Daten sind zu einem wesentlichen Bestandteil des modernen Geschäftsbetriebs geworden. Einige Unternehmen haben ihre gesamten Geschäftsmodelle rund um die Erfassung und Analyse von Daten aufgebaut, während andere fortlaufend riesige Datenmengen erfassen, speichern und analysieren, um Muster oder Erkenntnisse aufzudecken und geschäftliche Ergebnisse vorherzusagen. Bei der verfügbaren Menge an Daten ist es für Unternehmen jedoch wichtig, ein klares Verständnis der technischen Terminologie rund um Daten sowie der Ziele im Hinblick auf Data Analytics und Business Intelligence zu haben und zu wissen, wie die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse zur Förderung des geschäftlichen Wachstums verwendet werden sollen.

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt werden die Begriffe „Data Analytics“ und „Business Intelligence“ häufig synonym verwendet. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Bei beiden geht es darum, Daten zu nutzen, um die geschäftliche Entscheidungsfindung zu fördern, jedoch verfolgen sie unterschiedliche Ansätze, um dieses Ziel zu erreichen. Data Analytics umfasst die Nutzung statistischer und computergestützter Methoden zur Extraktion von Erkenntnissen aus Datensätzen. Im Gegensatz dazu umfasst Business Intelligence die Analyse und Präsentation von Daten auf eine Weise, die Führungskräften das Treffen strategischer Entscheidungen erleichtert. Die Unterschiede zwischen diesen beiden Feldern zu verstehen, ist von zentraler Bedeutung für Unternehmen, die das Potenzial ihrer Daten-Assets ausschöpfen möchten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

In diesem Artikel geht es um die wesentlichen Unterschiede zwischen Data Analytics und Business Intelligence. Diese Informationen können Ihnen helfen, die richtige Lösung für Ihren geschäftlichen Anwendungsfall zu finden. Wir werden detailliert darauf eingehen, wie diese beiden funktionieren, welche Beispiele es gibt und welcher Prozess der bessere ist. Werfen wir also ohne weitere Umschweife einen Blick auf die Übersicht über Data Analytics und Business Intelligence.

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Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist heute ein essenzielles Tool für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben möchten. Indem sie sich die Macht der Daten zunutze machen, können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die ihre Entscheidungsfindung verbessern und ihnen helfen, der Marktkurve voraus zu sein.

Einfacher ausgedrückt bezeichnet die Datenanalyse den Prozess der Erfassung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um verständliche Erkenntnisse und Muster zu extrahieren, die geschäftliche Entscheidungen vereinfachen können. Dabei kommen statistische und computergestützte Techniken zum Einsatz, um Trends, Beziehungen und Muster innerhalb von Datensätzen zu identifizieren. Diese Techniken können die Nutzung spezialisierter Tools und Technologien umfassen, beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenvisualisierungssoftware und Big Data-Plattformen. Das Ziel von Data Analytics besteht darin, Erkenntnisse aufzudecken, auf deren Grundlage Produkte und Dienstleistungen verbessert, Unternehmensprozesse vereinfacht und Wettbewerbsvorteile auf dem Markt gewonnen werden können.

Arten von Data Analytics

Jeder Datenanalyse-Type hat einen eigenen Wert und hilft Unternehmen, ein tiefgreifenderes Verständnis der eigenen Geschäftsvorgänge zu erlangen. Es gibt im Wesentlichen vier verschiedene Arten von Data Analytics, die jeweils einen eigenen Fokus und Ansatz haben. Darauf gehen wir nachfolgend näher ein:

