Business Intelligence oder Business Analytics

Was ist der Unterschied und was benötigen Sie?

Jeden Tag werden in Ihrem Unternehmen eine Unmenge und eine Vielfalt an Daten generiert. Für intelligentere Entscheidungen, zur Ermittlung von Problemen und zur Sicherstellung der Rentabilität benötigen Sie Methoden und Tools, um diese Daten in praktisch umsetzbare Erkenntnisse verwandeln zu können. Business Intelligence (BI) und seine Teilbereiche – Business Analytics und Data Analytics – sind Datenverwaltungslösungen zum Verständnis der historischen und aktuellen Daten sowie zur Gewinnung von Erkenntnissen. Was aber unterscheidet diese Lösungen und welche ist die richtige für Ihre geschäftlichen Anforderungen?

Die Unterschiede zwischen BI, Data Analytics und Business Analytics liegen im Detail. Hinzu kommt, dass diese Begriffe oft synonym verwendet werden. Bevor wir die Unterscheide klären, möchten wir zuerst mit einigen einfachen Definitionen beginnen.


Was ist Business Intelligence?

Der Begriff „Business Intelligence“ beschreibt letztendlich einen Prozess, nämlich die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten aus geschäftlichen Vorgängen. BI bietet dabei umfassende geschäftliche Kennzahlen in beinahe Echtzeit zur Unterstützung besserer Entscheidungen. Sie können mit besserer Business Intelligence Leistungs-Benchmarks erstellen, Markttrends ermitteln, die Compliance erhöhen und beinahe jeden Aspekt Ihres Unternehmens optimieren. Erfahren Sie mehr über Business Intelligence und warum diese für Ihr Unternehmen hilfreich sein kann.


Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics?

Der Begriff „Business Analytics“ (BA) bezieht sich auf die Nutzung der Unternehmensdaten zur Prognose von Trends und Ergebnissen. Zur BA gehören Data-Mining, statistische Analysen und Prognoseerstellung für die Unterstützung sachgerechter Entscheidungen.

Data Analytics bezeichnet den technischen Vorgang zur Ermittlung von Daten, zur Aufbereitung von Daten, zur Transformation von Daten und zum Aufbau eines Systems zur Verwaltung von Daten. Mit Data Analytics wird versucht, aus großen Datenmengen Trends zu ermitteln und Probleme zu lösen. Data Analytics wird in vielen Bereichen verwendet – in Behörden ebenso wie in der Wissenschaft. Diese Technik ist also nicht auf geschäftliche Anwendungen beschränkt.


Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence, Business Analytics und Data Analytics?

Grundsätzlich nutzen alle diese Prozesse Daten zur Optimierung der geschäftlichen Aktivität. Um die jeweiligen Besonderheiten zu verstehen, müssen wir die Unterschiede im Detail betrachten.

Business Intelligence im Vergleich zu Business Analytics

Der größte Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics besteht in den Fragen, die damit beantwortet werden.

Business Intelligence basiert auf deskriptiver Analytics
BI nutzt deskriptive Analytics vor allem für eine aufbereitete Zusammenfassung der historischen und aktuellen Daten, um darzustellen, was passiert ist und was aktuell passiert. BI beantwortet Fragen nach dem „Was“ und nach dem „Wie“ und hilft Ihnen festzustellen, was gut funktioniert und was geändert werden muss.

Business Analytics ist auf prädiktive Analytics ausgerichtet
BA verwendet dagegen prädiktive Analytics mit Data-Mining, Modellierung und Machine Learning, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu ermitteln. BA beantwortet Fragen nach dem „Warum“, d. h., damit können Sie fundiertere Prognosen über das zukünftige Geschehen machen. Mit BA lassen sich Entwicklungen antizipieren und auf dieser Basis eventuell notwendige Änderungen für ein erfolgreiches Ergebnis frühzeitig in die Wege leiten.

Anwendung von BI und BA in der Praxis
Im Folgenden sollen die Unterschiede mit praktischen Anwendungen von BI und BA veranschaulicht werden. In diesem Beispiel geht es um selbstgemachten Schmuck, der über einen Online-Shop vertrieben wird. Business Intelligence bietet dazu hilfreiche Berichte über den vergangenen und den gegenwärtigen Status des Geschäfts. Die BI zeigt, dass der Verkauf von Ohrringen mit blauen Federn in den letzten drei Wochen in Utah am höchsten war. Als Konsequenz daraus werden Sie nun mehr Ohrringe mit blauen Federn herstellen, um die Nachfrage bedienen zu können.

