Alles über den Unterschied zwischen Business Analysis und Business Intelligence auf einen Blick

Business Intelligence und Business Analytics sind so ähnlich, aber dennoch so unterschiedlich. Dieser Artikel untersucht die Unterschiede zwischen ihnen und wie sie sich ergänzen können. Gibt es einen Unterschied zwischen Business Analytics (BA) und Business Intelligence (BI)? Ja. Andernfalls würde ich nicht mehr als 3000 Wörter in diesen Artikel investieren, denn ich könnte ohne Zögern sagen: Nein!

Ehrlich gesagt verwenden einige Menschen Business Analytics und Business Intelligence synonym. Business Analytics und Business Intelligence dienen in Organisationen unterschiedlichen Zwecken. In diesem Artikel werde ich die Unterschiede zwischen ihnen sowie ihre jeweiligen Ziele, Komponenten und Tools untersuchen. Am Ende werde ich besprechen, wie diese Unterschiede einander ergänzen und gemeinsam dasselbe Ziel erreichen können.

I. Business Analytics und Business Intelligence: Definitionen

Business Analysten sammeln und analysieren historische und aktuelle Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen. Sie basieren auf Statistik, und ihr Ziel besteht darin, Muster in den Daten zu identifizieren, zukünftige Trends vorherzusagen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, die auf diesen Trends beruhen.

BI-Analysten analysieren ebenfalls historische und aktuelle Daten, um die laufenden Geschäftsprozesse zu unterstützen. Sie tun dies, indem sie Berichte über die vergangenen und aktuellen Leistungskennzahlen erstellen.

Business Analytics und Business Intelligence: Ziele

Eine Übersicht über die Ziele von BA und BI ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

Ich werde nun jedes Ziel ausführlicher beschreiben.

1. Ziele von Business Analytics

Lasst uns zunächst die Ziele von BA zusammenfassen, wobei der Schwerpunkt auf der Vorhersage zukünftiger Trends liegt.

Fokus auf die Vorhersage zukünftiger Trends

Business Analytics ist hauptsächlich zukunftsorientiert. Es nutzt zwar historische und Echtzeitdaten, aber sein Zweck besteht darin, zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen. Dies wird hauptsächlich durch die Anwendung von prädiktiven Datenanalysen und manchmal sogar normativen Datenanalysen erreicht.

Trends können sich auf jeden Teil des Unternehmens handeln. Daher kann Business Analytics eingesetzt werden, um Veränderungen bei Umsätzen, Kosten, Lagerbeständen, Aktienkursen, Zinssätzen und Wechselkursen, Lagerbestandsanforderungen, Nachfrage nach neuen Produkten oder Verbesserungen bestehender Produkte, den Erfolg von Marketingkampagnen und Personalbedarf vorherzusagen; dies sind nur einige Beispiele.

Kurz gesagt, macht BA das Geschäft von reaktiv zu proaktiv.

Identifizierung von Chancen

Alle diese vorhergesagten zukünftigen Trends sind an sich kein Zweck. Das Ziel besteht darin, Chancen für das Wachstum des Unternehmens zu entdecken. Diese Chancen können unerschlossene Märkte und Kundensegmente umfassen, aber auch Verbesserungen von Produkten und Dienstleistungen, Marketing- und Preistrategien, die Reduzierung von Kundenabwanderung, die Optimierung der Lieferkette oder der Vertriebskanäle, die Identifizierung von saisonalen Trends und Innovationen.

Optimierung von Geschäftsprozessen durch Datenanalyse

Business Analytics kann auch dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von Geschäftsprozessen zu verbessern. Die Nutzung und Analyse von Daten können Ineffizienzen und Engpässe aufdecken. Darüber hinaus können Analysen Vorschläge für Verbesserungen und Methoden liefern.

Die Optimierung von Geschäftsprozessen ist eine Möglichkeit für Unternehmen, Kosten zu senken, Umsätze zu erhöhen oder beides gleichzeitig zu erreichen. Beispielsweise bedeutet die Lösung von Problemen, die zu Produktionsverzögerungen führen, dass das Unternehmen die Produktion erhöhen und mehr Produkte schneller an die Kunden liefern kann.

Dasselbe gilt für die Lagerverwaltung, die Optimierung von Lieferplänen und Routen, die Arbeitskräfte, die Vertriebskanäle, die Qualitätssicherung oder jeden anderen Geschäftsprozess.

Die Optimierung kann sogar die vollständige Automatisierung bestimmter Prozesse umfassen.

2. Ziele von Business Intelligence

Die drei Hauptziele von Business Intelligence sind die historische Datenanalyse, die Berichterstattung und die Visualisierung.

