Business Intelligence vs. Datenwissenschaft

Inhaltsübersicht

Erfahren Sie, wie Business Intelligence und Data Science beide das gleiche Ziel verfolgen, nämlich aussagekräftige, datengestützte Erkenntnisse zu liefern, aber Data Science blickt nach vorne, während Business Intelligence zurückblickt.

Business Intelligence und Data Science sind zwei wesentliche Themen, wenn es um Geschäftsabläufe und Management geht. Diese beiden Themen werden als kritisch angesehen, wenn es um Unternehmen geht, da sie sich auf die Art und Weise konzentrieren, wie ein Unternehmen auf der Grundlage seiner bisherigen Leistung geführt werden kann. Aber sie bedeuten nicht dasselbe und sind in ihren Aspekten ebenfalls wichtig für ein Unternehmen. 

In diesem Blog werden wir uns mit Business Intelligence und Data Science und den Unterschieden zwischen beiden befassen.

Definition von Business Intelligence

Eine Reihe von Prozessen, Architekturen und Technologien, mit denen Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden, die zu gewinnbringenden Geschäftsaktionen führen können, wird als BI (Business Intelligence) bezeichnet.

Definition der Datenwissenschaft

Das Studienfach, das Fachwissen, Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Mathematik und Statistik kombiniert, um aussagekräftige Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, wird als Data Science bezeichnet.

Der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science

Business Intelligence Datenwissenschaft
Eine Ansammlung von Prozessen und Technologien, die Rohdaten nehmen und daraus etwas Sinnvolles ableitenSammeln von Rohdaten und deren Analyse mit statistischen Verfahren und Algorithmen, um aussagekräftige Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu gewinnen
Die Ergebnisse werden in Form von Dashboards, Diagrammen, Schaubildern, Zusammenfassungen usw. dargestellt.Die Ergebnisse werden als statistische Modelle und Algorithmen präsentiert.
Ziel ist es, Muster und Trends zu erkennen, um Rohdaten in Erkenntnisse zu verwandeln.Ziel ist es, die Hypothese durch Experimentieren und Iteration zu testen.
Sie hilft Organisationen, ihre Fragen zu beantwortenEs wird von Datenwissenschaftlern verwendet
Daten werden in Data Warehouses gespeichertDaten werden in Echtzeit-Clustern verteilt
Der Schwerpunkt liegt auf der deskriptiven Analyse: Was ist passiert, warum ist es passiert, welche Lehren wurden daraus gezogen usw.Der Schwerpunkt liegt auf der prädiktiven und präskriptiven Analytik, d. h. auf der Frage, was in der Zukunft passieren wird, wie wir uns darauf vorbereiten können usw.
Es verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Datensätze, die statischer Natur sind. Es verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Datensätze, die von Natur aus dynamisch sind. 
Geht es um das, was passiert ist?Es geht darum, was in der Zukunft passieren wird und was passiert, wenn das passiert
Sie entscheidet sich für einen analytischen Ansatz für Entscheidungsfindung AnwendungenEs wird ein prädiktiver und präskriptiver Analyseansatz verwendet, um Erkenntnisse über Daten zu gewinnen, die von Natur aus komplexer sind.
Es analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu erkennen, damit Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen können.Es nutzt historische und aktuelle Daten, um so viel wie möglich für das Unternehmen zu bewirken.

Vor- und Nachteile von Business Intelligence

Vorteile

  • Die Geschäftsleute können selbst mit der Datenanalyse beginnen. Sie müssen nicht auf IT-Spezialisten warten, um komplexe und individuelle Berichte zu erstellen.
  • Die Erstellung eines Dashboards mit Informationen nimmt weniger Zeit in Anspruch als die Erstellung desselben Berichts durch einen Entwickler.
  • Bietet Echtzeit-Metriken und Berichte für einen besseren Geschäftsplan.
  • Macht die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) leicht verständlich.
  • Er trägt zur Steigerung der Produktivität des Teams bei, indem er die relevanten und erforderlichen Informationen zur Verfügung stellt.
  • Mit Hilfe von Dashboard-Informationen können ineffektive Aktivitäten aufgedeckt und behoben werden, was zu einer Gewinnsteigerung beitragen kann.
  • Informationen können in kleinen Berichten isoliert werden, anstatt alle Daten auf einmal zu erhalten.

Benachteiligungen

  • Der Widerstand der Nutzer ist ein großes Hindernis.
  • Manchmal ist es notwendig, große Mengen irrelevanter und qualitativ schlechter Daten zu analysieren.
  • Die Bereinigung solcher irrelevanten Daten ist oft zeitaufwändig. 
  • Die meisten Unternehmen verstehen ihre Geschäftsprozesse nicht ausreichend, um festzustellen, wie sie verbessert werden können. Die gesamte Geschäftsintelligenz könnte sich auflösen, wenn der Prozess keine direkte Auswirkung hat.

Vorteile und Nachteile von Data Science

Vorteile

  • Hilft Unternehmen zu wissen, wie und wann sich ihre Produkte am besten verkaufen. Deshalb werden die Produkte immer zur richtigen Zeit und am richtigen Ort ausgeliefert.
  • Hilft dem Marketing- und Vertriebsteam dabei, ihre Bemühungen durch Verfeinerung und Identifizierung der Zielgruppen zu verstehen.
  • Das Unternehmen trifft schnellere und bessere Entscheidungen, um die Effizienz zu steigern und höhere Gewinne zu erzielen.

Benachteiligungen

  • Aus strukturierten und unstrukturierten Daten extrahierte Informationen zur weiteren Verwendung können von einigen Personen missbraucht werden.
  • Die für Datenwissenschaft und -analyse verwendeten Tools sind recht teuer. Diese Werkzeuge sind auch komplexer in der Anwendung, so dass die Menschen lernen und geschult werden müssen, sie zu nutzen.

Schlussfolgerung

Business Intelligence und Data Science sind für den Geschäftsbetrieb unverzichtbar und helfen bei der Erfassung von Rohdaten und deren Analyse für zukünftige Operationen. 

Obwohl diese beiden Konzepte ähnlich klingen, gibt es große Unterschiede zwischen ihnen. Bei Business Intelligence geht es um die Untersuchung von Wachstumsmustern von Unternehmen, von der Erreichung von Zielen bis hin zu Entscheidungsprozessen auf der Grundlage von Daten, die aus vergangenen Operationen gesammelt wurden. 

Auf der anderen Seite befasst sich Data Science mit der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Informationen, die schließlich dabei helfen, künftige Trends auf der Grundlage von Vorhersagen zu erkennen, indem frühere Muster und Strategien in Frage gestellt werden. 

Schließlich sind diese beiden Konzepte zwar sehr unterschiedlich, aber so miteinander verwoben, dass sie nicht ohne einander auskommen.

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