Im zeitgenössischen digitalen Diskurs gibt es zwei beliebte Definitionen: Data Science und Business Intelligence. Beide sind häufig anzutreffen, wenn es um Datenmanagement im Kontext von Geschäftsprozessen und Marketing geht. Die wahllose Verwendung beider Definitionen führt oft zu bedauerlichen Missverständnissen.
Der Bedeutungsunterschied zwischen Data Science und Business Intelligence ist jedoch nicht so fein, dass beide Begriffe austauschbar wären. Der Unterschied ist ähnlich wie der zwischen den Wörtern "Daten" und "Informationen". Natürlich gibt es auch hier besondere Nuancen.
Es lohnt sich, die Nuancen zu kennen, um die Definitionen nicht zu verwechseln. Sie ermöglicht es, sowohl mit Data Science als auch mit Business Intelligence umzugehen, ohne irrelevante Ergebnisse zu erwarten, die diese Praktiken standardmässig kaum liefern können.
Lassen Sie uns tiefer in die Unterscheidungsmerkmale von Data Science und Business Intelligence eintauchen, um die Dinge richtig zu machen.
Was bleibt zurück?
Beide Aktivitäten umfassen im weitesten Sinne die Sammlung von Daten, die Modellierung und das Sammeln von Informationen. Wahrscheinlich ist das alles, was beide Technologien verbindet. Danach folgen nur noch die Unterschiede.
Business Intelligence ist spezifisch für bestimmte geschäftsbezogene Fragen wie Preis, Gewinn, effiziente Nutzung von Ressourcen usw. Im Gegensatz dazu steht Data Science für die Art und Weise, wie verschiedene Faktoren (soziale, räumliche, saisonale usw.) das Geschäft als Ganzes beeinflussen. Data Science bringt Daten zu Verarbeitungsalgorithmen, während Business Intelligence bereits vorhandene Algorithmen und Technologien nutzen muss.
Auf den ersten Blick sind beide Begriffe so eng miteinander verknüpft, dass sie austauschbar sind. Aber in Wirklichkeit ist das nicht so. Hinter den beiden Technologien verbergen sich unterschiedliche Arten von Daten, so dass sie sich drastisch voneinander unterscheiden. Aber dazu später mehr.
Historisch gesehen, ist Business Intelligence seit dem letzten Jahrzehnt des 20. Jahrhunderts bekannt. Jahrhunderts bekannt. Es handelt sich dabei um eine Disziplin der angewandten Wissenschaft, die in der Unternehmensführung weit verbreitet ist. Data Science als eigenständiges Fach wurde etwa in den 2010er Jahren gegründet. Um den Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence zu erkennen, ist es zunächst notwendig, einige grundlegende Begriffe im Zusammenhang mit beiden Entitäten zu betrachten.
Daten, Informationen und DLCM
Wenn wir das Wort "Daten" als Begriff nehmen, bedeutet es die rohen, unverarbeiteten Datenströme aus verschiedenen Quellen, die in der Lage sind, irgendwelche Daten als solche zu erzeugen. Wenn wir von Informationen sprechen, meinen wir verarbeitete Daten, die in dem einen oder anderen Kontext einen bestimmten Sinn haben. Die Klassifizierung von Datentypen zusammen mit dem Data Lifecycle Management (DLCM) ist hier ebenfalls erwähnenswert.
DLCM impliziert zahlreiche Aktivitäten im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung. Wenn wir Daten sammeln, klassifizieren, speichern, aufzeichnen, verwenden und löschen, findet das Data Lifecycle Management statt. Die Klassifizierung von Daten umfasst die folgenden Arten von Daten in der heutigen digitalen Umgebung:
Gut strukturierte Daten. Dieser Typ impliziert klare und sichtbare Daten. Um diese Art von Daten zu interpretieren, ist eine recht unbedeutende Verarbeitung erforderlich. Dies kann als Information bezeichnet werden.
Semi-Strukturierte Daten. Mit diesem Typus sind nicht ganz zufällige Daten gemeint: eine Art schlechte Strukturierung ist bis zu einem gewissen Grad vorhanden. Es ist eine gewisse Analyse erforderlich, um Datenkorrelationen zu finden.
Nicht-strukturierte Daten. Das sind zufällige Daten, die eine komplizierte Verarbeitung erfordern, um sie in etwas Sinnvolles umzuwandeln.
Wenn grundlegende Begriffe definiert sind, ist es einfacher zu verstehen, was was ist.