• Deskriptive Analysen: Dieser Analysetyp umfasst die Analyse historischer Daten, um Erkenntnisse über vergangene Vorkommnisse zu gewinnen. Bei der Analyse werden Daten in wesentliche Leistungsindikatoren (KPIs) umgewandelt, die ein Verständnis der allgemeinen Leistung des Unternehmens bieten. Beispiele deskriptiver Analysen sind Vertriebsberichte, Website-Datenverkehrsanalysen und Kundenzufriedenheitswerte.
• Diagnostische Analysen: Bei dieser Analysetechnik werden Daten analysiert, um zu verstehen, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist. Dabei wird die einer Frage oder einem Problem zugrunde liegende Ursache untersucht, indem Muster und Beziehungen innerhalb der Daten analysiert werden. Beispiele für diagnostische Analysen sind Kundenabwanderungsanalysen, Produktfehleranalysen und Mitarbeiterfluktuationsanalysen.
• Prädiktive Analysen: Bei dieser Analysemethode verwenden Sie statistische Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken und Gelegenheiten zu erkennen, bevor sie tatsächlich auftreten. Beispiele für prädiktive Analysen umfassen Prognosen, Betrugserkennung und die Vorhersage des Customer Lifetime Values.
• Präskriptive Analysen: Diese Art von Analysetechnik nutzt Daten und Analysen, um Vorschläge zu machen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Dies kann Unternehmen helfen, auf der Grundlage umsetzbarer Erkenntnisse fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispiele für präskriptive Analysen umfassen Lieferketten-Optimierung, Preisoptimierung und Marketingkampagnen-Optimierung.

Durch die Nutzung der oben beschriebenen Analysetechniken können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, ihre geschäftlichen Vorgänge optimieren und sich einen Vorteil auf dem Markt verschaffen. Jetzt, da Sie ein Verständnis für Data Analytics gewonnen haben, sollten wir uns dem Thema Business Intelligence zuwenden.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence, oder abgekürzt auch als BI bezeichnet, ist eine Reihe von Technologien und Praktiken, mit denen Daten analysiert, interpretiert und in bedeutungsvolle Informationen umgewandelt werden können, auf deren Grundlage fundierte geschäftliche Entscheidungen möglich sind. BI-Tools erfassen und analysieren Daten aus verschiedenen Quellen wie beispielsweise Vertrieb, Marketing, Finanzwesen und Geschäftsbetrieb, um eine umfassende Übersicht über die geschäftliche Leistung bereitzustellen.

Der Zweck von Business Intelligence besteht darin, Unternehmen zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, Bereiche mit Potenzial für Verbesserungen zu erkennen und sich einen Vorteil gegenüber anderen zu verschaffen. Durch die Verwendung von BI können Unternehmen Erkenntnisse in Bezug auf die Verhaltensweisen von Kunden, Markttrends und die allgemeine Leistung erhalten, die sich positiv auf ihre Strategien und Taktiken auswirken können.

Business Intelligence-Tools können für Datenvisualisierungen, Berichterstattung und Dashboards verwendet werden. Visualisierungstools geben Nutzern die Möglichkeit, Diagramme, Grafiken und andere visuelle Hilfsmittel zu erstellen, die ihnen ein besseres Verständnis von Datentrends ermöglichen, während Berichterstattungstools Nutzern die Möglichkeit bieten, Berichte auf der Grundlage von Datenanalysen zu generieren. Dashboard-Tools bieten eine visuelle Darstellung von Datentrends, KPIs und anderen Kennzahlen.

Arten von Business Intelligence

In Bezug auf Business Intelligence (BI) wird zwischen 2 Hauptkategorien unterschieden – Traditional BI und Modern BI, die als Unterkategorien des allgemeinen Business Intelligence-Bereichs betrachtet werden können.

• Traditionelle Business Intelligence: Diese Art von BI umfasst die Verwendung strukturierter Daten aus internen Quellen wie Vertrieb, Finanzen und Lagerbestandsdaten. Die Daten werden häufig in Data Warehouses gespeichert und unter Verwendung SQL-basierter Tools wie OLAP-cubes oder Berichts- und Dashboard-Anwendungen analysiert. Beispiele für Traditional Business Intelligence umfassen Vertriebsanalysen, Finanzberichte und Analysen der geschäftlichen Leistung.
• Moderne Business Intelligence: Diese BI-Kategorie nutzt die aktuellsten technologischen Entwicklungen, um in Echtzeit Selfservice-Zugriff auf Daten aus diversen Quellen zu ermöglichen. Dieser Ansatz ermöglicht es Business-Nutzern, Daten unter Verwendung interaktiver Dashboards, Visualisierungen und Abfragen in natürlicher Sprache einfach zu untersuchen und zu analysieren. Modern Business Intelligence-Tools umfassen außerdem Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Vorbereitung, Erfassung und Analyse der Daten zu automatisieren. Dadurch wird es einfacher, Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Beispiele für Modern Business Intelligence sind Datenerfassung, Selfservice-Analysen, Echtzeit-Berichterstellung und prädiktive Analysen.