Mit Business Analytics wird nun gefragt, warum der Verkauf von Ohrringen mit blauen Federn in Utah so zugenommen hat. Bei der Untersuchung Ihrer Website-Daten stellen Sie fest, dass der überwiegende Datenverkehr von einem Beitrag eines Mode-Bloggers in Salt Lake City herrührt, der Ihre Ohrringe schätzt. Aufgrund dieser Erkenntnis entschließen Sie sich, kostenlos Ohrringe an einige andere prominente Mode-Blogger in den USA zu versenden. Mit diesen Informationen über den vergangenen Verkauf können Sie antizipieren, wie viele Ohrringe Sie herstellen müssen und wie viel Material Sie dazu benötigen, um die Nachfrage bedienen zu können, wenn die kontaktierten Blogger Beiträge zu den Ohrringen veröffentlichen.

Business Analytics im Vergleich zu Data Analytics

Der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics ist ein wenig differenzierter. Beide Begriffe werden im Geschäftsleben oft synonym verwendet, speziell in Verbindung mit Business Intelligence.

Data Analytics ist der übergeordnete Begriff für die Ermittlung von Erkenntnissen aus Daten
Data Analytics kann jede Form der Analyse von Daten sein – Daten aus Spreadsheets, Datenbanken oder anderen Datenquellen –, bei der es um die Ermittlung von Trends und Ausreißern oder um die Messung der Leistung geht. Mit zusätzlichen mathematischen oder IT-Kenntnissen können Data-Analysten damit eine Vielzahl von Aufgaben durchführen – von der Verwaltung einer Abonnentendatenbank bis zur Berechnung des Ertrags einer anstehenden Investition.

Business Analytics ermitteln Erkenntnisse zum operativen Ablauf
Business Analytics sollen das allgemeine Funktionieren der täglichen Abläufe im Unternehmen sicherstellen. Ein Business-Analyst hat dabei weniger mit den technischen Aspekten der Analyse zu tun als mit der praktischen Anwendung von Datenerkenntnissen. Stellenbeschreibungen dazu können auch das Erstellen eines optimierten Workflows oder die Auswahl des besten Lieferanten beinhalten.

Anwendung von BA und Data Analytics in der Praxis
Im Folgenden beschäftigen wir uns wieder mit dem Beispiel des Online-Shops für Schmuck. Ein Daten-Analyst prüft, wie Ihre Website genutzt wird, um Trends im Datenverkehr zu ermitteln, um die Demografie der Besucher zu analysieren und um eventuell auch ein System zur Nachverfolgung zu entwickeln, wie Kunden sich durch die verschiedenen Seiten klicken. Ein Business-Analyst beschäftigt sich dagegen mehr mit der praktischen Anwendung dieser Daten und wie mit diesen Daten Entscheidungen z. B. für die Buchung von Werbung, die Erstellung neuer Produkte oder die Aktualisierung der Website unterstützt werden können.


Ermittlung des Bedarfs für Business Intelligence und Business Analytics

Eine Entweder-oder-Entscheidung in Bezug auf Business Intelligence und Business Analytics ist nicht die richtige Herangehensweise für die Datenverwaltung. In der Realität benötigt ein Unternehmen sowohl Business Intelligence als auch Business Analytics, also deskriptive und prädiktive Analytics, zur Sicherstellung seines Erfolgs. Darüber hinaus benutzen die Verantwortlichen in der Geschäftswelt diese Begriffe oft für eine Vielzahl von Dingen, etwa bei der Auswahl des Typs der Technologie, der Tools und der Qualifikationen, in die investiert werden soll. Deshalb sollte die Frage weniger „BI oder BA“ lauten, sondern mehr darauf geachtet werden, für was das Datensystem genutzt werden soll und wer es anwendet.

Die Entwicklung einer Business-Intelligence-Strategie ist deshalb ein wichtiger erster Schritt für die Implementierung einer BI-Lösung. Dazu ist die Beantwortung folgender Fragen erforderlich:

  • Wer sind die zentralen Verantwortlichen? Wer wird dieses System nutzen?
  • Welche Abteilungen benötigen Business Intelligence und für welche Sachverhalte sollen Kennzahlen ermittelt werden?
  • Welche Unterstützung benötigen Inhaltsautoren und Informationsnutzer?

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