Data Science vs. Business Intelligence

Das Wachstum von Data Science in der modernen datengesteuerten Welt von heute musste passieren, als es passierte. Wenn man sich das Wachstum der Datenanalyse über die Jahre hinweg genau ansieht, wäre die traditionelle (deskriptive) Business Intelligence (BI) ohne Data Science in erster Linie ein statischer Performance Reporter innerhalb des Geschäftsbetriebs geblieben.

Mit der steigenden Menge und Komplexität der Daten und dem Wachstum der Dateneingabe-Technologien kam Data Science zu einem wichtigen Zeitpunkt, um einige Methoden für die expansiven Datenmengen bereitzustellen, die viele moderne Unternehmen bewältigen müssen. Die Frage nach dieser Entwicklung und den Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen Data Science vs. Business Intelligence ist ein wichtiges Thema für viele, die sich mit diesen Technologien beschäftigen.

Inhalt

Definieren wir die Begriffe: Data Science vs. Business Intelligence (BI)

Es ist wichtig, mit einigen grundlegenden Definitionen der beiden Begriffe zu beginnen und einen tieferen Blick auf die beiden unterschiedlichen (wenn auch eng verwandten) Bereiche innerhalb der Datenanalyse zu werfen. Data Science, wie es in der Wirtschaft verwendet wird, ist von Natur aus datengetrieben, wobei viele interdisziplinäre Wissenschaften zusammen angewendet werden, um Bedeutung und Erkenntnisse aus den verfügbaren Geschäftsdaten zu extrahieren, die in der Regel groß und komplex sind. Auf der anderen Seite hilft Business Intelligence oder BI, den aktuellen Zustand von Geschäftsdaten zu überwachen, um die historische Leistung eines Unternehmens zu verstehen.

Kurz gesagt, während BI hilft, vergangene Daten zu interpretieren, kann Data Science die vergangenen Daten (Trends oder Muster) analysieren, um zukünftige Vorhersagen zu treffen. BI wird hauptsächlich für das Reporting oder die deskriptive Analyse verwendet, während Data Science eher für Predictive oder Prescriptive Analysen eingesetzt wird.

Die wichtigsten Gemeinsamkeiten zwischen Data Science und Business Intelligence

Sowohl Data Science als auch BI konzentrieren sich auf “Daten”, mit dem Ziel, zum Beispiel, Gewinnmargen oder die Kundenbindung zu optimieren. Beide Bereiche haben die Fähigkeit, “Daten zu interpretieren”, und beschäftigen in der Regel technische Experten, die datenangereicherte Ergebnisse in benutzerfreundliche Dashboards übersetzen.

In einer typischen Geschäftsumgebung haben weder leitende Angestellte noch Manager die Zeit oder die Neigung, die technischen Details zu erlernen, die sich hinter Data Analytics oder BI verbergen, aber sie benötigen schnelle und genaue Entscheidungsunterstützungssysteme, um in den Stunden, in denen sie gebraucht werden, kritische Entscheidungen zu treffen.

Sowohl BI als auch Data Science bieten zuverlässige Entscheidungsunterstützungssysteme für vielbeschäftigte Führungskräfte, Manager oder sogar Mitarbeiter an der Front, die Experten in ihrem jeweiligen Arbeitsbereich sind und zuverlässige Hilfe und Unterstützung von Datenexperten erwarten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Der Hauptunterschied zwischen Data Science und Business Intelligence besteht darin, dass BI für die Verarbeitung statischer und stark strukturierter Daten ausgelegt ist, während Data Science mit schnellen, hochvolumigen und komplexen, mehrfach strukturierten Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen umgehen kann. Während BI nur Daten verstehen kann, die in bestimmten Formaten “vorformatiert” sind, können fortschrittliche Data Science-Technologien wie Big Data, IoT und Cloud gemeinsam viele Arten von Freiformdaten sammeln, bereinigen, aufbereiten, analysieren und berichten, die von weit verteilten betrieblichen Berührungspunkten gesammelt wurden.

Data Science, bewaffnet mit einem gewaltigen Arsenal an Technologien und Werkzeugen, begann, vergangene Daten zu untersuchen, um Trends zu entdecken, Muster zu finden und zukünftiges Geschäftsverhalten vorherzusagen. Plötzlich waren Unternehmen mit sehr mächtigen Erkenntnissen und Intelligenz ausgestattet, die das Potenzial hatten, ihre Zukunft zu verändern!

