Unterschied zwischen Business Intelligence und Datenanalyse
Business Intelligence befasst sich mit komplexen Strategien und Technologien, mit denen Endbenutzer die Daten analysieren und Entscheidungen treffen können, um ihr Geschäft auszubauen. BI spielt eine Schlüsselrolle im Geschäftsdaten- und Leistungsmanagement. Die Datenanalyse hingegen wird implementiert, um die Rohdaten oder unstrukturierten Daten in ein vom Benutzer verständliches, aussagekräftiges Datenformat umzuwandeln. Die transformierten Informationen können verwendet werden, um die Daten zu bereinigen, zu transformieren oder zu modellieren, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen, Schlussfolgerungen abzuleiten und prädiktive Analysen durchzuführen.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Business Intelligence und Data Analytics (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-5-Vergleiche zwischen Business Intelligence und Datenanalyse
Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und Datenanalyse
- Die früheste Verwendung von Business Intelligence wurde in dem 1865 von Richard Miller Devens verfassten Buch „Cyclopedia of Commercial and Business Anecdote“ entdeckt. Devens beschreibt mit dem Begriff BI (Business Intelligence), wie ein Banker namens Sir Henry Furness durch Profit gemacht hat Analyse seiner eigenen Umgebung, um den Wettbewerbern einen Schritt voraus zu sein.
- Data Analytics oder Business Analytics ist ein Prozess, mit dem Unternehmensbenutzer die unformatierten oder unstrukturierten Daten in ein aussagekräftiges Format umwandeln können. Data Analytics ist ein Standard- oder allgemeiner Prozess, der von vielen Organisationen auf der ganzen Welt je nach ihren Geschäftsanforderungen nach verschiedenen Verfahren oder Strategien angewendet wird.
- Business Intelligence wird in vielen Unternehmen implementiert, um die Entscheidungsmöglichkeiten zu verbessern, die Geschäftsdaten zu analysieren, Data Mining durchzuführen, Berichte zu erstellen und die Betriebsfunktionen zu verbessern. BI wird nur für Verlaufsdaten implementiert, die im Data Mart oder in Data Warehouses gespeichert sind. Einige der Geschäftsvorgänge, wie das Bereinigen der Daten, das Modellieren der Daten, das Transformieren der Daten und das Vorhersagen zukünftiger Datentrends, sind die Schlüsselaspekte bei der Implementierung der Datenanalyse.
- Data Analytics wird in einer Situation implementiert, in der eine Organisation relativ neu ist und erhebliche Änderungen an ihrem Geschäftsmodell benötigt. Data Analytics hilft den Geschäftsbenutzern bei der Analyse der historischen und aktuellen Daten sowie bei der Vorhersage zukünftiger Trends, um das vorgeschlagene Geschäftsmodell richtig zu ändern. Business Intelligence hingegen wird in Situationen implementiert, in denen eine Organisation keine Änderungen an ihrem aktuellen Geschäftsmodell vorgenommen hat und deren Hauptzweck darin besteht, organisatorische Ziele zu erreichen. BI hilft den Benutzern, die Lücken bei der Verwaltung der Daten zu identifizieren, und korrigiert sie durch Bereitstellung effizienter Entscheidungsszenarien.
- Die Berichterstellung ist eine Schlüsselfunktion, die mithilfe von Business Intelligence- und Data Analytic-Tools implementiert werden kann. Die entwickelten Berichte oder Visualisierungen variieren jedoch je nach Art der Geschäftsdaten und Geschäftsszenarien. Wenn es ein Geschäftsszenario gibt, in dem der Kunde aktuelle Markttrends verarbeiten und Ad-hoc-Berichte erstellen muss, ist die Datenanalyse die richtige Option. Data Analytics kann auch dann bevorzugt werden, wenn Unternehmen künftige Datentrends auf der Grundlage vergangener Daten prognostizieren müssen. Andernfalls ist Business Intelligence die richtige Option, wenn der Client die in einem Data Warehouse gespeicherten Daten verarbeiten und Berichte durch Abrufen der Daten aus dem Warehouse generieren muss. Business Intelligence kann auch dann bevorzugt werden, wenn es eine gibt Unternehmen müssen die gezielte Vertriebszustellung nachverfolgen oder Daten organisieren, um Vertriebsinformationen bereitzustellen.
Vergleichstabelle zwischen Business Intelligence und Datenanalyse
| Vergleichsbasis |
Business Intelligence |
Datenanalyse |
| Ursprung | Der Begriff Business Intelligence wurde 1865 eingeführt und beschreibt seine Bedeutung anhand eines Buches eines Autors namens Richard Miller Devens. | Die Datenanalyse gibt es seit dem 19. Jahrhundert, aber sie hat in den 1960er Jahren mit der Erfindung von Computern an Bedeutung gewonnen. |
| Geltungsbereich / Bedeutung | Business Intelligence bezieht sich auf die Informationen, die zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungsaktivitäten erforderlich sind. | Datenanalyse bezieht sich auf das Ändern der Rohdaten in ein aussagekräftiges Format. |
| Funktionalität | Der Hauptzweck von Business Intelligence ist die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung und die Unterstützung der Unternehmen beim Wachstum ihres Geschäfts. | Der Hauptzweck der Datenanalyse besteht darin, die Daten gemäß den geschäftlichen Anforderungen zu modellieren, zu bereinigen, vorherzusagen und zu transformieren. |
| Implementierung | Business Intelligence kann mit verschiedenen auf dem Markt verfügbaren BI-Tools implementiert werden. BI wird nur für Verlaufsdaten implementiert, die in Data Warehouses oder Data Marts gespeichert sind. | Die Datenanalyse kann mithilfe verschiedener auf dem Markt erhältlicher Datenspeicherungs-Tools implementiert werden. Datenanalysen können auch mithilfe von BI-Tools implementiert werden, dies hängt jedoch vom Ansatz oder der Strategie eines Unternehmens ab. |
| Debugging-Methoden | Der BI-Mechanismus kann nur anhand der bereitgestellten Verlaufsdaten und der Endbenutzeranforderungen getestet werden. | Data Analytics kann über das vorgeschlagene Modell getestet werden, um die Daten in ein aussagekräftiges Format zu konvertieren. |
Fazit - Business Intelligence vs. Datenanalyse
Abschließend haben wir die Ursprünge, direkten Vergleiche und einige wichtige Unterschiede zwischen Business Intelligence und Datenanalyse gesehen. Angesichts der aktuellen Trends auf dem Technologiemarkt hat sich die Entwicklung von Business Intelligence- und Datenanalysetools weiterentwickelt. Moderne Business Intelligence-Tools sind auch mit einer Datenanalyseoption ausgestattet, und es hängt wirklich von den Unternehmensbenutzern ab, anhand ihrer Geschäftsszenarien die richtige Wahl zu treffen. Angesichts der aktuellen Datentrends spielen sowohl Business Intelligence als auch Data Analytics eine wichtige Rolle für das Geschäftswachstum. Das Unternehmen führt die erforderlichen Untersuchungen sowohl zur BI- als auch zur Datenanalyse durch, damit sie ihren Zweck auf effiziente Weise erfüllen können.
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