Data Science vs. Business Intelligence

Das Wachstum von Data Science in der modernen, datengesteuerten Welt von heute musste kommen, als es kam. Betrachtet man das Wachstum der Datenanalyse über die Jahre hinweg, so wäre die traditionelle (deskriptive) Business Intelligence (BI) ohne Data Science im Wesentlichen ein statischer Performance-Reporter innerhalb des Unternehmens geblieben.

Mit der zunehmenden Menge und Komplexität der Daten und dem Wachstum der Datenerfassungstechnologien kam Data Science zu einem wichtigen Zeitpunkt, um einige Methoden für die expandierenden Datenmengen bereitzustellen, mit denen viele moderne Unternehmen konfrontiert sind. Die Frage nach dieser Entwicklung und den Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen Data Science und Business Intelligence ist ein wichtiges Thema für viele, die sich mit diesen Technologien beschäftigen.

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

Es ist wichtig, mit einigen grundlegenden Definitionen der beiden Begriffe zu beginnen und einen genaueren Blick auf die beiden unterschiedlichen (wenn auch eng verwandten) Bereiche innerhalb der Datenanalyse zu werfen. Data Science, wie sie 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 umfangreich und komplex sind. Auf der anderen Seite hilft Business Intelligence oder BI, den aktuellen Zustand der Geschäftsdaten zu überwachen, um die historische Leistung eines Unternehmens zu verstehen.

Kurz gesagt, während BI bei der Interpretation vergangener Daten hilft, kann Data Science vergangene Daten (Trends oder Muster) analysieren, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. BI wird hauptsächlich für die Berichterstattung oder deskriptive Analyse verwendet, während Data Science eher für die prädiktive oder präskriptive Analyse eingesetzt wird.

Die wichtigsten Gemeinsamkeiten zwischen Data Science und Business Intelligence

Sowohl Data Science als auch BI konzentrieren sich auf “Daten”, um beispielsweise die Gewinnspannen oder die Kundenbindung zu optimieren. Beide Bereiche verfügen über die Fähigkeit, “Daten zu interpretieren”, und beschäftigen in der Regel technische Experten, die die mit Daten angereicherten Ergebnisse in benutzerfreundliche Dashboards übersetzen.

In einer typischen Geschäftsumgebung haben weder Führungskräfte noch Manager die Zeit oder das Interesse, sich mit den technischen Details von Datenanalyse oder BI vertraut zu machen, aber sie benötigen schnelle und genaue Entscheidungsunterstützungssysteme, um kritische Entscheidungen zu treffen, wenn es darauf ankommt.

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 datengestützte 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, großen 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 viele Arten von Freiform-Daten, die von weit verstreuten Geschäftskontaktstellen gesammelt werden, sammeln, bereinigen, verarbeiten, analysieren und darüber Bericht erstatten.

Mit einem riesigen Arsenal an Technologien und Werkzeugen begann die Datenwissenschaft, historische Daten zu analysieren, um Trends zu entdecken, Muster zu erkennen und zukünftiges Geschäftsverhalten vorherzusagen. Plötzlich verfügten die Unternehmen über ein mächtiges Wissen und eine Intelligenz, die das Potenzial hatten, ihre Zukunft zu verändern!

Die Hauptunterschiede zwischen Data Science und Business Intelligence

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

In der Vergangenheit war 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 hinzugezogen werden, um Daten zu operationalisieren, und dann nur noch Unterstützung leisten, wenn sie gebraucht werden.

Da Unternehmen einem immer stärkeren 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?

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

Um beispielsweise eine kontextbezogene Marketing-Engine zu entwickeln, muss sich ein Konsumgüterhersteller folgende 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 Unternehmen dabei 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 der Umfang und die Reichweite der integrierten Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML), die automatisierte oder halbautomatisierte Datenanalysen ermöglichen, die von normalen Geschäftsanwendern durchgeführt werden können. Auf diese Weise bewegt sich Data Science gewissermaßen auf eine demokratisierte Welt der “Business Analytics” zu, in der eines Tages jeder Datenanwender in der Lage sein wird, fortgeschrittene Analysen und BI mit wenigen Mausklicks auf seinem Desktop durchzuführen.

Data Science oder KI-gestützte Data Science verspricht, gewöhnliche Geschäftsanwender von schwerfälliger Technologie zu befreien, so dass sie sich mehr auf die Ziele und Ergebnisse ihrer Analyseaufgaben als auf den Analyseprozess selbst konzentrieren können.

In der traditionellen BI sind gewöhnliche Geschäftsanwender gezwungen, sich auf die Expertise des Analytics-Teams vor Ort zu verlassen, um aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu extrahieren. Die ML-gestützte Datenwissenschaft hat jedoch Self-Service-BI-Plattformen auf den Markt gebracht, die es normalen Nutzern ermöglichen, Unternehmensdaten auf einfache Weise und ohne Unterstützung durch technische Teams einzusehen, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

In der Vergangenheit wurde Data Science 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, Lösungen für die Zukunft zu liefern, indem sie ihre Algorithmen kontinuierlich verfeinern. Grundsätzlich arbeiten sowohl BI als auch Data Science daran, eine reibungslose, genaue und schnelle Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Während BI stark auf einem Kernsatz von Analysewerkzeugen basiert, verfolgt Data Science einen ganzheitlicheren Ansatz für das Datenmanagement, indem es einen umfassenden Rahmen für Data Governance, Datenanalyse, BI und fortgeschrittene Datenvisualisierung bietet. Kleine und mittlere Unternehmen mit begrenzten Analysebedürfnissen können von einer durchschnittlichen BI-Lösung profitieren, die auf dem Markt erhältlich ist, während größere Unternehmen mit einem Bedarf an hoch automatisierten Prozessen von einem ML-basierten BI-System profitieren, das wiederum die Anwesenheit und Mitwirkung qualifizierter Data Scientists erfordert.

