Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence umfasst die Analyse von Daten, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu erkennen. Auf Daten basierende Erkenntnisse bieten einen präzisen und aussagekräftigen Einblick in die Prozesse Ihres Unternehmens und die Ergebnisse, die diese Prozesse hervorbringen. Zusätzlich zu den Standardkennzahlen, wie z. B. Finanzkennzahlen, zeigt eine detaillierte Business Intelligence die Auswirkungen der aktuellen Praktiken auf die Leistung der Mitarbeiter, die Gesamtzufriedenheit des Unternehmens, den Umsatz, die Medienreichweite und eine Reihe anderer Faktoren.
Der Einsatz von Business Intelligence liefert nicht nur Informationen über den aktuellen Zustand Ihres Unternehmens, sondern ermöglicht auch Prognosen über die zukünftige Leistung. Durch die Analyse vergangener und aktueller Daten verfolgen robuste BI-Systeme Trends und zeigen auf, wie sich diese Trends im Laufe der Zeit entwickeln werden.
Business Intelligence ist mehr als nur Beobachtung. BI geht über die Analyse hinaus, wenn auf der Grundlage der Ergebnisse Maßnahmen ergriffen werden. Die Möglichkeit, die tatsächlichen, quantifizierbaren Ergebnisse von Maßnahmen und ihre Auswirkungen auf die Zukunft des Unternehmens zu sehen, ist ein mächtiges Instrument für die Entscheidungsfindung.
Was ist Big Data?
Der Begriff “Big Data” kann einfach definiert werden als große Datensätze, die über einfache Datenbanken und Datenverarbeitungsarchitekturen hinausgehen. Beispielsweise können Daten, die nicht einfach in Excel-Tabellen verarbeitet werden können, als Big Data bezeichnet werden.
Big Data umfasst den Prozess der Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten. Es ist wichtig, die richtigen Werkzeuge zu finden, um eine optimale Umgebung zu schaffen, in der wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewonnen werden können.
Der Aufbau einer effektiven Big-Data-Umgebung umfasst den Einsatz von Infrastrukturtechnologien, die die Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten erleichtern. Data Warehouses, Modellierungssprachen und OLAP-Cubes sind nur einige Beispiele. Heutzutage nutzen Unternehmen oft mehr als eine Infrastruktur, um verschiedene Aspekte ihrer Daten zu verwalten.
Big Data gibt Unternehmen oft Antworten auf Fragen, die sie sich gar nicht gestellt haben: Wie hat sich die neue HR-Software auf die Leistung der Mitarbeiter ausgewirkt? Wie hängen die letzten Kundenbewertungen mit dem Umsatz zusammen? Die Analyse von Big Data-Quellen zeigt die Beziehungen zwischen allen Facetten Ihres Unternehmens auf.
Daher sind die in Big Data gesammelten Informationen von Natur aus nützlich. Unternehmen müssen relevante Ziele und Parameter festlegen, um aus Big Data wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Big Data vs Business Intelligence
Der Begriff “Big Data” hat für verschiedene Personen unterschiedliche Bedeutungen. Beim Vergleich von Big Data und Business Intelligence beziehen sich die einen auf die Datenmenge, die anderen auf bestimmte Analyseansätze.
Wie hängen also Business Intelligence und Big Data zusammen und wie lassen sie sich vergleichen? Big Data können Informationen liefern, die nicht aus den eigenen Datenquellen eines Unternehmens stammen und stellen somit eine umfassende Ressource dar. Sie sind daher ein Bestandteil von Business Intelligence und bieten einen umfassenden Einblick in Ihre Prozesse. Big Data sind oft die Informationen, die zu Erkenntnissen aus Business Intelligence führen.
Auch hier ist Big Data ein Teil von Business Intelligence. Das bedeutet, dass sich beide durch die Menge und Art der Daten unterscheiden. Da Business Intelligence ein Oberbegriff ist, sind die Daten, die als Teil von BI betrachtet werden, viel umfassender als die Daten, die unter Big Data fallen. Business Intelligence umfasst alle Daten, von Verkaufsberichten in Excel-Tabellen bis hin zu großen Online-Datenbanken. Big Data hingegen besteht nur aus diesen großen Datensätzen.
Auch die Werkzeuge zur Verarbeitung von Big Data und Business Intelligence unterscheiden sich. Einfache Business-Intelligence-Software ist in der Lage, Standarddatenquellen zu verarbeiten, eignet sich aber möglicherweise nicht für die Verwaltung von Big Data. Andere, fortgeschrittenere Systeme sind speziell für die Verarbeitung von Big Data konzipiert.