Business Intelligence vs. Analytik

Business Intelligence (BI) umfasst eine Reihe von Technologien, Prozessen und Strategien, die darauf ausgelegt sind, handlungsrelevante Erkenntnisse aus Geschäftsdaten zu gewinnen. BI-Systeme erfassen und speichern Rohdaten aus dem laufenden Geschäftsbetrieb, analysieren sie und verwandeln sie in relevante Informationen, die bessere Entscheidungen ermöglichen.  
 
Business Analytics (BA) wird von vielen Experten als eine Erweiterung von BI angesehen. Oft wird BA als der Einsatz von Statistik und Mathematik zur Interpretation von Daten und Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse definiert. 
 
BI und BA arbeiten Hand in Hand, um Unternehmen dabei zu helfen, fundierte, taktische und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von genauen und zeitnahen Daten zu treffen. Diese Prozesse verwandeln aktuelle und historische Daten in konkrete Maßnahmen von der Optimierung interner Abläufe über die Steigerung der Kundenzufriedenheit und die Einhaltung von Vorschriften bis hin zur frühzeitigen Identifizierung von Markttrends, der Förderung von Innovation und vielem mehr

Was ist Business Intelligence?

BI nutzt Daten, um umfassende, aussagekräftige Kennzahlen zu ermitteln, mit denen Unternehmen ihren Tagesbetrieb besser steuern können. Anwendungsbeispiele für Business Intelligence: 

• Echtzeitanalyse: Sofortige Einblicke gewinnen, um schnelle Entscheidungen zu treffen und Prozesse bei Bedarf unmittelbar anzupassen 
• Kundeneinblicke: Ein umfassendes Bild vom Kundenverhalten gewinnen, von Vorlieben bis hin zu Feedback. 
• Kundenservice: Die Servicequalität verbessern, indem Mitarbeitende mit verwertbaren Kundendaten versorgt werden – und das oft in Echtzeit. 
• Effizienz: Prozessleistung analysieren, Engpässe aufdecken und datenbasierte Verbesserungen vorschlagen, z. B. für die Lieferkette oder in der Personalplanung. 
• Finanzen: Ausgaben nachverfolgen, Gewinnmargen analysieren, Budgets optimieren und einen Überblick über die finanzielle Gesamtlage erhalten. 
• Risikomanagement: Risiken in Bereichen wie Betrieb, Compliance oder Finanzen identifizieren und proaktiv mindern. 
• Transparenz: Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, um eine konsolidierte Sicht auf das Unternehmen zu gewinnen und fundierte Strategien zu entwickeln. 

Business-Intelligence-Tools 
BI-Tools sind essenziell, um Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse zu überführen. Sie helfen, Probleme zu erkennen, Prozesse zu verbessern und die Leistung zu steigern. Zu den gängigsten BI-Tools gehören: 

• Datenvisualisierungstools stellen Datasets in leicht verständlichen, interaktiven Dashboards, Diagrammen und Chats dar. 
• SQL-Editoren erleichtern das Abfragen und Analysieren von Daten mittels SQL-Code. 
• Operative BI-Tools bieten Echtzeitanalysen zur Überwachung des täglichen Betriebs.  
• Reporting-Tools strukturieren, filtern und visualisieren Daten, einschließlich der Erstellung von Berichten. 
• Self-Service-Tools ermöglichen es nichttechnischen Anwendern, Daten abzufragen, zu analysieren und zu visualisieren – ganz ohne tiefgehende technische Kenntnisse oder Unterstützung durch IT-Fachleute. 
• Tabellenkalkulationen können als einfache BI-Tools dienen, die es Anwendern ermöglichen, Daten zu erfassen, zu kategorisieren und zu analysieren.

Was ist Business Analytics?

BA umfasst die Werkzeuge und Methoden, mit denen Geschäftsdaten in verwertbare Informationen verwandelt werden können. Ziel ist es, Daten zu interpretieren und darzustellen, um Organisationen zu befähigen, daraus wachstumsorientierte Entscheidungen abzuleiten. 
 