Die Traditional Business Intelligence ist etablierter und liefert nachweislich verlässliche Daten, während die Modern Business Intelligence flexibler, wandelbarer und reaktiver gegenüber sich verändernden geschäftlichen Anforderungen ist. Unternehmen können ein vollständigeres Bild ihrer geschäftlichen Abläufe erhalten, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Marktposition verbessern, indem sie diese Business Intelligence-Tools und -Techniken kombinieren.

Wie unterscheidet sich Data Analytics von Business Intelligence?

Data Analytics und Business Intelligence sind zwei unterschiedliche, aber ergänzende Ansätze zur Verwaltung und Analyse von Daten. Aus diesem Grund ist ein Verständnis der wesentlichen Unterschiede zwischen beiden von größter Wichtigkeit für eine effektive Analyse Ihrer Geschäftsdaten.

Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zwischen Business Intelligence und Data Analytics erläutern.

• Umfang: Bei Data Analytics geht es darum, in großen, komplexen Datensätzen Muster und Trends zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, während sich Business Intelligence in der Regel auf die Nutzung von Daten zur Überwachung der geschäftlichen Leistung und das Treffen fundierter Entscheidungen konzentriert. Darüber hinaus ist der Umfang bei Data Analytics tendenziell breiter gefasst – sie umfassen explorative Datenanalysen, Datenvisualisierung und erweiterte statistische Techniken, um verborgene Muster in Daten aufzudecken und Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen, während es bei Business Intelligence häufig eher darum geht, spezifische Informationen für die Entscheidungsfindung bereitzustellen.

• Techniken: Data Analytics umfasst eine Vielzahl verschiedener Techniken für die Verarbeitung und Analyse von Daten, etwa Data Mining, Erstellung prädiktiver Modelle und maschinelles Lernen. Diese Techniken werden verwendet, um Daten tiefgreifend zu untersuchen und zu analysieren und Beziehungen, Trends und Muster aufzudecken, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Business Intelligence hingegen verlässt sich stärker auf Tools wie Dashboards, Berichte und Visualisierungen, um Erkenntnisse zu kommunizieren und die Entscheidungsfindung zu erleichtern. BI-Techniken werden häufig spezifisch so konzipiert, dass sie nutzerfreundlich und für eine breiter gefasste Zielgruppe nutzbar sind.

• Zweck: Das Ziel von Data Analytics besteht im Gewinnen von Erkenntnissen und dem Aufdecken von Möglichkeiten für geschäftliches Wachstum. Datenanalysten nutzen erweiterte Analysetechniken, um wertvolle Informationen aus Daten zu extrahieren, die verwendet werden können, um Prozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und das geschäftliche Wachstum zu fördern. Bei Business Intelligence hingegen besteht das Ziel darin, Entscheidungsträgern die Informationen an die Hand zu geben, die sie brauchen, um wertvolle Entscheidungen zu treffen und die geschäftlichen Leistungen zu optimieren. Business Intelligence konzentriert sich auf das Bereitstellen zeitgemäßer und relevanter Informationen, die die alltäglichen Geschäftsaufgaben und die strategische Planung fördern.

• Zeitraum: Data Analytics konzentriert sich tendenziell eher auf die langfristige strategische Perspektive eines Unternehmens. Datenanalysten analysieren historische Daten, identifizieren Trends und Muster und erstellen Vorhersagen für zukünftige Szenarien. Business Intelligence hingegen konzentriert sich stärker auf die kurzfristige, taktische Perspektive – dieser Ansatz bietet Informationen in Echtzeit oder annähernd in Echtzeit, um operative Entscheidungen zu fördern und die Leistung im Tagesvergleich zu überwachen.

