Business Intelligence vs. Data Science: Was sind die Unterschiede?

Bevor wir sie gemeinsam betrachten und vergleichen und gegenüberstellen, werden wir gut daran tun, uns diese beiden Begriffe anzusehen und sie zunächst zu definieren. Beides sind wesentliche Terminologien im Bereich der Datenanalyse. Auch wenn diese Bereiche viele Gemeinsamkeiten haben, sind sie doch klare Grenzen, wenn man Data Science vs. Business Intelligence studiert.

Beim Einsatz in der Wirtschaft stützt sich Data Science, wie der Name schon sagt, in erster Linie auf Daten. Wir verwenden mehrere interdisziplinäre Wissenschaftsströme auf einer typischerweise großen Datenmenge, um Schlussfolgerungen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Gegensatz dazu hilft Business Intelligence (BI) dabei, den aktuellen Zustand eines Unternehmens zu verstehen, indem es die historische Leistung einer Organisation berücksichtigt. Wenn wir also von Data Science vs. Business Intelligence sprechen, befasst sich ersteres mit der Analyse vergangener Daten, um Zukunftsprognosen zu geben, während letzteres vergangene Daten für gegenwärtige Schlussfolgerungen verwendet. BI umfasst hauptsächlich die sogenannte Descriptive Analytics, während Data Science häufig in der Prescriptive Analysis zum Einsatz kommt.

Data Science, Business Intelligence und ihre Gemeinsamkeiten

Bevor wir auf die Unterschiede zwischen ihnen eingehen, tun wir gut daran, die ähnlichen Fäden zu verstehen, die Data Science und Business Intelligence verbinden. Beide stützen sich auf Daten, und die Ergebnisse, die wir von ihnen erwarten, haben im Großen und Ganzen einen ähnlichen Umfang. Wir möchten, dass sie uns bei der Analyse von Marktchancen, Gewinnspannen, Umsatzsteigerungen und Kundenbindung helfen, um nur einige zu nennen.

In beiden Bereichen besteht die Notwendigkeit, Daten zu interpretieren, wofür wir Fachleute beschäftigen müssen, die einen Datensatz analysieren und uns Erkenntnisse liefern können, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Manager und Entscheidungsträger verlassen sich auf sie, um genaue Analysen zu erhalten, damit sie an kritischen Stellen auf ihrer Grundlage Entscheidungen treffen können. Sie sind sich möglicherweise nicht bewusst, dass sie alle Einzelheiten dieser Felder kennen.

So haben wir festgestellt, dass Manager und andere Mitarbeiter sowohl Business Intelligence als auch Data Science an Stellen einsetzen können, an denen eine Entscheidung datengetrieben sein muss. Aber lassen Sie uns den Unterschied zwischen ihnen noch einmal wiederholen. BI verarbeitet Daten, die in der Regel aus einer einzigen Quelle stammen, statisch und sehr strukturiert sind.

Andererseits kann sich Data Science um Daten aus mehreren Quellen kümmern, ist vielfältig strukturiert und hochkomplex. Daher kann BI nur mit Daten arbeiten, die wir in einem akzeptablen Format konfigurieren. Data-Science-Technologien müssen den Daten keine solchen Grenzen gesetzt werden, und wir können Freiformdaten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln.

Tatsächlich stammte Data Science aus rudimentärer Business Intelligence. Frühere Datenanalysten arbeiteten und analysierten Daten nur, um frühere Leistungen zu beschreiben. Unternehmen erkannten damals, dass die Vergangenheit die Zukunft vorhersagen kann, und baten sie, die Schritte vorzuschreiben, die sie unternehmen müssten, um vergangene Erfolge zu wiederholen und Fehler zu beseitigen. So entstand die Datenwissenschaft. Datenwissenschaftler könnten nun Muster und Trends finden und zukünftiges Verhalten für eine gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit vorhersagen.