Die Hauptunterschiede zwischen Data Science und Business Intelligence

Mit der zunehmenden Datenabhängigkeit von Unternehmen wird die Bedeutung von Data Science als ultimative Entscheidungstechnologie noch zunehmen. Data Science verspricht, in Zukunft einen Großteil der Analytics- oder BI-Aufgaben zu automatisieren, wobei alltägliche Geschäftsanwender Zugang zu zentralisierten Daten-Repositories und automatisierten Tools haben werden, um Erkenntnisse und Intelligenz zu extrahieren, wann und wo sie diese benötigen.

In der Vergangenheit blieb BI, obwohl es für die Entscheidungsfindung im Unternehmen wichtig ist, eine Aktivität der IT-Abteilung; Data Science durchbricht diese Barriere und verspricht, die Kernaktivitäten von Analytics und BI in den Mainstream der Geschäftswelt zu bringen.

Die Data Scientists der Zukunft werden die “wenigen” Experten sein, die zur Operationalisierung von Daten hinzugezogen werden, und wenn das geschehen ist, nur noch dann Unterstützung leisten, wenn sie gebraucht werden.

Da Unternehmen immer stärkerem Wettbewerb ausgesetzt sind, werden BI-Experten mit Data Scientists zusammenarbeiten müssen, um diese fantastischen “Modelle” für sofortige Erkenntnisse zu erstellen.

Warum ist Data Science wichtig?

Advanced Analytics ist eine wertvolle Ressource für Unternehmen, da sie es ermöglicht, noch mehr Informationen und Ableitungen aus ihren Daten zu gewinnen. Fortgeschrittene Analysen können auch dazu beitragen, einige der komplexeren Geschäftsprobleme zu lösen, die mit herkömmlichen BI-Berichten nicht gelöst werden können.

Um eine kontextbezogene Marketing-Engine zu erstellen, muss ein Hersteller von Konsumgütern beispielsweise die folgenden Fragen stellen:

  • Wann wird ein Kunde wahrscheinlich seinen Vorrat an einem Artikel aufbrauchen?
  • Zu welcher Tages- oder Wochenzeit sind sie am empfänglichsten für Anzeigen?
  • Welches Rentabilitätsniveau lässt sich bei der Vermarktung zu dieser Zeit erreichen?
  • Zu welchem Preis werden sie am ehesten kaufen?

Durch die Kombination von Verbrauchsmodellen mit historischen Daten und künstlicher Intelligenz (KI) kann Advanced Analytics einem Unternehmen helfen, präzise Antworten auf diese Fragen zu finden.

Wie sich Data Science von Business Intelligence abhebt

Ein wesentlicher Unterschied zwischen fortgeschrittener BI und fortgeschrittener Data Science ist die Reichweite und der Umfang der eingebauten Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML), die automatisierte oder halbautomatische Datenanalysen ermöglichen, die von normalen Geschäftsanwendern durchgeführt werden können. So bewegt sich Data Science in gewisser Weise auf eine demokratisierte “Business Analytics”-Welt zu, in der eines Tages jeder Datenanwender in der Lage sein wird, Advanced Analytics und BI mit ein paar Mausklicks auf seinem Desktop durchzuführen.

Data Science oder KI-unterstützte Data Science verspricht, die gewöhnlichen Geschäftsanwender von schwerfälliger Technologie zu entlasten, so dass sie sich mehr auf die Ziele und Ergebnisse ihrer Analytics-Aufgaben konzentrieren können, als auf den Analytics-Prozess selbst.

In der traditionellen BI sind gewöhnliche Geschäftsanwender gezwungen, sich auf die Expertise des ansässigen Analytics-Teams zu verlassen, um aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu extrahieren. ML-gestützte Data Science hat nun jedoch Self-Service-BI-Plattformen auf den Markt gebracht, auf denen gewöhnliche Anwender die Unternehmensdaten ganz einfach und ohne Hilfe von technischen Teams einsehen, analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen können.

Data Science wurde in der Vergangenheit oft als eine Weiterentwicklung von BI durch Experten definiert. Während BI-Teams Lösungen für die Gegenwart lieferten, indem sie die zentrale Entscheidungsfindung unterstützten, zielen Data Scientists darauf ab, zukünftige Lösungen zu liefern, indem sie ihre Algorithmen kontinuierlich verfeinern. Im Prinzip arbeiten sowohl BI als auch Data Science daran, eine reibungslose, genaue und schnelle Entscheidungsfindung zu ermöglichen, aber die Ansätze sind unterschiedlich.