• Zielgruppe: Datenanalysen werden in der Regel von Analysten und Datenwissenschaftlern verwendet, die spezialisierte Fähigkeiten im Umgang mit Daten haben. Diese Experten sind für die Durchführung tiefgreifender Analysen und das Gewinnen von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen verantwortlich, während Business Intelligence so konzipiert ist, dass es für eine breiter gefasste Zielgruppe zugänglich ist, einschließlich Managern, Führungskräften, Mitarbeitern mit Kundenkontakt und anderen Business-Nutzern, die vielleicht nicht unbedingt über spezialisierte Analysefähigkeiten verfügen. Business Intelligence-Tools werden häufig mit nutzerfreundlichen Oberflächen und intuitiven Visualisierungen entwickelt, damit Business-Nutzer die Daten einfacher verstehen und interpretieren können.

• Datentypen: Im Rahmen von Data Analytics werden in der Regel unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten analysiert, etwa Social Media-Posts, Sensordaten oder Kundenfeedback. Dabei handelt es sich um Informationen, die möglicherweise nicht ohne Weiteres in eine herkömmliche Datenbank eingepflegt werden können. Datenteams verwenden Techniken wie die natürliche Sprachverarbeitung, Text-Mining und Stimmungsanalysen, um verständliche Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Business Intelligence hingegen arbeitet mit strukturierten Daten aus Datenbanken oder anderen Systemen, etwa Vertriebs-, Finanz- oder Kundendaten, die bereits bereinigt und organisiert wurden.

• Komplexität: Bei Data Analytics geht es häufig um komplexere Datensätze, für deren Verarbeitung und Analyse spezialisierte Fähigkeiten und Tools erforderlich sind. Analysten können erweiterte statistische Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen oder Big Data-Plattformen verwenden, um große Mengen komplexer Daten zu verarbeiten und zu analysieren, wohingegen Business Intelligence so konzipiert ist, dass es für eine breiter gefasste Zielgruppe nutzbar ist – mit einfacheren und intuitiveren Tools zum Erstellen von Berichten, Visualisierungen und Dashboards.

• Datenquellen: Data Analytics umfasst das Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen, etwa Social Media, Web-Analysen, CRM-Systemen und anderen strukturierten oder unstrukturierten Datenquellen. Dadurch können Datenanalysten Daten aus diversen Quellen erfassen und analysieren, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Business Intelligence hingegen konzentriert sich zu Berichts- und Analysezwecken in der Regel auf strukturierte und bereinigte Daten aus einer einzigen Quelle, etwa einer Datenbank oder einem Data Warehouse.

• Granularität: Data Analytics arbeitet auf einer stärker granularen Ebene – dabei werden individuelle Datenpunkte oder Transaktionen analysiert, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Analysestufe ermöglicht es Datenanalysten, detaillierte Erkenntnisse aufzudecken und ein tiefgreifendes Verständnis der Daten zu entwickeln. Im Gegensatz dazu erfolgt Business Intelligence häufig auf einer höheren Ebene – dabei werden Daten aggregiert, um zusammenfassende Berichte und Dashboards zu erstellen, die einen allgemeinen Überblick über die geschäftliche Leistung bieten.

• Fokus: Bei Data Analytics geht es tendenziell um die Beantwortung offener Fragen und die Analyse von Daten, um Muster zu finden und Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaftler können mit einer explorativen Analyse beginnen, um interessante Trends oder Anomalien in den Daten aufzudecken, und dann zu erweiterten Techniken wie Data Mining, Erstellung prädiktiver Modelle oder maschinellem Lernen übergehen, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Bei Business Intelligence hingegen geht es eher darum, spezifische geschäftliche Fragen zu beantworten und Erkenntnisse bereitzustellen, die direkt als Grundlage für die Entscheidungsfindung verwendet werden können.

• Datenmenge: Bei Data Analytics werden häufig große Mengen an Daten verarbeitet, etwa Big Data, für deren Verwaltung und Analyse möglicherweise spezialisierte Techniken und Tools erforderlich sind. Datenanalysten arbeiten häufig mit riesigen Datenmengen und müssen sich mit Problemen wie der Speicherung, Verarbeitung und Skalierbarkeit der Daten auseinandersetzen. Business Intelligence hingegen verarbeitet in der Regel kleinere Datenmengen, die leichter zu verwalten und zu analysieren sind, da sie sich in der Regel eher auf aktuelle und historische Daten als auf riesige Datensätze konzentrieren.

