Data Science vs. Business Intelligence: Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence

Wenn es eine Sache gibt, die fast alle Bereiche der modernen Industrie gemeinsam haben, dann ist es Big Data. Während Daten die neue Währung des 21. Jahrhunderts sind, sind Experten, die Big Data effektiv nutzen können, von unschätzbarem Wert für Unternehmen und Organisationen. Data Scientists und Business Intelligence (BI)-Experten sind zwei dieser wertvollen Vermögenswerte für Unternehmen, da sie aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können, um den Gewinn zu steigern und die Oberhand über die Konkurrenz zu gewinnen.

Ja, Data Scientists und BI-Analysten arbeiten beide eng zusammen, um Rohdaten in geschäftsreife Erkenntnisse umzuwandeln, die einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen können. Sie zielen darauf ab, günstige Geschäftsergebnisse zu erzielen, wie z. B. die Steigerung des ROI, die Erweiterung der Markenreichweite, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, die Kundenbindung und so weiter. Mit anderen Worten, Data Scientists und BI-Analysten helfen dabei, Big Data sinnvoll zu nutzen, indem sie Wettbewerbsinformationen oder datenreiche Erkenntnisse liefern.

Aber bedeutet das dann, dass diese beiden Rollen gleich sind?

Nein, sie sind nicht gleich.

Obwohl Data Science und Business Intelligence verwandte Bereiche sind, die sich darauf konzentrieren, den Wert von Big Data zu steigern, weisen sie einen fairen Anteil an Unterschieden auf. Heute werden wir uns eingehend mit diesen Unterschieden befassen, um die beiden miteinander verbundenen Bereiche – Data Science und Business Intelligence – besser zu verstehen.

Data Science vs. Business Intelligence: Was bedeuten sie?

Im Kern geht es bei Data Science darum, umfangreiche Daten zu studieren, zu analysieren und zu interpretieren, um die verborgenen Erkenntnisse von innen zu gewinnen, indem interdisziplinäre Wissenschaften wie Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft kombiniert werden. Daher analysiert Data Science vergangene Datentrends, um datengesteuerte Zukunftsvorhersagen zu treffen. Business Intelligence hingegen bezieht sich auf die Suite von Technologien und Strategien, die ein Unternehmen zur Analyse von Geschäftsdaten verwendet.

Während Data Science hauptsächlich für Predictive Analytics oder Prescriptive Analytics verwendet wird, verwenden Organisationen BI hauptsächlich für Descriptive Analytics (Berichterstellung).

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

Data Science ist der Game-Changer des 21. Jahrhunderts. Es hat die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, völlig verändert. Früher war BI weitgehend eine manuelle Domäne, die von IT-Experten überwacht und durchgeführt wurde. Dank Data-Science-Technologien sind die meisten BI- und Data-Analytics-Vorgänge heute jedoch automatisiert – Geschäftsdaten werden in zentralisierten Datenrepositorys gespeichert, aus denen Datenexperten bei Bedarf mit automatisierten Tools Erkenntnisse und Informationen extrahieren können. Auf diese Weise hat Data Science die Kernoperationen von BI und Analytics in den Vordergrund des Business Canvas gerückt.

Hier sind 6 Hinweise, die den Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence hervorheben:

1. Fokus & Perspektive

Wie bereits erwähnt, ist Data Science darauf ausgelegt, einen Blick in die Zukunft zu werfen. Es interpretiert vergangene und gegenwärtige Daten, um zu visualisieren, wie die Zukunft eines Unternehmens aussehen wird. Im Gegensatz dazu blickt BI auf historische Daten zurück, um detaillierte Berichte, KPIs und Trends zu liefern. Im Gegensatz zu Data Science bildet BI jedoch nicht durch adäquate Visualisierung ab, wie die Erkenntnisse in Zukunft aussehen könnten.

2. Prozess

Während es bei Data Science darum geht, die Tiefen von Geschäftsdaten zu erforschen und mit den Erkenntnissen auf viele mögliche Arten zu experimentieren, sind traditionelle BI-Systeme insofern statisch, als sie nicht den Spielraum bieten, um zu erforschen und damit zu experimentieren, wie ein Unternehmen die Daten sammelt und verarbeitet.

