Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics

In der heutigen technologiebetriebenen Welt sitzen Unternehmen auf einem massiven Datenpool, den sie aus ihren verschiedenen Geschäftsaktivitäten generieren. In der Tat haben viele Unternehmen jetzt mehr Daten, als sie bewältigen können. Die Daten sind jedoch normalerweise bedeutungslos, bis sie auf Muster, Trends, Beziehungen und andere nützliche Informationen analysiert werden. Im Geschäftskontext ist die Datenanalyse nur der erste Schritt in der Lösung eines Problems. Und die Lösung, um bessere Entscheidungen zu treffen, ist ein kritischer nächster Schritt. Business Intelligence und Analytics sind zwei der heißesten Themen in der heutigen Geschäftswelt.

Was ist Business Intelligence?

Es gibt verschiedene Definitionen von Business Intelligence (oder BI), die von Benutzer zu Benutzer basierend auf ihrer Rolle innerhalb des Unternehmens dramatisch variieren. Um einfach auszudrücken, geht es bei BI darum, relevante und umsetzbare Informationen zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu liefern, um bessere und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI ist kein Produkt oder ein System. Es handelt sich um eine Architektur integrierter Betriebs- und Entscheidungsunterstützungsanwendungen und Datenbanken, die es ermöglichen, Wert aus Big Data zu schaffen. Beim BI geht es darum, das volle Datenpotential von Daten zu nutzen, die Ihr Unternehmen in all seinen täglichen Aktivitäten generiert, und diese Daten zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse in fundierte Entscheidungen zu erhalten. Ziel ist es, die Produktivität zu steigern und die Leistung Ihres Unternehmens mit diesen Erkenntnissen zu verbessern. BI kann verwendet werden, um Trends und Informationen zu entdecken, die sonst nicht offengelegt hätten.

Was ist Business Analytics?

Bei der Analytik geht es auf der grundlegenden Ebene darum, Daten und manchmal viele Daten in sinnvolle geschäftliche Erkenntnisse zu verwandeln, die Ihrem Unternehmen helfen, zu wachsen und zu florieren. Aber in Wirklichkeit ist Analytics nie so einfach. Nehmen wir an, Sie arbeiten bei einem Kreditkartenunternehmen und können Daten Ihrer Kunden analysieren, um festzustellen, wer mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Kreditkartenangebot abonniert. In der Tat könnten von Cybersicherheit über Finanzierung, Marketing, Bildung, Gesundheitswesen und Energie alle diese Sektoren von der Anwendung und Verbesserung ihrer Analysen profitieren. Business Analytics ist ein datengesteuerter Prozess, der Erkenntnisse zur Schaffung von Wert liefert. Es geht darum, den Wert von Erkenntnissen zu verstehen und eine Organisation zu überzeugen, die Art und Weise zu verändern, wie es Geschäfte macht. Das Verständnis des Wertes der Geschäftsanalysen erfordert eine Mischung aus technischen, Domänen und Soft Skills. BA ist die methodische Untersuchung von Daten mit Schwerpunkt auf statistischer Analyse, die sich auf die Bereitstellung von umsetzbaren Erkenntnissen konzentriert.

Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics

Definition

- Business Intelligence (BI) ist eine Architektur integrierter Betriebs- und Entscheidungsunterstützungsanwendungen und Datenbanken, die es ermöglichen, Wert aus Big Data zu schaffen. Beim BI geht es darum, das volle Datenpotential von Daten zu nutzen, die Ihr Unternehmen generiert, und die Analyse dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse in fundierte Entscheidungen zu erhalten. Bei Business Analytics geht es darum, den Wert von Erkenntnissen zu verstehen und eine Organisation zu überzeugen, die Art und Weise zu verändern, wie es Geschäfte macht. Business Analytics ist ein datengesteuerter Prozess, der Einblicke zum Steigern des greifbaren und immateriellen Wertes bietet.

Ansatz

- BI hilft Ihnen, fundierte, strategische und operative Entscheidungen auf der Grundlage der historischen Daten bis zur Gegenwart zu treffen. BI umfasst Technologie, Personen, Tools, Prozesse und Anwendungen, mit denen Sie den Zugriff auf Daten organisieren und aktivieren und Informationen analysieren können. BI -Filter durch vorhandene Daten, um Trends und Muster in der Vergangenheit und vorhanden zu entdecken, um bessere fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Business Analytics kombiniert Fortschritte statistische Analyse und prädiktive Modellierung, um Daten zu interpretieren, um zukünftige Trends und Muster basierend auf den aktuellen Daten zu ermitteln. BA hilft Unternehmen, ihre Geschäftstätigkeit und Leistung zu erweitern, um in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen.

Werkzeug

- Business Intelligence nutzt eine Vielzahl von Tools, die unter den Dach von vier wichtigsten Funktionen von BI -Lösungen fallen. Mehrere wichtige Tools und Technologien, mit denen die Organisation BI-Lösungen implementiert werden kann, umfassen Transaktionssysteme, ERP-Systeme, Data Warehousing, Data Mining oder Wissenskennung, Geschäftsanalysen, Echtzeit-Entscheidungsunterstützung usw. Business Analytics ist die methodische Erforschung von Daten mit Schwerpunkt auf statistischen Analysen, die sich auf die Bereitstellung von umsetzbaren Erkenntnissen konzentriert. BA nutzt eine umfassende Verwendung der numerischen Analyse und analytischen Modellierung, einschließlich prädiktiver und präskriptiver Modellierung, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Business Intelligence vs. Business Analytics: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Kurz gesagt, BI und BA sind eine Reihe von Methoden, Architekturen und Technologien, die einige sinnvolle Einblicke in die vorhandenen Daten in verschiedenen Organisationsarten geben, wodurch sie für die Entscheidungsfindung relevant sind. Es handelt sich um Datenmanagementlösungen, die von Unternehmen auf der ganzen Welt implementiert werden, um eine bessere Entscheidungsfindung durch die Sammlung und Analyse historischer und gegenwärtiger Daten zu erzielen. BI identifiziert die Trends, Muster und Beziehungen aus den früheren Daten, die bis zur Gegenwart führen, ohne die Zukunft vorherzusagen. BA geht es darum, die Macht von BI aus vollem Potenzial zu nutzen, um zukünftige Trends auf der Grundlage der historischen Daten vorherzusagen, die von materiellem oder immateriellem Wert sind. Während zwei sehr unterschiedliche Begriffe sind, sind sie nicht widersprüchlich; Tatsächlich arbeiten sie auf ein gemeinsames Ziel hinzu - dh die Steigerung der organisatorischen Produktivität und zur Verbesserung der Leistung.