA), so sind damit Systeme und Anwendungen gemeint, die das primäre Ziel besitzen, Daten innerhalb eines Unternehmens zu sammeln, zu analysieren und verständlich aufzubereiten. Die Unterschiede zwischen BI und BA liegen dabei im Detail. Oftmals werden die Begriffe sogar als Synonyme verwendet. In diesem Blogartikel möchten wir deshalb die Unterschiede zwischen Business Intelligence und Business Analytics näher betrachten.
Jeden Tag fallen in Unternehmen eine Vielzahl an Zahlen, Daten und Informationen an. Um aus diesen riesigen Datenmengen gesicherte Erkentnisse für Entscheidungen, Problemlösungen und Prozessoptimierungen zu ermitteln, werden Methoden und Werkzeuge nötig, um diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
Was steckt hinter dem Begriff „Business Intelligence“?
Business Intelligence bezeichnet, neben methodischen Ansätzen, IT-Systeme und Tools zur Datensammlung, Datenintegration, sowie zur Analyse, Aufbereitung und Visualisierung der anfallenden Daten. BI sorgt somit für umfassende betriebliche Kennzahlen in (nahezu) Echtzeit. Das wesentliche Ziel von Business Intelligence ist es, eine solide Basis für fundierte Entscheidungen innerhalb des Unternehmens zu schaffen. So können, dank BI, z.B. Prozesse verbessert, neue Markttrends schnell erkannt und Wettbewerbsvorteile gezielt genutzt werden.
Während BI-Tools früher hauptsächlich Experten aus der IT-Abteilung vorbehalten waren, so können heutzutage auch Fachanwender sowie Entscheider selbst Analysen durchführen, Berichte erstellen und diese in Dashboards visualisieren (=Self-Service-BI). Zunehmend werden dabei auch Trends wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet.
Was bedeutet der Begriff „Business Analytics“?
Laut dem IT-Glossar von Gartner lässt sich der Begriff „Business Analytics“ (BA) wie folgt definieren:
„Business Analytics is comprised of solutions used to build analysis models and simulations to create scenarios, understand realities and predicts future states.[…]”
BA bezeichnet somit einen Ansatz um, unter der Verwendung von Unternehmensdaten, zukünftige Trends und Ergebnisse innerhalb der Geschäftswelt vorherzusagen. Dabei kommen Technologien wie Data-Mining, statistische Analysen sowie Predictive Analytics zum Einsatz. Dadurch wird versucht, Antworten auf die spannende Frage „Was wird wahrscheinlich in der Zukunft geschehen?“ zu finden.
Business Intelligence vs. Business Analytics
Grundsätzlich nutzen sowohl Business Intelligence- als auch Business Analytics-Anwendungen Daten, um geschäftliche Prozesse und Aktivitäten zu optimieren. Der größte Unterschied besteht somit darin, welche Fragen beantwortet werden sollen.
BI nutzt vor allem deskriptive Analytics. Sie ist durch eine eher rückwärtsgewandte Betrachtung von historischen sowie aktuellen Daten charakterisiert und hilft dabei festzustellen, was in der Vergangenheit passiert ist bzw. was gegenwärtig passiert.
Business Intelligence liefert Antworten auf die Fragen:
-
- Was ist geschehen?
- Wann ist es geschehen?
- Wer ist der Verursacher?
- Welchen Umfang hat das Ereignis?
So können Anwender herausfinden, welche Prozesse innerhalb des Unternehmens bereits gut funktionieren und wo sich eventuelle Optimierungspotentiale verbergen.
Währenddessen richtet BA den Blick eher Richtung Zukunft. Unter der Verwendung von prädiktiver Analytics, durch z.B. Data Mining und Machine Learning, werden die Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Ergebnisse berechnet. Mittels Business Analytics können Entwicklungen zeitig erkannt und sich demensprechend früh darauf vorbereitet werden.
Business Analytics beantwortet folgende Fragestellungen:
-
- Warum ist ein Ereignis passiert?
- Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Ereignis erneut eintritt?
- Wie werden sich bestimmte Änderungen auswirken?
- Welche weiteren Erkenntnisse ergeben sich durch die Daten?
Zusammenfassend zeigt sich, dass sich Business Intelligence und Business Analytics durch ihre komplementären Ansätze im Optimalfall perfekt ergänzen. Durch die Synergieeffekte der beiden Systeme können Anwender, neben dem klassischen Reportings, auch Prognosen und Trends für die Zukunft und somit wertvolle Erkenntnisse für Entscheidungen ableiten.
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