3. Datenverarbeitung

BI wurde entwickelt, um stark strukturierte und statische Daten zu analysieren und zu interpretieren, aber Data Science unterstützt schnelle, hochvolumige und mehrfach strukturierte komplexe Daten, die aus unterschiedlichen Quellen gesammelt werden. Während BI darauf ausgelegt ist, nur vorformatierte Daten in bestimmten Formaten zu verstehen, können Data-Science-Technologien Freiformdaten aus mehreren Quellen effektiv erfassen, bereinigen, verarbeiten, analysieren, interpretieren und visualisieren.

4. Datenspeicherung

Das aktuelle Geschäftsszenario ist äußerst dynamisch. Neue Trends, neue Technologien und neue Methoden prägen ständig die Branche, während wir hier sprechen. Daher ist es entscheidend, dass Daten, wie alle anderen Unternehmensressourcen, flexibel genug sind, um mit den schnelllebigen Branchentrends synchronisiert zu werden. Hier gewinnt Data Science die Oberhand über BI – während BI-Systeme Daten isoliert in Data Warehouses speichern (was die Bereitstellung in der gesamten Unternehmensinfrastruktur erschwert), verfolgt Data Science den zentralen Repository-Ansatz, um Daten in Echtzeit zu verschieben.

5. Geschäftsfokus

Data Science und BI unterscheiden sich darin, wie sie einem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Business Intelligence analysiert historische und aktuelle Daten, um Antworten auf die Fragen zu finden, die bereits auf dem Tisch liegen. Data Science gräbt sich jedoch in große und komplexe Datensätze ein, um neue und innovative Fragen zu entdecken, von denen Sie nicht wussten, dass sie existieren. Auf diese Weise ermutigt Data Science Unternehmen, neue Möglichkeiten, Bereiche und Herausforderungen mit Datenerkenntnissen zu erkunden.

6. IT-Eigentum vs. Unternehmens-Eigentum

Früher wurden BI-Tools und -Systeme hauptsächlich von der IT-Abteilung gesteuert und verwaltet, die die Informationen manuell extrahierte und sie dann zur weiteren Interpretation an Datenanalysten weiterleitete. Data Science hat diesen Ansatz geändert, indem alle damit zusammenhängenden Aktionen gleichzeitig zusammengeführt wurden.

Data-Science-Lösungen und -Technologien werden von Datenanalysten, Data Scientists und BI-Spezialisten betrieben, die sich auf die Analyse von Daten konzentrieren können, um umsetzbare Geschäftsprognosen zu erstellen, anstatt ihre Zeit für „IT-Housekeeping“ aufzuwenden.

Data Scientists vs. BI-Analysten

Inzwischen muss Ihnen klar sein, dass Data Scientists und BI-Analysten zwei verschiedene Rollen innerhalb einer Organisation sind. Während sich Ersteres auf die Extrapolation vergangener Daten konzentriert, um Unternehmen dabei zu helfen, potenzielle Geschäftsrisiken und Herausforderungen in der Zukunft zu mindern, konzentriert sich Letzteres auf die Interpretation vergangener Daten, um Antworten auf unmittelbare Fragen und geschäftliche Herausforderungen zu finden. Daher arbeiten Data Scientists und BI-Analysten Hand in Hand, um Unternehmen mit datengesteuerten Erkenntnissen auszustatten und ihnen dabei zu helfen, auf die gegenwärtigen und zukünftigen Geschäftsszenarien vorbereitet zu sein.

Was Data Scientists und BI-Analysten verbindet, ist ihre Liebe und Affinität zur Datenanalyse. Beide Experten verwenden fortschrittliche Algorithmen, Tools und Frameworks in unterschiedlichen Kapazitäten und Graden, um Unternehmen mit faktenbasierten und hochpräzisen Erkenntnissen zu versorgen, die ein Geschäft über Erfolg oder Misserfolg entscheiden können.

Da Data Science und Business Intelligence derzeit heiße und trendige Bereiche in der Branche sind, zahlt es sich aus, Data Science- und BI-Fähigkeiten aufzubauen. Und was gibt es Besseres, als sich für einen Zertifizierungskurs anzumelden, um branchenspezifische Fähigkeiten zu entwickeln?

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