Was ist Data Science?
Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das sich auf die Entschlüsselung (und sogar Entmystifizierung) riesiger Datenmengen bezieht. Hier geht es nur um Big Data. Mathematik, Statistik, Informatik, maschinelles Lernen und andere verwandte Forschungsbereiche bilden in Kombination die Data Science. Die folgenden fünf Stufen prägen den Arbeitsablauf der Data Science:
- Datenerfassung
- Datenaufbewahrung
- Datenverarbeitung
- Datenanalyse
- Datenberichte
Auch wenn die Etappen einen recht allgemeinen Tätigkeitsbereich widerspiegeln, scheint die Data Science ein komplexer wissenschaftlicher Ansatz für das zu sein, was letztendlich zu Informationen wird.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence ist ein Spektrum von Technologien und Praktiken, die das Sammeln, Vergleichen, Verarbeiten und Analysieren von geschäftsbezogenen Informationen umfassen. Business Intelligence eignet sich hervorragend zur Überwachung der Unternehmenseffizienz, um die Geschäftsplanung zu verbessern.
Business Intelligence läuft letztlich auf eine tiefgreifende Analyse von Geschäftsprozessen hinaus. Deshalb sind es die Business-Analysten, die Business Intelligence praktizieren. Sie verwenden verschiedene Formen der quantitativen Analyse zusammen mit iterativen Algorithmen der prognostischen Modellierung, um Geschäftsdaten zu interpretieren. Die von ihnen verwendeten Statistiken helfen zu verstehen, was in den Geschäftsaktivitäten des Unternehmens passiert ist, um Strategien für weiteres Wachstum zu entwickeln. Business-Analysten lösen komplizierte Probleme, die sich sowohl auf die Rentabilität als auch auf die Kostensenkung beziehen.
Typen der Unternehmensanalyse
Business Intelligence basiert auf Data Science Technologien, die von Nicht-Fachleuten wahrscheinlich nicht verstanden werden können. Nichtsdestotrotz befassen sich die verfügbaren Grundtypen der Unternehmensanalyse mit recht einfachen Fragen, die sich jeder Geschäftsmann stellen kann. Mit anderen Worten: Jede Art von Unternehmensanalyse wird durch eine entsprechende Frage bestimmt, die es zu beantworten gilt. Hier sind sie:
- "Was ist passiert?". Die Frage spiegelt die deskriptive Geschäftsanalyse wider, die mit recht einfachen Tools (z.B. MS Excel) über Methoden wie Detaillierung und Korrelation durchgeführt werden kann;
- "Warum ist es so abgestürzt?". Hier geht es um Diagnosen, die sich auf verschiedene analytische Techniken stützen, die auf der Datenanalyse basieren;
- "Was kommt als Nächstes?". Bei der prädiktiven Analyse kommen sowohl Statistiken als auch Mathematik zum Einsatz. Diese Art der Unternehmensanalyse ist die komplexeste und umfasst die folgenden Unterkategorien:
- Vorausschauende Modellierung
- Analyse der Grundursachen (RCA)
- Identifizierung und Validierung von Daten (Data Mining)
- Vorhersage (was wird passieren, wenn der Trend anhält)
- die Monte-Carlo-Methode (wie wird es gehen, was zu gehen ist) - "Was muss getan werden?" Die präskriptive Analyse ist eine Aufforderung zum Handeln vom geschäftlichen Standpunkt aus. Dies ist der Fall, wenn taktische Empfehlungen im Stil von "Versuchen Sie es so" erscheinen, um Geschäftsprozesse zu optimieren.
Data Science vs. Business Intelligence aus der Sicht eines Managers
Data Science umfasst viele interdisziplinäre Bereiche wie Informatik, Mathematik, Statistik, Programmierung, KI, maschinelles Lernen und dergleichen, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Big Data zu bewältigen. Im Gegensatz dazu dient Business Intelligence der Lösung bestimmter geschäftlicher Probleme, bei denen Analytik, Planung, Modellierung und Vorhersagen eine entscheidende Rolle spielen. Formal gesehen kann Business Intelligence als ein Zweig der Data Science betrachtet werden.
Allerdings können die mit verschiedenen Geschäftsaktivitäten verbundenen Herausforderungen für das Management das Verhältnis zwischen Data Science und Business Intelligence umkehren. In vielen Fällen ist es schwer zu entscheiden, welche der beiden Aspekte für die Unternehmensführung eine höhere Priorität hat. Es lohnt sich, typische Aspekte der Unternehmensführung aufzuschlüsseln, um zu sehen, wie sich Data Science und Business Intelligence jeweils verhalten.