Data Science, Business Intelligence und ihre Unterschiede

Es gab eine Zeit, in der Daten begrenzt waren und herkömmliche Business-Intelligence-Techniken ausreichten. In den letzten Jahren hat jedoch Big Data Einzug gehalten. Es gibt jetzt mehrere Formen von Daten, die aus verschiedenen Quellen eingehen. Daher müssen sich Unternehmen jetzt auf Data Scientists verlassen, um alles zu verstehen.

Mit Blick auf die Zukunft wird erwartet, dass Data Science traditionelle Business-Intelligence-Modelle überflügeln wird. Der Hauptbeitrag der Datenwissenschaft wird die Automatisierung der Intelligenz sein. Anstelle von menschlichem Input in der Business Intelligence können Algorithmen und Programme den Großteil der Arbeit erledigen. Wohin die Geschäftsleute kommen werden, ist erst in der Phase der Entscheidungsfindung.

An diesem Punkt sollten sie Zugriff auf alle verarbeiteten und analysierten Daten aus einer zentralen Quelle haben, die mit Hilfe von Tools automatisiert ist, die ihnen helfen, Rückschlüsse zu ziehen. Mit dieser Änderung sind Daten endgültig in den Mainstream des Kerngeschäfts gerückt. Früher war Business Intelligence fast ausschließlich eine Domäne von IT-Profis. Data Science hat es jedoch für alle an den Geschäftsprozessen beteiligten Mitarbeiter zugänglicher gemacht.

In Zukunft wird erwartet, dass Data Scientists die Intelligenz automatisieren und danach einen Schritt zurücktreten und nur bei Bedarf Unterstützung leisten. Datenwissenschaftler und Business-Intelligence-Experten können weiterhin zusammenarbeiten, wobei letztere die Erkenntnisse aus dem vorhandenen Datensatz für den Datenwissenschaftler bereitstellen, um auf der Zukunft aufzubauen.

Aber Business Intelligence kann das nicht mehr alleine. Daten sind dafür zu komplex und vielschichtig geworden. Business Intelligence kann nur in der Gegenwart Daten nehmen und auf alte Daten reagieren. Data Science ist in diese Bresche getreten und schlägt proaktiv Lösungen vor, um in Zukunft mehr Kompetenz zu beanspruchen.

Die Datenwissenschaft selbst hat sich seit ihren Anfängen massiv weiterentwickelt. Technologien sind in der Lage geworden, kompliziertere Daten in vielen verschiedenen Formaten zu verarbeiten. Einige der neuen Technologien betreffen Data Governance, Kundenberichte und Analysen in einem aufgeschlüsselten Format. Die Ära der statischen Berichterstattung ist längst vorbei. Jetzt ist die Zeit für eine sofortige Entscheidungsfindung auf der Grundlage der bestmöglichen Schlussfolgerungen aus den verfügbaren Daten.

Der Kontrast von Data Science zu Business Intelligence

Der größte Unterschied, den wir selbst in fortgeschrittenen Stadien zwischen Data Science und Business Intelligence machen können, ist die Größe und Reichweite von Bibliotheken für maschinelles Lernen. Bibliotheken für maschinelles Lernen ermöglichen es einem Laien in der Geschäftswelt, teilweise oder vollständig automatisierte Daten zu übernehmen und daraus Erkenntnisse zu ziehen.

In gewisser Weise macht Data Science den gesamten Bereich der Datenanalyse weniger elitär. In Zukunft können wir von Personen mit grundlegenden Qualifikationen erwarten, dass sie die Daten verstehen, um Business Intelligence einzusetzen und sich auf fortgeschrittenem Niveau mit Analysen zu beschäftigen. Sie müssen nicht unbedingt aus dem Bereich der Informationstechnologie stammen.

Data Science bietet diesen zusätzlichen Vorteil, dass sich Geschäftsmitarbeiter nicht mehr um die technologischen Vorgänge der Daten kümmern müssen. Sie können wechseln und sich auf das operative Geschäft konzentrieren, Gewinne erzielen und sich auf Ergebnisse konzentrieren, um Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität zu steigern.