• Technische Fähigkeiten: Data Analytics erfordert spezialisierte technische Fähigkeiten wie Data Mining, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Kenntnisse im Programmieren mit Tools wie R, Python oder SQL. Datenanalysten benötigen ein solides Verständnis von Datenmanipulation, Datenvisualisierung und erweiterten Analysetechniken. Im Gegensatz dazu erfordert Business Intelligence häufig weniger spezialisierte technische Fähigkeiten und konzentriert sich stärker auf die Datenvisualisierung sowie die Berichts- und Dashboard-Erstellung mit nutzerfreundlichen Tools wie Tableau, Power BI oder Excel.

• Ziel: Das wichtigste Ziel besteht bei Data Analytics häufig in der Förderung besserer geschäftlicher Entscheidungen durch Aufdecken datenbasierter Erkenntnisse und Gelegenheiten. Datenteams haben die Aufgabe, wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen bereitzustellen, um geschäftliche Prozesse zu verbessern, die Ergebnisse zu optimieren und neue Umsatzmöglichkeiten aufzudecken. Das wesentliche Ziel von Business Intelligence besteht dagegen häufig darin, die geschäftliche Leistung und Effizienz zu verbessern, indem zeitgemäße und exakte Informationen für Interessenvertreter wie Manager, Führungskräfte und Mitarbeiter am Kunden bereitgestellt werden, um ihnen die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

• Tools: Für Data Analytics sind in der Regel spezialisierte Tools und Programmiersprachen wie R, Python oder SQL zur Datenmanipulation, -analyse und -modellierung erforderlich. Diese Tools bieten Datenanalysten erweiterte Funktionen zur Verarbeitung und Analyse von Daten, während sich Business Intelligence häufig auf nutzerfreundlichere Tools wie Tableau, Power BI oder Excel stützt, die intuitive Benutzeroberflächen für das Erstellen von Berichten, Visualisierungen und Dashboards bieten. Diese Tools sind dafür konzipiert, für eine breiter gefasste Zielgruppe wie Business-Nutzer zugänglich zu sein, die möglicherweise nicht über spezialisierte technische Fähigkeiten verfügen.

Ein kurzer Überblick: Datenanalyse vs. Business Intelligence

Data Analytics und Business Intelligence haben sich über die vergangenen Jahrzehnte hinweg erheblich weiterentwickelt. Hier eine detailliertere Übersicht ihrer Geschichte:

1960er–1980er: Die frühen Tage der Datenverarbeitung

• In den 1960er-Jahren begannen Unternehmen mit der Nutzung von Computern zur Automatisierung manueller Aufgaben und zur Verarbeitung großer Datenmengen.
• Dabei kamen Mainframes zum Einsatz, um Daten zu speichern und zu verarbeiten, aber da keine nutzerfreundlichen Oberflächen verfügbar waren, war es für technisch nicht versierte Nutzer schwierig, auf die Daten zuzugreifen und sie zu analysieren.
• In den 1970er und 1980er Jahren wurden relationale Datenbanken entwickelt, die es den Unternehmen ermöglichten, Daten auf organisierte und effiziente Weise zu speichern.
• Allerdings wurde die Datenverarbeitung in dieser Zeit in erster Linie zu Dokumentationszwecken verwendet und noch nicht zu Analysezwecken.

1980er–1990er: Der Aufstieg von Entscheidungsunterstützungssystemen (EUS)

• Als Unternehmen begannen, den Wert der Daten zu erkennen, begann die Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen (EUS), die die Entscheidungsfindung erleichtern sollten.
• EUS waren computerbasierte Systeme, die Analysefunktionen und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung für den Geschäftsbetrieb boten.
• Diese Systeme wurden in der Regel von Führungskräften und Managern verwendet, um Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

1990er–2000er: Aufkommen von Data Warehousing und Business Intelligence

• Das Data Warehousing wurde als Möglichkeit entwickelt, große Datenmengen zu Analysezwecken zu speichern.
• In den 1990er-Jahren wurden Data Mining-Techniken entwickelt, mit denen Unternehmen Erkenntnisse aus Data Warehouses gewinnen konnten.
• Außerdem wurden Business Intelligence (BI)-Tools entwickelt, um Unternehmen bei der Analyse und Visualisierung von Daten aus Data Warehouses zu unterstützen.
• BI-Tools wurden in der Regel von Analysten und Datenwissenschaftlern verwendet, um Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, die für die Entscheidungsträger freigegeben werden konnten.