Wie Data Science die Business Intelligence stärkt

Data Scientists und BI-Experten haben beide eine Leidenschaft für die Datenanalyse. Beide nutzen in unterschiedlichem Maße Algorithmen und beide verwenden fortgeschrittene Visualisierungstools, um die “Nuggets of Wisdom” zu erfassen, die über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden können.

Data Science unterscheidet sich jedoch von der traditionellen BI in drei Hauptbereichen: Vielfalt und Umfang der Daten, Prognosefähigkeiten und Visualisierungsplattformen.

In fortgeschrittenen BI-Systemen stoßen die Nutzer 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 ermöglicht es, jede Art von strukturierten, unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten zu sammeln, zu bereinigen und für die Analyse aufzubereiten.

Während BI-Teams schon immer Manager und Führungskräfte bei der Entscheidungsfindung unterstützt haben, ermöglicht Data Science diesen Managern und Führungskräften, zu eigenständigen Analyseexperten zu werden.

In einer idealen Geschäftsumgebung sollte das BI-Team die operative Analytik verwalten, während die Data Scientists, sofern 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 schnell und genau erledigen können.

Wenn BI-Experten und Data Scientists zusammenarbeiten, können BI-Analysten Daten für Data Scientists aufbereiten, damit diese sie in ihre algorithmischen Modelle einfließen lassen können. BI-Experten können ihr aktuelles Verständnis und Wissen über die Analysebedürfnisse eines Unternehmens zur Verfügung stellen und Data Scientists dabei unterstützen, leistungsstarke 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 über Analytics-Aktivitäten und der Data Scientist als Entwickler zukünftiger Lösungen. Gemeinsam können der BI-Experte und der Data Scientist nach und nach eine leistungsstarke Enterprise-Analytics-Plattform aufbauen, die von normalen Geschäftsanwendern ohne technische Unterstützung erlernt und genutzt werden kann.

Fähigkeiten und Ressourcen in Data Science und Business Intelligence

Data Science und Business Intelligence erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Ressourcen, um ihre jeweiligen Ziele zu erreichen. Hier betrachten wir die Kernkompetenzen und Ressourcen, die für jedes Feld erforderlich sind.

1. Fähigkeiten in Data Science:
   • Technische Expertise: Data Scientists benötigen umfangreiche Kenntnisse in Programmierung (z.B. Python, R), statistischer Modellierung und Machine Learning.
   • Analytisches Denken: Die Fähigkeit, komplexe Datenmuster zu erkennen und zu interpretieren, ist entscheidend.
   • Problemorientierung: Data Science ist oft hypothesengetrieben und erfordert ein tiefes Verständnis der spezifischen Geschäftsprobleme.
2. Fähigkeiten in Business Intelligence:
   • Geschäftsverständnis: Ein starkes Verständnis für Geschäftsprozesse und Branchenkenntnisse sind essentiell, um relevante BI-Lösungen zu entwickeln.
   • Datenvisualisierung und Reporting: Kompetenzen in Tools wie Tableau oder Power BI sind notwendig, um Daten verständlich und ansprechend darzustellen.
   • Kommunikative Fähigkeiten: BI-Profis müssen in der Lage sein, komplexe Datenkonzepte einem nicht-technischen Publikum zu vermitteln.
3. Ressourcenbedarf:
   • Data Science: Benötigt Zugang zu fortschrittlichen analytischen Werkzeugen und leistungsstarken Rechenressourcen für die Datenverarbeitung.
   • Business Intelligence: Setzt eher auf Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit Schwerpunkt auf Self-Service-Tools für Geschäftsanwender.

Während Data Science sich auf die Vorhersage zukünftiger Trends konzentriert und technisch anspruchsvollere Fähigkeiten erfordert, fokussiert sich Business Intelligence auf die Analyse vergangener und gegenwärtiger Geschäftsdaten und ist stärker in alltägliche Geschäftsentscheidungen eingebunden. Beide Bereiche ergänzen sich gegenseitig und sind entscheidend für eine umfassende datengesteuerte Unternehmensstrategie.

Was sind die Vorteile von Data Science?

Neben einer besseren Nutzung der Daten und einem größeren Vertrauen der Entscheidungsträger in die Richtigkeit der Daten bietet Advanced Analytics folgende 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

Eine der größten Hürden für technologieorientierte Unternehmen ist das schnelle Wachstum der Technologien, die zusammen eingesetzt eine geschäftliche Transformation ermöglichen können, um auf dem Markt erfolgreich zu sein.

Heutzutage wissen Unternehmen oft nicht mehr, wie sie mit der Geschwindigkeit des technologischen Wandels Schritt halten und neue und bessere Funktionen in bestehende integrieren sollen. Beispielsweise können fortschrittliche Technologien wie Big Data, IoT, maschinelles Lernen und Serverless Computing zusammen die Geschäftslandschaft verändern, aber wie viele Unternehmen wissen wirklich, wie sie diese Lösungen integrieren können, um eine leistungsstarke Analyseplattform aufzubauen?

Technologien, Werkzeuge, Prozesse und talentierte Arbeitskräfte – sie alle müssen zusammenarbeiten, um den größtmöglichen Nutzen aus Daten und Analysen zu ziehen.