Während BI sich stark auf einen Kernsatz von Analysetools stützt, verfolgt Data Science einen ganzheitlicheren Ansatz für das Datenmanagement, indem es den gesamten Rahmen für Data Governance, Data Analytics, BI und fortschrittliche Datenvisualisierung bietet. Kleine oder mittelständische Unternehmen mit einer begrenzten Anzahl von Analytics-Anforderungen können von einer durchschnittlichen, auf dem Markt erhältlichen BI-Lösung profitieren, während größere Unternehmen mit einem Bedarf an hochgradig automatisierten Prozessen von einem ML-gestützten BI-System profitieren, das wiederum die Anwesenheit und Beteiligung von qualifizierten Data Scientists erfordert.

Wie Data Science die Business Intelligence stärkt

Sowohl Data Scientists als auch BI-Experten teilen die Liebe zur Datenanalyse. Beide nutzen Algorithmen in unterschiedlichem Ausmaß, und beide verwenden fortschrittliche Visualisierungstools, um die “Nuggets of Wisdom” zu erfassen, die sehr wohl über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden können.

Data Science unterscheidet sich jedoch in drei Hauptbereichen von traditioneller BI: die Vielfalt und das Volumen der Daten, die Vorhersagefähigkeiten und die Visualisierungsplattformen.

In fortgeschrittenen BI-Systemen stoßen Anwender auf “Data Discovery Tools”, aber diese Tools sind oft durch die Qualität und Quantität der Daten, die sie verarbeiten, begrenzt. Data Science durchbricht die gläserne Decke der “Daten” und erlaubt es, jede Art von strukturierten, unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten zu sammeln, zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten.

Während BI-Teams schon immer Führungskräfte oder Manager bei der Entscheidungsfindung unterstützt haben, hat Data Science es diesen Managern und Führungskräften ermöglicht, zu selbständigen Analytics-Experten zu werden.

In einer idealen Geschäftsumgebung sollte das BI-Team die operative Analytik verwalten, während die Data Scientists, falls vorhanden, mehr Zeit damit verbringen sollten, die bestehende Analytik und den BI-Fußabdruck zu verfeinern und das System so weit wie möglich zu automatisieren, damit die täglichen Geschäftsanwender ihre Arbeit zügig und genau erledigen können.

Wenn BI-Experten und Data Scientists zusammenarbeiten, können BI-Analysten die Daten für Data Scientists aufbereiten, damit diese sie in ihre algorithmischen Modelle einspeisen können. BI-Experten können ihr aktuelles Verständnis und Wissen über die Analytics-Anforderungen eines Unternehmens zur Verfügung stellen und den Data Scientists helfen, leistungsfähige Modelle zu erstellen, um zukünftige Trends und Muster vorherzusagen.

Sowohl der BI-Experte als auch der Data Scientist haben ihren Platz in einem Enterprise-Analytics-Team – der BI-Experte als Berichterstatter von Analytics-Aktivitäten und der Data Scientist als Entwickler von zukünftigen Lösungen. Gemeinsam können der BI-Experte und der Data Scientist nach und nach eine leistungsstarke, unternehmensinterne Analytics-Plattform aufbauen, die normale Geschäftsanwender ohne technische Hilfe erlernen und nutzen können.

Was sind die Vorteile von Data Science?

Advanced Analytics ermöglicht nicht nur eine bessere Nutzung von Daten und bietet Entscheidungsträgern ein größeres Vertrauen in die Genauigkeit der Daten, sondern bietet auch die folgenden Vorteile:

  • Genaue Prognosen. Mit Hilfe von Advanced Analytics können Vorhersage- und Prognosemodelle mit größerer Genauigkeit bestätigt oder widerlegt werden als mit herkömmlichen BI-Tools.
  • Schnellere Entscheidungsfindung. Mit Vorhersagen, die ein hohes Maß an Genauigkeit aufweisen, können Führungskräfte schneller handeln und darauf vertrauen, dass ihre Geschäftsentscheidungen die gewünschten Ergebnisse erzielen und dass sich günstige Ergebnisse wiederholen lassen.
  • Tieferer Einblick. Advanced Analytics bieten ein tieferes Maß an umsetzbaren Erkenntnissen aus Daten, einschließlich Kundenpräferenzen, Markttrends und wichtigen Geschäftsprozessen, was die Beteiligten in die Lage versetzt, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die sich direkt auf ihre Strategie auswirken können.
  • Verbessertes Risikomanagement. Das höhere Maß an Genauigkeit, das fortschrittliche analytische Vorhersagen bieten, kann Unternehmen helfen, das Risiko kostspieliger Fehler zu verringern.
  • Vorhersage von Problemen und Chancen. Advanced Analytics nutzt statistische Modelle, um potenzielle Probleme auf dem aktuellen Kurs des Unternehmens aufzudecken oder neue Chancen zu identifizieren, so dass die Beteiligten schnell den Kurs ändern und bessere Ergebnisse erzielen können.