2000er–heute: Die Ära von Big Data und erweiterten Analysen

• Mit dem Aufkommen des Internets und der Verbreitung digitaler Daten begannen Unternehmen mit der Erfassung und Analyse riesiger Datenmengen.
• In den 2000er-Jahren wurde Hadoop als Open-Source-Plattform für die Speicherung und Verarbeitung von Big Data entwickelt.
• Erweiterte Analysetechniken wie maschinelles Lernen und prädiktive Analysen wurden entwickelt, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.
• Heute werden Data Analytics und Business Intelligence fortlaufend weiterentwickelt. Der Fokus ändert sich dabei hin zu Echtzeit- und Selfservice-Analysen sowie künstlicher Intelligenz.
• Unternehmen verlassen sich immer stärker auf diese Tools, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Data Analytics?

Data Analytics umfasst eine Reihe von Schritten zur Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse aufzudecken und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Hier eine Übersicht über die wesentlichen Schritte des Datenanalyse-Prozesses:

• Datenerfassung: Der erste Schritt besteht bei Data Analytics in der Erfassung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Kundentransaktionen, Website-Klicks, Social Media-Aktivitäten, Sensoren und anderer digitaler Quellen. Nach der Erfassung werden die Daten in einem strukturierten Format, das die Analyse erleichtert, in einer Datenbank, einem Data Warehouse oder einem anderen Datenspeichersystem gespeichert.
• Datenbereinigung: Nach der Erfassung werden die Daten bereinigt und verarbeitet, um Fehler oder Inkonsistenzen zu entfernen. Einige der zur Datenbereinigung verwendeten Techniken sind das Entfernen von Duplikaten, die Korrektur von Fehlern sowie die Vereinheitlichung der Daten, um Unregelmäßigkeiten auszuräumen.

• Datenanalyse: Nach der Bereinigung werden die Daten analysiert, um Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. Die Datenanalyse stützt sich auf statistische und computerbasierte Techniken wie Regressionsanalysen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Das Ziel besteht bei Data Analytics darin, relevante Erkenntnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung erleichtern können.

• Datenvisualisierung: Nach der Datenanalyse werden die Erkenntnisse häufig in Grafiken, Diagrammen oder anderen visuellen Hilfsmitteln visualisiert. Die Datenvisualisierung macht es einfacher, die im Rahmen der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse zu verstehen und zu kommunizieren. Außerdem kann sie zur Identifizierung von Trends und Mustern verwendet werden, die aus der Datenanalyse möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind.
• Dateninterpretation: In der letzten Phase werden die bei der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse interpretiert und als Grundlage für die Entscheidungsfindung verwendet. Dieser Schritt umfasst die Identifikation der wichtigsten Erkenntnisse und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse, anhand deren die geschäftlichen Abläufe, die Produkte und die Dienstleistungen verbessert werden können.

Beispiele für Data Analytics

Data Analytics wird in verschiedenen Branchen und Bereichen angewendet. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, auf Grundlage ihrer Daten Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um ihre geschäftlichen Vorgänge zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Nachfolgend finden Sie eine Auflistung von Bereichen, in denen Data Analytics häufig genutzt wird:

