In der dynamischen Welt des modernen Geschäftslebens spielen Daten eine entscheidende Rolle. Sie sind das Rückgrat strategischer Entscheidungen und der Optimierung von Geschäftsprozessen. Zwei Konzepte, die in diesem Zusammenhang häufig diskutiert werden, sind Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA). Beide Ansätze nutzen Daten, um Unternehmen zu stärken, doch ihre Herangehensweisen und Schwerpunkte unterscheiden sich deutlich. Diese Unterschiede zu verstehen, ist essentiell für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf BI und BA, vergleichen ihre Funktionen und Anwendungen und beleuchten, wie sie zur Steigerung der Geschäftsleistung beitragen können.
| Kriterium | Business Intelligence (BI) | Business Analytics (BA) |
|---|---|---|
| Fokus | Historische und gegenwärtige Datenanalyse | Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse |
| Hauptfragestellungen | Was ist passiert? Wie ist es passiert? | Warum ist es passiert? Was könnte in der Zukunft passieren? |
| Methodik | Datensammlung und -analyse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung; hauptsächlich beschreibende Analytik | Einsatz von statistischen Methoden und prädiktiver Modellierung; hauptsächlich prädiktive Analytik |
| Anwendungsgebiete | Optimierung der aktuellen Betriebsabläufe und Prozesse, Leistungsmanagement, visuelle Datenanalyse | Strategieentwicklung, Risikobewertung, Marktanalyse |
| Zielgruppe | Unternehmen, die ihre derzeitigen Operationen verbessern wollen; geeignet für alle Unternehmensgrößen, insbesondere wenn eine solide Datenbasis vorhanden ist | Unternehmen, die in die Zukunft blicken und Wachstumschancen erkennen möchten; besonders nützlich für Start-ups und Unternehmen in dynamischen Märkten |
| Benötigte Fähigkeiten | Datenanalyse, Berichterstellung, Datenvisualisierung | Fortgeschrittene statistische Analyse, Datenmodellierung, maschinelles Lernen |
| Entscheidungsunterstützung | Hilft bei der Verbesserung bestehender Prozesse und Strategien durch Analyse von Vergangenheits- und Gegenwartsdaten | Hilft bei der Formulierung zukunftsorientierter Strategien und bei der Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen durch Vorhersagen und Trendanalysen |