In derzeit bestehenden BI-Plattformen können Organisationen die Daten nicht selbst bearbeiten. Sie benötigen ein Expertenteam von Business-Intelligence-Experten, die Daten erfassen und Muster und Trends identifizieren. Da die Datenwissenschaft jetzt durch maschinelles Lernen unterstützt wird, schwindet der Bedarf an solchem ​​technischen Fachwissen allmählich. Geschäftsbeteiligte können die notwendigen Informationen aus den Daten extrahieren und ihre Schlussfolgerungen analysieren und ziehen, die ihnen helfen, die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen.

Die vier Hauptbereiche, in denen Data Science von Business Intelligence abweicht, sind die Datengröße, die Datenvielfalt, die präskriptiven Kapazitäten und Visualisierungsplattformen. Erst wenn wir die Abweichungen innerhalb dieser Bereiche aufteilen, werden die Unterschiede eklatant. Selbst in der erweiterten Business Intelligence begrenzen Datenerkennungstools die Vielfalt und das Volumen der Daten, die sie verarbeiten können. Data Science sprengt all diese Grenzen und kann mit jeder Art von Daten umgehen und daraus eine Analyse erstellen.

Die komplementäre Natur von Data Science mit Business Intelligence

Obwohl wir oben einige Kontraste gezogen haben, sollten wir uns noch einmal daran erinnern, dass es viele komplementäre Teile gibt, da sowohl Data Science als auch Business Intelligence auf Datenanalyse angewiesen sind. Es gibt Prozesse und Funktionen wie Visualisierungen und Algorithmen, die beiden Bereichen gemeinsam sind, und die Schlussfolgerungen aus beiden werden sich wahrscheinlich auf das Geschäftspotenzial auswirken.

Wenn BI-Experten und Data Scientists zusammenarbeiten, können sie ein synergetisches Ergebnis erzielen. Die Analysten, die an Business Intelligence arbeiten, sind besser im Umgang mit strukturierten Daten und können daher helfen, die Daten für eine schnelle Analyse vorzubereiten. Die Data Scientists können diese als Input für ihre eigenen Modelle verwenden.

Die Fachleute, die so lange mit Business Intelligence gearbeitet haben, können auch ihren aktuellen Analysebereich anbieten, der den aktuellen Status des Unternehmens wiedergibt. Mithilfe dieser deskriptiven Analyse können die Data Scientists die Zukunft vorhersagen und genauere Prognosen liefern, indem sie ihre algorithmischen Modelle noch leistungsfähiger machen.

Letztendlich finden beide in der Analytics-Abteilung oder im Team eines jeden Unternehmens einen Platz. Der BI-Experte ist für die Berichterstattung über die technischen Aktivitäten verantwortlich. Im Gegensatz dazu ist der Datenwissenschaftler dafür verantwortlich, sie zu automatisieren und zukünftige Lösungen direkt für die Geschäftsbeteiligten bereitzustellen.

Mit Hilfe des Business-Intelligence-Analysten, der dem Datenwissenschaftler genau mitteilen kann, welche Parameter für die aktuelle Analyse der Geschäftsangelegenheiten erforderlich sind, kann das Analyseteam ein Modell erstellen, das den Geschäftsmitarbeitern helfen kann, Entscheidungen zu treffen, ohne auf die Details der technologischen Abläufe einzugehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass selbst die technisch versiertesten Unternehmen Schwierigkeiten haben, mit der Entwicklung und dem Wandel der Technologie Schritt zu halten. Sie haben auch Schwierigkeiten, mit der Menge an eingehenden Daten umzugehen. Um all diese Technologien in einer kohärenten Plattform zu strukturieren, ist Business Intelligence erforderlich. Um die Daten soweit einzudämmen, dass die Manager und Entscheider störungsfrei daran arbeiten können, braucht es einen Data Scientist.

Was wir also in Zukunft brauchen, sind stärker integrierte Systeme, in denen Technologie, Daten und Menschen zusammenarbeiten können. Daher ist es das Gebot der Stunde, starke Datenanalyseteams in jeder Organisation aufzubauen. Dies wird dazu beitragen, die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu rationalisieren, den gesamten Prozess zu beschleunigen und solchen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

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