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Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?

Um bei der Entscheidungsfindung zu helfen und sich Aktionen auszudenken, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zum gewünschten Erfolg führen, ist die Datenwissenschaft derzeit auf dem Vormarsch. Sie wäre sicherlich weniger relevant, wenn sie sich nicht auf ein starkes Fundament stützen würde: die Business Intelligence.

Die eine Datenwissenschaft analysiert Informationen aus der Vergangenheit, die andere erstellt Vorhersagen für die Zukunft. Diese beiden Bereiche sind eng miteinander verknüpft. Um die jeweilige Rolle dieser Disziplinen besser zu verstehen, hilft es, einen Blick auf ihre Unterschiede zu werfen.

Definition Nr. 1: Was ist Data Science?

business intelligence und data science 300x169 - Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?Data Science ist die Fähigkeit einer Organisation, Datenmengen zu analysieren, zu extrahieren und zu formatieren, um sie auf visuelle und aussagekräftige Weise zu präsentieren. Es geht darum, zukunftsorientierte Trends zu erheben und darzustellen. Ein Data Scientist übernimmt diese Aufgabe, anhand von aussagekräftigen Daten Wege zur Beantwortung von Fragen auszuarbeiten und sich Hypothesen für die Zukunft auszudenken. Die Data Science gilt als reaktiv und ist in der Antizipation angesiedelt.

Zusammenfassend lässt sich die Rolle des Data Scientist wie folgt beschreiben:

  • er verarbeitet mit hoher Geschwindigkeit Daten, die aus mehreren Quellen stammen
  • er versteht, analysiert und modelliert diesen Datensatz
  • er liefert auch Entscheidungshilfen, z. B. Algorithmen, mit denen bestimmte Aufgaben bewältigt werden können
  • seine Rolle ist Teil der Gesamtentwicklung des Unternehmens und er hilft, dass dieses Fortschritte machen und wachsen kann

Mit anderen Worten: Die von der Datenwissenschaft erstellten Indikatoren erweisen sich als wertvoll für die Führungskräfte. Diese stützen sich auf seine Vorhersagemodelle, um Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dies ist besonders relevant in einer wettbewerbsintensiven Branche, in der jede Entscheidung für den Fortbestand eines Unternehmens oder einer Gruppe von entscheidender Bedeutung ist.

Definition Nr. 2: Was ist Business Intelligence?

business intelligence 300x200 - Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science?Data Science darf nicht mit Business Intelligence (kurz BI) verwechselt werden, die eine andere Wissenschaft ist. Auch in der Business Intelligence geht es darum, Daten aus Big Data zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Business Intelligence beschäftigt sich eher mit der Vergangenheit als mit der Zukunft. Es handelt sich um eine Art Historikerarbeit, die es ermöglicht, die Vergangenheit anhand von Daten gut zu verstehen und eine genaue Beschreibung der Vergangenheit und der Gegenwart zu erstellen.

Diese Praxis umfasst eine Vielzahl von Werkzeugen und Methoden, die manchmal auch unternehmensspezifisch sind.

  • Sie nutzt bereits gespeicherte Daten. In dieser Arbeitsphase werden keine Vorhersagen getroffen, es geht in erster Linie um das Sammeln und Klassifizieren von Informationen.
  • Hier geht es darum, die Daten so aufzubereiten, dass sie in einem zweiten Schritt von einem Team von Analysten analysiert werden können.

Auf diese Weise aufbereitet werden Daten zu verpassten Gelegenheiten, erfolgreichen Strategien, Markttrends in Abhängigkeit von einer Saisonalität oder einer bestimmten Verkaufstechnik. All dies sind Informationen, die aus dieser Introspektion hervorgehen können, um wichtige Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Experten für Business Intelligence können den Datenwissenschaftlern Berichte über aktuelle Trends liefern. Wie können sie das tun? Sie sammeln Rohdaten und ordnen diese in einer strukturierten Datenbank an, die auch als „Data Warehouse“ bezeichnet wird. Sobald die Daten organisiert sind, werden sie in Form eines zusammenfassenden Dashboards dargestellt. Anhand dieser Daten kann der Experte z. B. überprüfen, welche Projekte erfolgreich waren, und deren Daten analysieren.

Business Intelligence und Data Science – Hand in Hand

Auch wenn die Data Science dank ihrer Fähigkeit zur Zukunftsforschung derzeit im Aufwind ist, verliert sie deutlich an Relevanz, wenn sie sich nicht auf die von der BI gelieferten Analysen stützt.

Wie Victor Hugo schon sagte: „Die Zukunft ist eine Tür, die Vergangenheit ist der Schlüssel dazu“. Mit anderen Worten: Die BI muss mehr denn je die Grundlage für die Datenwissenschaft sein. Die Data Science kann sich dann auf das Bestehende stützen, um ihre Hypothesen zu untermauern.

Damit sich die Mitarbeiter einer Organisation selbstständig mit BI beschäftigen können, gibt es Lösungen wie Power BI von Microsoft. Die Nutzung kann jedes Unternehmen selbst durchführen, da man kein IT-Experte sein muss, um mit dieser Lösung Big-Data-Daten zu verarbeiten.

Die von der Datenwissenschaft angebotenen Tools werden den verschiedenen hierarchischen Ebenen eines Unternehmens Ratschläge geben, wie sie dieses Wissen am besten nutzen können.

Machine Learning ist das Herzstück dieses Ökosystems

Da es sich bei den verfügbaren Daten in beiden Fällen um Big Data handelt, wird zunehmend eine Maschinerie benötigt, die auf künstliche Intelligenz (KI), genauer gesagt auf „Machine Learning“, zurückgreift. Es ist das maschinelle Lernen, das die BI-Daten aufnimmt, damit die KI die Analyse automatisieren kann und die Data Science ihre Szenarien entwickeln kann.

Machine Learning ist ein komplexer Begriff, der leicht zu Verwirrung führen kann. Diese Definition macht ihn besser greifbar: Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um eine Technologie, die durch Erfahrung lernt und nicht durch ein unveränderliches Computerprogramm. Die Leistung entwickelt sich ständig weiter und jeder neue Datensatz bereichert diesen Fluss. Data Mining und Statistiken ermöglichen unter anderem Vorhersagen oder Trends (auch Insights genannt).

Im Finanzsektor zum Beispiel kann Machine Learning betrügerische Transaktionen aufdecken oder den Nutzern maßgeschneiderte Bankprodukte anbieten. Ein weiteres Beispiel ist der Gesundheitsbereich, wo diese Technologie die Möglichkeit bietet, bestimmte Krankheiten schneller zu diagnostizieren, indem ähnliche Daten miteinander verknüpft werden.

Urhebender Autor: Redaktion Futura

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