Verwendung der Daten
Data Science nutzt alle drei Arten von Daten (gut strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte), die die sogenannten Big Data umfassen. Business Intelligence befasst sich nur mit gut strukturierten Daten (Informationen), die keine zusätzliche Verarbeitung für die Analyse erfordern.
Erforderliche Qualifikationen
Data Scientists müssen sich in Informatik, Statistik, Mathematik, Programmierung und Datenanalyse auskennen, um mit grossen Mengen an Rohdaten arbeiten zu können. Ausserdem sollten fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, Deep Learning und Neurolinks zu den Fähigkeiten von Data-Science-Spezialisten gehören.
Business-Intelligence-Ingenieure sollten über Mathematik, Statistik, Modellierung und Planung verfügen, um in der Lage zu sein, Geschäftsprozesse zu optimieren, indem sie relevante Informationen für die Analyse sammeln.
Geltungsbereich der Anwendung
Der geschäftsbezogene Bereich der Data Science umfasst eine komplexe Analyse zahlreicher Faktoren, die das Kundenverhalten beeinflussen können. Die Data Science ermöglicht die Identifizierung allgemeiner Trends sowie die Modellierung von Verhaltensmustern.
Business Intelligence liefert verschiedene Analysen zu den laufenden Geschäftsprozessen, zur Rentabilität, zur Kostensenkung, zur Absatzprognose, zum Nachfragemanagement usw. Mit anderen Worten, der Umfang von Business Intelligence umfasst bestimmte Geschäftsaufgaben.
Typische Domains
Die Sektoren, in denen Data Science häufig eingesetzt wird, umfassen Bildung, Technologie, akademische Forschung, Finanzen und E-Commerce.
Business Intelligence steht in den Bereichen Industrie, Marketing, Einzelhandel, Technologie und Finanzen hoch im Kurs.
Entscheidungsfindung
Da das Programmieren im weitesten Sinne die Haupttätigkeit in der Data Science zu sein scheint, können aus den Erkenntnissen der Data Science von Managern keine kritischen Entscheidungen in Bezug auf Geschäftsprozesse abgeleitet werden.
Die Ergebnisse der statistischen Analysen, die durch Business Intelligence bereitgestellt werden, bedeuten, dass am Ende des Tages wichtige Geschäftsentscheidungen getroffen werden müssen.
Haupttools
Programmieren ist die grundlegende Tätigkeit in der Data Science. Es können verschiedene Programmiersprachen verwendet werden, aber die populärsten sind Python und R. Viele andere Technologien, die zur Informatik gehören, wie KI, ML, Hadoop, TensorFlow, Spark, Neurolinks und dergleichen, bilden den Werkzeugkasten der Data Science.
Die statistische Analyse ist der wichtigste Prozess bei Business Intelligence. Tools wie MS Excel, Datenbanken (SQL usw.), Power BI, Cognos und hochspezialisierte Pakete mit statistischer Software dienen der Business Intelligence.
Arbeitsablauf
Der Arbeitsprozess in der Data Science umfasst eine Vielzahl von Studien und Arbeiten zur Datenextraktion. Der Arbeitsablauf ist von Natur aus interdisziplinär.
Routinen mit zahlreichen Iterationen bilden den typischen Workflow in der Business Intelligence. Aber in jedem Fall finden geschäftsspezifische Aktivitäten statt.
Schlusswort
Data Science und Business Intelligence können sich in vielen Aspekten überschneiden, sobald beide Aktivitäten die Verarbeitung verschiedener Daten implizieren. Sie unterscheiden sich jedoch in ihrem Anwendungsbereich und ihren Arbeitsabläufen. Ausserdem machen die Arten der verarbeiteten Daten Data Science im Vergleich zu Business Intelligence umfassender und ganzheitlicher.
Gleichzeitig ist Business Intelligence stärker auf geschäftsspezifische Informationen ausgerichtet als Data Science. Daher scheint Business Intelligence aus einer Managementperspektive eher für Handelsaktivitäten geeignet zu sein.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um festzustellen, welche Aktivität - Data Science oder Business Intelligence - Ihren geschäftlichen Herausforderungen am besten gerecht werden kann. Aber egal, wofür Sie sich entscheiden, unsere Experten werden Sie in beiden Bereichen gleich gut unterstützen.