Wichtigkeit der historischen Datenanalyse

Der Haupttyp der Datenanalyse, der in BI eingesetzt wird, ist die deskriptive Datenanalyse. Dies liegt daran, dass BI darauf abzielt, historische Daten zu analysieren und die Leistung eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum zu beschreiben. Indem man aus den historischen Daten Trends, Muster und Ausreißer extrahiert, kann ein Unternehmen aus seinen Fehlern lernen und sich klarer darüber bewusst werden, was es richtig oder falsch gemacht hat.

Im Gegensatz zu Business Analytics ist Business Intelligence nicht proaktiv. Wenn ein Unternehmen sich nur auf BI konzentriert, kann es nur reaktiv agieren.

Einige Beispiele für BI-Datenanalysen sind die folgenden:

Analyse der Verkaufsleistung – Identifizierung von Verkaufshoch- und -tiefpunkten sowie deren Mustern

Analyse der Kundenbindung – Berechnung der Kundenbindungsrate und Entdeckung der Faktoren, die die Kundenloyalität beeinflussen

Finanzberichterstattung – Erstellung von Finanzberichten, um die aktuellen Leistungskennzahlen zu bewerten und mit den vorherigen Perioden zu vergleichen

Analyse der Lagerumschlagsrate – Berechnung der Umschlagsrate und Optimierung der Lagerbestände

Effektivität von Marketingkampagnen – Analyse der Marketingkampagnenindikatoren, um zukünftige Marketingkampagnen zu verbessern

Bewertung der Mitarbeiterleistung – Analyse der Produktivitätsindikatoren, um hervorragende und weniger erfolgreiche Mitarbeiter zu identifizieren

Effizienz der Lieferkette – Analyse der Lieferzeiten und Kosten der Lieferanten

Bewertung der Produktqualität – Berechnung der Produktfehlerrate und häufigen Probleme, um die Produktqualität zu verbessern

Indikatoren für den Kundensupport – Analyse der Kundensupportdaten, um die Qualität des Kundensupports und die Bereiche, die verbessert werden müssen, zu bewerten

Analyse des Webseitenverkehrs – Analyse der historischen Webseitenverkehrsdaten, um das Benutzerverhalten zu verstehen und den Erfolg des Onlineinhalts zu bewerten

Berichterstattung

Das Haupttool, das BI zur Darstellung seiner historischen Datenanalysen verwendet, ist der Bericht. BI-Tools werden eingesetzt, um Berichte zu erstellen, die die Geschäftsprozesse in einer systematischen und leicht verständlichen Weise zusammenfassen. Entscheidungsträger können einen umfassenden Überblick über die Leistung des Unternehmens oder einer seiner Abteilungen erhalten und Entscheidungen über die erforderlichen Verbesserungen treffen.

Visualisierung bietet Einblicke in die vergangene Leistung und die aktuellen Trends

Einer der effektivsten Methoden, BI-Einsichten zu berichten, ist die Datenvisualisierung. Komplexe Datensätze, eine große Anzahl von Tabellen und Zahlen erfordern viel Zeit, um ihre Bedeutung zu verstehen. Mit der Visualisierung wird alles viel einfacher!

Schauen Sie sich beispielsweise diese Grafik an.

Keine Erklärung erforderlich! Mit einem Blick ist ersichtlich, dass Mai und Dezember die Monate mit den höchsten Verkäufen sind, während im September etwas schiefgelaufen ist. Aber was war das Problem? Ist eine weitere Untersuchung erforderlich?

Der CEO sagt nein, alles ist klar. Er weiß, dass diese Grafik normalerweise den saisonalen Schwankungen der Unternehmensverkäufe folgt. Die einzige Ausnahme ist dieser Abfall. Aber ja, der CEO weiß, dass September der Monat ist, in dem der gesamte Vertriebsteam wegen Überlastung kündigt, also ist es nicht verwunderlich, dass die Verkäufe plummerten.

Mit nur einer Grafik haben Sie alles erklärt.

Die Visualisierung von Daten auf diese Weise macht es einfacher, Trends, Korrelationen und Ausreißer zu verstehen, die durch Tabellenberichte schwer zu entdecken sind.

Oft werden mehrere Grafiken kombiniert, um ein Dashboard zu erstellen. Auf diese Weise können wir nicht nur einen Teil der Grafiken, sondern auch das Ganze darstellen; beispielsweise können wir nicht nur Verkaufsgrafiken anzeigen, sondern auch Schlüsselleistungskennzahlen (KPI), um einen umfassenden Einblick in die Gesamtleistung oder bestimmte Bereiche zu erhalten.

BI-Berichte können interaktiv gestaltet werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Beispielsweise können vor der Umsetzung von Entscheidungen mehrere „Was-wäre-wenn“-Szenarien untersucht werden, um die Auswirkungen der Entscheidungen zu simulieren.