Es gibt vier Haupttypen von BA. Diese können zusammen für die umfassende datengesteuerte Entscheidungsfindung eingesetzt werden: 

• Beschreibende Analytik nutzt historische Daten, um die Performance in der Vergangenheit zu verstehen und Trends und Muster zu identifizieren, die den gegenwärtigen Betrieb beeinflussen. 
• Prädiktive Analytik baut auf deskriptiver Analytik auf und verwendet statistische Modelle und maschinelles Lernen (ML), um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. 
• Diagnostische Analytik taucht tiefer in historische Daten ein, um die Ursachen von Problemen zu identifizieren. 
• Präskriptive Analytik nutzt Daten zur Analyse potenzieller Ergebnisse und empfiehlt Maßnahmen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die besten Ergebnisse liefern. 

Innerhalb dieser Arten von BA kommen verschiedene Methoden und Tools zum Einsatz, darunter: 

• Data Mining: Der Prozess des Sortierens, Filterns und Klassifizierens von Daten aus größeren Datensätzen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme 
• Machine Learning: Einsatz von Algorithmen zur Erkennung von Mustern, Automatisierung von Prozessen und Gewinnung tieferer Einblicke aus Daten 
• Online Analytical Processing (OLAP): Technologie zur Durchführung komplexer, hochperformanter Abfragen oder mehrdimensionaler Analysen großer Datenmengen
• Regressionsanalyse: Statistische Methode, mit der sich Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen und zukünftige Ergebnisse vorhersagen lassen 
• Prognose: Der Prozess der Verwendung von Datenanalyse und statistischen Methoden zur Vorhersage zukünftiger Geschäftstrends und Ergebnisse auf Basis historischer Daten

Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und Business Analytics 

Die Begriffe „Business Intelligence“ und „Business Analytics“ werden oft synonym verwendet, zusammen mit anderen Begriffen wie „Datenanalytik“. Viele Experten grenzen die Begriffe jedoch voneinander ab – je nachdem, auf welche geschäftlichen Herausforderungen sie sich fokussieren, welche Fragen sie beantworten können, welche Methoden zum Einsatz kommen, welches Fachwissen erforderlich ist und welche Erkenntnisse sie liefern. 
 
Gegenwart oder Zukunft? 
Ein zentraler Unterschied zwischen BI und BA liegt im Fokus: BI richtet sich stärker auf die Gegenwart, während BA die Zukunft im Blick hat. In vielen Fällen nutzt BI historische Daten, um mithilfe beschreibender Analytik alltägliche Entscheidungen im aktuellen Geschäftsbetrieb zu unterstützen. BA hingegen setzt häufig auf prädiktive Analytik, um zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen – basierend auf vergangenen Entwicklungen oder aktuellen Geschehnissen.  
 
Taktisch oder strategisch? 
BI beantwortet Fragen wie „Was ist passiert?“ und „Wie ist es passiert?“, um kurzfristige, taktische Entscheidungen zu unterstützen. BA hingegen ist darauf ausgerichtet, zu klären, warum etwas geschehen ist, und was in Zukunft passieren wird. Diese Erkenntnisse treiben langfristige Strategien auf höchster Ebene voran und eröffnen Chancen für Innovation. 
 
Low-Code oder fortgeschrittene Skills? 
Ein weiterer Unterschied zwischen BI und BA liegt im erforderlichen Skill-Level: BI richtet sich in der Regel an Business-Anwender, die Entscheidungen treffen möchten, ohne die technische Expertise von Data Analysts oder Scientists zu benötigen. Diese Experten setzen ihr Fachwissen und fortschrittliche technologische Tools ein, um BA-Erkenntnisse zu generieren, die Geschäftsentscheidern helfen, das Unternehmen strategisch voranzubringen. 

Kombination von BI und BA 

BA baut auf BI auf und ist praktisch eine Weiterentwicklung. Daher stehen Unternehmen bei der Frage, wie sie das Potenzial ihrer Geschäftsdaten bestmöglich nutzen, eigentlich nicht vor der Wahl zwischen BI und BA. Allerdings sollten Unternehmen die jeweiligen Zielsetzungen und Stärken von BI und BA im Blick behalten, wenn es darum geht, geeignete Prozesse für datengestützte Entscheidungen festzulegen.  
 