• Einzelhandel: Einzelhändler verwenden Data Analytics, um Erkenntnisse in Bezug auf das Verhalten und die Präferenzen von Kunden sowie auf Trends zu erhalten, mit denen sie ihr Produktangebot, Aktionen und die Preisgestaltung optimieren können. So können Einzelhändler beispielsweise Transaktionsdaten nutzen, um beliebte Produkte zu identifizieren und das Ladenlayout und die Regalplatzierung zu optimieren, um den Umsatz zu steigern. Ebenso können sie Social Media-Daten verwenden, um die Stimmung von Kunden zu analysieren und Marketingkampagnen entsprechend anzupassen.
• Gesundheitswesen: Data Analytics hat das Gesundheitswesen revolutioniert, indem es medizinischen Fachkräften die Möglichkeit bietet, Patientendaten zu analysieren, um die Diagnosestellung, die Behandlung und die klinischen Ergebnisse zu optimieren. Beispielsweise können medizinische Fachkräfte elektronische Patientenakten (ePA) verwenden, um Patientendaten zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen, auf deren Grundlage fundierte Behandlungsentscheidungen getroffen werden können. Darüber hinaus können sie prädiktive Analysen verwenden, um Patienten zu identifizieren, bei denen das Risiko einer chronischen Erkrankung besteht, und dann mit der Behandlung beginnen, bevor die Erkrankung zu einem ernst zu nehmenden Problem wird.
• Finanzwesen: Finanzinstitute nutzen Data Analytics zur Verwaltung von Risiken, Erkennung von Betrugsversuchen und Verbesserung von Abläufen. So können beispielsweise Banken prädiktive Analysen verwenden, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und Verluste zu verhindern. Ebenso können sie Data Analytics verwenden, um das Verhalten und die Präferenzen von Kunden zu analysieren und personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzubieten.
• Fertigung: Fertigungsunternehmen nutzen Data Analytics, um Produktionsabläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern. Beispielsweise können sie industrielle Anlagen unter Verwendung von Sensordaten überwachen und so prognostizieren, wann eine Reparatur erforderlich sein wird, um die Ausfallzeiten zu minimieren. Ebenso können prädiktive Analysen zum Einsatz kommen, um Qualitätsprobleme früh zu erkennen und die entsprechenden Maßnahmen einzuleiten.
• Transportwesen: Transportunternehmen nutzen Data Analytics, um Routen zu optimieren, die Kraftstoffkosten zu senken und die Sicherheit zu erhöhen. Beispielsweise können Logistikunternehmen GPS-Daten verwenden, um die Lieferrouten zu optimieren und die Lieferzeiten zu verkürzen. Ebenso können sie prädiktive Analysen verwenden, um potenzielle Sicherheitsprobleme zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um Unfällen vorzubeugen.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) funktioniert durch das Erfassen von Daten aus verschiedenen Quellen sowie deren Analyse und Präsentation auf verständliche Weise, um Unternehmen zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Der Prozess kann in verschiedene Schritte unterteilt werden:

• Datenerfassung: Business Intelligence-Tools erfassen Daten aus verschiedenen Quellen, etwa Transaktionsdatenbanken, CRM-Systemen und Social Media-Plattformen. Die Daten werden in der Regel in einem Data Warehouse gespeichert, das für die Berichterstattung und Analyse optimiert ist.
• Datenintegration: Nach der Erfassung müssen die Daten in eine einheitliche Informationsquelle integriert werden. Dabei werden Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt, bereinigt und validiert, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind und keine Unregelmäßigkeiten aufweisen.
• Datenanalyse: Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends aufzudecken. Dazu werden Berichte, Dashboards und Visualisierungen erstellt und erweiterte Analysetechniken wie Data Mining und maschinelles Lernen eingesetzt.
• Datenpräsentation: Die Erkenntnisse und Trends werden in einem nutzerfreundlichen Format dargestellt, etwa in Diagrammen, Grafiken und Dashboards. So können Business-Nutzer die Daten einfach abrufen und verstehen und fundierte Entscheidungen auf Grundlage der Erkenntnisse treffen.
• Umsetzbare Erkenntnisse: Schließlich werden die gewonnenen Erkenntnisse als Grundlage für geschäftliche Entscheidungen getroffen, beispielsweise in Bezug auf die Produktentwicklung, Marketing-Kampagnen und Lieferkettenoptimierung. Durch den effektiven Einsatz von Business Intelligence-Tools können Unternehmen ein tiefgreifenderes Verständnis der eigenen Abläufe gewinnen, Möglichkeiten und Risiken erkennen und die Leistung optimieren.