II. Business Analytics und Business Intelligence: Schlüsselkomponenten

Business Analytics muss etwas Außergewöhnliches leisten, nämlich historische Daten nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und zukünftige Trends vorherzusagen. Diese „Magie“ spiegelt sich in den Schlüsselkomponenten von Business Analytics wider.

A. Schlüsselkomponenten von Business Analytics

Schlüsselkomponente #1 von BA: Prädiktive Modelle

Prädiktive Modelle sind Techniken, die historische Daten nutzen, um statistische Modelle zu erstellen und zukünftige Trends vorherzusagen. Wow, die Zukunft vorherzusagen – ist das nicht genau das Ziel von Business Analytics (BA)? Kein Wunder, dass prädiktive Modelle der Grundstein dafür sind.

Normalerweise umfasst die prädiktive Modellierung fünf Schritte.

1. Datensammlung und -aufbereitung

Die Qualität von prädiktiven Modellen hängt von der Qualität und Menge der Daten ab – je mehr und je besser die Daten, desto besser. Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, CRM-Systemen, IoT-Geräten, Social Media und öffentlichen Datensätzen.

Da die Datenqualität und -konsistenz von entscheidender Bedeutung sind, müssen die Daten gereinigt und aufbereitet werden, bevor sie in den nächsten Schritten verwendet werden können. Die Daten müssen fehlende Werte aufgefüllt, das Format standardisiert, die Daten korrigiert und Duplikate entfernt werden. Darüber hinaus müssen die Daten durch Datennormalisierung und -skalierung, die Codierung von kategorischen Variablen und die Erstellung neuer abgeleiteter Merkmale transformiert werden.

2. Merkmalsauswahl

Der zweite Schritt in der prädiktiven Modellierung ist die Merkmalsauswahl. In diesem Schritt müssen Sie die Variablen bestimmen, die den größten Einfluss auf die Vorhersagefähigkeit des Modells haben. Es ist wichtig, genügend solcher Variablen zu haben. Gleichzeitig ist es aber auch wichtig, die Variablen zu entfernen, die dem Modell keinen Nutzen bringen und nur seine Leistung verschlechtern.

Darüber hinaus müssen Sie in diesem Schritt die Merkmalsentwicklung durchführen, wie der Name schon sagt, also die Erstellung neuer Merkmale aus den vorhandenen Daten. Wofür? Um die Vorhersagefähigkeit des Modells zu verbessern.

3. Modellaufbau

Dieser Schritt beinhaltet die Auswahl geeigneter Algorithmen und die Verwendung dieser Algorithmen, um das Modell zu trainieren. Was bedeutet das, ein Modell zu trainieren? Im Allgemeinen heißt es, den Algorithmus freizulassen, damit er mit den Daten umgehen kann und die Muster und Beziehungen zwischen den Modellmerkmalen und der Zielvariablen lernt.

4. Modellvalidierung

Das Ziel der Modellvalidierung besteht darin, die Fähigkeit des Modells, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, zu bewerten.

Normalerweise teilen Sie die Daten in einen Trainingsdatensatz und einen Validierungsdatensatz auf. Dann verwenden Sie Leistungskennzahlen – mittlerer absoluter Fehler (MAE) und Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE), Genauigkeit (PR), Recall (RE) sowie die Fläche unter der Kurve (AUC) – um die Vorhersagefähigkeit des Modells zu bewerten.

Dann führen Sie eine Kreuzvalidierung durch, um sicherzustellen, dass das Modell gut auf verschiedene Datensubsätze verallgemeinert werden kann; Sie werden das Modell auf verschiedenen Datenteilungen mehrmals trainieren und validieren.

5. Modellimplementierung

Die letzte Phase besteht darin, das Modell in die Produktion zu integrieren, d. h. in die tatsächliche Umgebung der Unternehmensprozesse.

Normalerweise werden Sie es nicht einfach so lassen; das Modell muss überwacht, feinjustiert und manchmal sogar aktualisiert und neu kalibriert werden, um eine hohe Leistung zu gewährleisten.

Schlüsselkomponente #2 von BA: Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen ist ein so umfangreiches und wichtiges Gebiet, das die Grundlage für prädiktive Modelle bildet, dass es als eigenständige BA-Komponente diskutiert werden muss.

Maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen es Modellen, aus historischen Daten zu lernen. Im Allgemeinen gehören diese Algorithmen zu drei Typen des maschinellen Lernens.

1. Überwachtes maschinelles Lernen

Einfach ausgedrückt, bedeutet überwachtes Lernen, dass der Algorithmus aus markierten Daten lernt, was bedeutet, dass jedes Trainingsbeispiel mit einem Ausgabekennzeichen übereinstimmt. Das Ziel besteht darin, dass das Modell aus diesen Beispielen lernt und dann genaue Vorhersagen für neue Daten treffen kann.

Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über einige gängige Algorithmen für überwachtes Lernen und ihre Verwendung.