Da BI sich stärker auf taktische Entscheidungen im täglichen Geschäftsbetrieb konzentriert, wird es in der Regel für Anwendungsfälle wie die Optimierung bestehender Prozesse oder das Erreichen konkreter Ziele eingesetzt. Ein Beispiel ist die Analyse von Arbeitsabläufen, um Engpässe oder Ineffizienzen zu erkennen und beheben. Wenn ein Unternehmen hingegen größere Veränderungen anstrebt – etwa die Entwicklung neuer Produkte oder Strategien zur Ausrichtung auf globale Markttrends –, würde es auf BA setzen, um von den entsprechenden prädiktiven Stärken zu profitieren. 
 
Allerdings bieten BI und BA in Kombination die umfassendste Strategie zur Nutzung von Geschäftsdaten. Durch die gleichzeitige Anwendung von BI und BA können Unternehmen den Wert ihrer Daten voll ausschöpfen. Sie steigern Effizienz und Performance, erhöhen die Profitabilität, managen Risiken, entwickeln langfristige Strategien und treffen fundierte Entscheidungen, die mit den übergeordneten Unternehmenszielen im Einklang stehen.  
 
Beispiele aus der Praxis 
 
BI und BA bieten Organisationen die Möglichkeit, sich im Hier und Jetzt zu verbessern und gleichzeitig proaktiv in die Zukunft zu steuern. Gemeinsam kommen sie auf vielfältige Weise zum Einsatz: um Probleme zu lösen, Prozesse zu optimieren und den Weg für Innovationen zu ebnen. Beispiele hierfür sind: 
 
Moneta, die viertgrößte Bank in der Tschechischen Republik, nutzte fortgeschrittene Analysen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zu innovativen Technologien führten – etwa für Anwendungsfälle wie Echtzeit-Empfehlungen und Betrugserkennung. Die Bank hat die betriebliche Effizienz und die Zusammenarbeit zwischen den Teams verbessert und wurde landesweit als innovativste Bank anerkannt. 
 
AT&T hat einen einheitlichen Ansatz für Daten und KI implementiert. Das Unternehmen setzt ML-Modelle ein, um Kunden und Geschäft proaktiv zu schützen, indem es Echtzeitdaten, automatische Warnungen und Empfehlungen nutzt, um Mitarbeiter in allen Geschäftsbereichen zu unterstützen. AT&T hat mit diesem Echtzeit-basierten, automatischen Erkennungssystem Betrugsfälle um bis zu 80 % reduziert. 
 
Michelin hat sich zu einer datengesteuerte Organisation entwickelt und nutzt diese Stärke, um Innovationen auf den Weg zu bringen, die die Automobilindustrie in neue Richtungen lenken. Michelin hat Daten aus verschiedenen Quellen demokratisiert, sodass Teams ihre eigenen Anwendungsfälle entwickeln können, wie zum Beispiel die Nutzung von KI zur Vorhersage von Lagerengpässen und zur Reduzierung von CO2-Emissionen in der Lieferkette. 
 
Der australische Finanzdienstleister Shift hat einen Prozess entwickelt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen und zu analysieren und so schnell das Szenario seiner Kunden zu verstehen. Das Unternehmen gewinnt daraus Erkenntnisse, die es den Mitarbeitenden ermöglichen, aussagekräftigere Kundengespräche zu führen und das gesamte Kundenerlebnis zu personalisieren.  Shift hat für bestimmte Kundensegmente eine Entscheidungsfindung in Echtzeit eingeführt und plant nun die Einführung einheitlicher Kredit- und Risikobewertungen auf Basis von Machine Learning. 

Demokratisierung von Geschäftserkenntnissen mit Databricks 

Databricks AI/BI ist eine neue Art von Business-Intelligence-Produkt, das darauf abzielt, Analysen und Erkenntnisse für alle zugänglich zu machen. Angetrieben durch Datenintelligenz, verfügt AI/BI über zwei sich ergänzende Funktionen: Dashboards und Genie. Dashboards stellen eine Low-Code-Oberfläche bereit, mit der Analysten unter Verwendung natürlicher Sprache schnell hochgradig interaktive Datenvisualisierungen für ihre Geschäftsteams erstellen können, und Genie ermöglicht es Enterprise-Anwendern, mit ihren Daten zu kommunizieren, Fragen zu stellen und selbst eigene Analysen anzulegen. Databricks AI/BI ist in die Databricks Data Intelligence Platform integriert, bietet unmittelbare Erkenntnisse in großem Umfang und gewährleistet gleichzeitig einheitliche Governance und differenzierte Sicherheit im gesamten Unternehmen.