Beispiele für Business Intelligence

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dafür, wie Unternehmen Business Intelligence verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen und ihr Wachstum zu fördern:

• Vertriebsanalyse: Business Intelligence-Tools werden verwendet, um Vertriebsdaten über verschiedene Regionen, Produkte und Vertriebskanäle hinweg nachzuverfolgen und zu analysieren. Dies kann Unternehmen helfen, zu verstehen, welche Produkte sich am besten verkaufen, in welchen Regionen der höchste Umsatz erzielt wird und welche Kanäle am effektivsten sind.
• Finanzberichterstellung: Diese Tools werden verwendet, um Finanzberichte und Dashboards zu generieren, die Unternehmen helfen, ihre Geschäftsergebnisse in Echtzeit zu überwachen. Dadurch können sie Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungsbedarf besteht, und korrektive Maßnahmen ergreifen.
• Kundenanalysen: Sie können auch verwendet werden, um Kundendaten zu analysieren und Erkenntnisse in Bezug auf das Verhalten und die Präferenzen der Kunden zu gewinnen. Auf der Grundlage solcher Informationen können Unternehmen die Kundenbindung verbessern, indem sie personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten.
• Lieferketten-Management: Um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, werden Lieferketten-Abläufe mithilfe von BI-Tools überwacht und optimiert. Dadurch können Unternehmen Engpässe in der Lieferkette erkennen, Lagerbestände maximieren und die Lieferzeiten verbessern.
• Analyse der operativen Leistung: Die wesentlichen Leistungsindikatoren (oder KPIs, Key Performance Indikatoren), wie etwa Produktivität, Effizienz und Qualität, werden unter Verwendung von Business Intelligence-Tools überwacht und kontrolliert. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Problembereiche zu identifizieren und korrektive Maßnahmen zu ergreifen.
• Prädiktive Analysen: Bei der Analyse historischer Daten suchen Business Intelligence-Tools nach Mustern und Trends, die zur Prognose zukünftiger Ergebnisse verwendet werden können. Dies kann für das Unternehmen in Bereichen wie Nachfrageprognosen, Risikoidentifikation und proaktiver Entscheidungsfindung hilfreich sein.
• Social Media-Analysen: Um die Kundenstimmung zu verstehen und neue Trends zu erkennen, können BI-Lösungen verwendet werden, um Social Media-Daten nachzuverfolgen und zu analysieren. Dadurch können Unternehmen ihre Marketing-Pläne anpassen, um effektiver mit Kunden zu interagieren.

Was ist besser: Data Analytics oder Business Intelligence?

Man kann nicht behaupten, dass in Bezug auf Data Analytics und Business Intelligence ein Ansatz besser wäre als der andere. Sie erfüllen unterschiedliche Zwecke, die einander jedoch ergänzen. Bei Data Analytics geht es darum, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, um komplexe geschäftliche Probleme zu lösen, während Business Intelligence die Nutzung von Daten umfasst, um Erkenntnisse in Bezug auf die geschäftliche Leistung zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

In der Praxis nutzen Unternehmen häufig eine Kombination aus Data Analytics und Business Intelligence, um einen holistischen Überblick über die geschäftlichen Vorgänge zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnte ein Einzelhändler Data Analytics nutzen, um die Einkaufsdaten von Kunden zu analysieren und Muster im Kaufverhalten zu finden, und dann Business Intelligence-Tools einsetzen, um Visualisierungen und Berichte zu erstellen, anhand deren diese Erkenntnisse an Filialleiter und Führungskräfte kommuniziert werden können.

Letzten Endes hängt die Entscheidung zwischen Data Analytics und Business Intelligence von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Beide Ansätze haben jeweils ihre Stärken und Einschränkungen, und der beste Ansatz hängt von verschiedenen Faktoren wie der Größe des Unternehmens, der zu verarbeitenden Datenmenge und den Plänen und Zielen des Unternehmens ab. Unternehmen, die in der Lage sind, beide Ansätze effektiv zu nutzen, sind häufig besser positioniert, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und die allgemeine Leistung zu optimieren.

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