Beispiele für Data Science

Fortgeschrittene Analyseverfahren können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Zu den häufig verwendeten fortgeschrittenen Analysetechniken gehören die folgenden:

  • Data Mining. Bei diesem Verfahren werden große Datensätze durchsucht, um Muster zu erkennen und Beziehungen herzustellen, um Probleme durch Datenanalyse zu lösen.
  • Stimmungsanalyse. Diese Technik nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und Biometrie, um den emotionalen Ton eines Textes zu erkennen.
  • Cluster-Analyse. Bei diesem Verfahren werden unstrukturierte Daten auf der Grundlage der zwischen ihnen festgestellten Ähnlichkeiten verglichen.
  • Komplexe Ereignisverarbeitung. Diese Technik nutzt Technologien zur Vorhersage von Ereignissen auf hoher Ebene, die wahrscheinlich aus bestimmten Gruppen von Faktoren auf niedriger Ebene resultieren.
  • Big-Data-Analytics. Hierbei handelt es sich um den Prozess der Untersuchung großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, um Informationen wie versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen aufzudecken.
  • Maschinelles Lernen. Die Entwicklung des maschinellen Lernens hat die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet und analysiert werden können, drastisch erhöht und Disziplinen wie die prädiktive Analytise erleichtert.

Was sind einige Anwendungsfälle für Data Science?

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Geschäftsprozesse, die von advanced Analytics Software profitieren kann:

  • Marketing-Metriken. Mit fortschrittlichen Analysen können Marketingabteilungen maßgeschneiderte, zielgerichtete Marketingkampagnen erstellen und die Verschwendung von Geld für unwirksame Strategien vermeiden. Die Analyse künftiger Ergebnisse kann einem Unternehmen auch dabei helfen, Möglichkeiten für Up-Selling zu erkennen und den Sales-Funnel zu optimieren.
  • Optimierung der Lieferkette. Mithilfe von advanced Analytics Analysen kann ein Unternehmen die Nachfrage, Kostenschwankungen und sich ändernde Verbraucherpräferenzen berücksichtigen, um eine flexible Lieferkette zu schaffen, die sich schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen kann.
  • Risikomanagement. Durch die Untersuchung bestimmter Datensätze und Datenströme in Echtzeit können Data Scientists mit Hilfe fortschrittlicher Analysen Muster erkennen, die auf ein hohes Risiko hinweisen, z. B. durch die Identifizierung von möglichem Zahlungsbetrug oder Versicherungsverbindlichkeiten.
  • Geschäftsabläufe. Advanced Analytics kann Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren und so anzupassen, dass sie besser auf Vorhersagen über sich ändernde Marktbedingungen oder -trends abgestimmt sind und letztlich den Umsatz steigern.

Datenwissenschaft vs. Business Intelligence: Abschließende Gedanken

Einer der größten Stolpersteine, mit denen sich technologisch versierte Unternehmen konfrontiert sehen, ist das rasante Wachstum von Technologien, die zusammen eingesetzt eine Business-Transformation für den Erfolg auf dem Markt ermöglichen können.

Heutzutage sind Unternehmen häufig ratlos, wie sie mit der Geschwindigkeit des technologischen Wandels Schritt halten können und wie sie neuere und bessere Funktionen mit den vorhandenen integrieren können. Zum Beispiel können fortschrittliche Technologien wie Big Data, IoT, maschinelles Lernen und Serverless Computing zusammen die Geschäftslandschaft verändern, aber wie viele Unternehmen wissen tatsächlich, wie sie diese Lösungen integrieren können, um eine leistungsstarke Analytics-Plattform aufzubauen?

Technologien, Tools, Prozesse und talentierte Arbeitskräfte – diese müssen zusammenarbeiten, um den maximalen Nutzen aus Daten und Analytics zu ziehen.