Data Science und Big Data im Zeitalter von Big Data

Business Intelligence und Data Science sind zwei verschiedene Disziplinen, die sich auf die Analyse von Daten konzentrieren. Entdecke die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und vor allem die Komplementarität zwischen diesen beiden Bereichen…

Bis vor kurzem reichte traditionelle, beschreibende Business Intelligence (BI) aus, um die Leistung eines Unternehmens zu verfolgen. Im Zeitalter von Big Data reicht „BI“ jedoch nicht mehr aus. Angesichts der Explosion des Volumens und der Geschwindigkeit der Daten, die immer vielfältiger und komplexer werden, und der Vervielfachung der Quellen ist die Data Science unerlässlich geworden, um Informationen in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten und ihren vollen Wert zu schöpfen. Heutzutage müssen Business Intelligence und Data Science kombiniert werden, um die modernen Herausforderungen von Big Data zu meistern. In diesem Dossier erfährst du mehr über die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Ergänzungen zwischen diesen beiden Bereichen.

Was ist Business Intelligence oder Entscheidungsinformatik?

Business Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff für Technologien und Fähigkeiten, die eine beschreibende Analyse von Daten ermöglichen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Mit BI-Tools können Daten gesammelt, verwaltet und umgewandelt werden. Durch die Analyse von Daten kann man z. B. einen Markt besser verstehen, neue Umsatzmöglichkeiten entdecken, Geschäftsprozesse verbessern oder einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz erlangen. Generell ermöglicht BI die Analyse von Daten aus der Vergangenheit, um die aktuelle Leistung einer Organisation zu überwachen. Dank des Cloud Computing kann Business Intelligence heute mehr Daten aus verschiedensten Quellen verarbeiten und das auf effizientere Weise als früher. Die Cloud ist die Technologie, die in den letzten Jahren den größten Einfluss auf Business Intelligence hatte.

Was ist Data Science oder Datenwissenschaft?

Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Feld, in dem es darum geht, Daten zu verarbeiten, um daraus wertvolle, zukunftsorientierte „Einsichten“ zu gewinnen. Um dies zu erreichen, werden Statistik, Mathematik, Informatik und fachliches Know-how eingesetzt. In der Regel zielt Data Science darauf ab, Fragen zu beantworten oder Hypothesen zu simulieren. Zu den verschiedenen Werkzeugen und Technologien, die dabei zum Einsatz kommen, gehören Machine Learning und künstliche Intelligenz. Die Cloud bietet die Agilität, Elastizität und Rechenleistung, die für Big-Data-Analysen erforderlich sind.

Data Science vs. Business Intelligence: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Business Intelligence und Data Science haben viele Gemeinsamkeiten. Beide haben das Ziel, Daten zu analysieren und sie zum Nutzen des Unternehmens zu verwenden. Sie ermöglichen es Entscheidungsträgern und Managern, bessere Entscheidungen zu treffen. Genau wie Business Intelligence ermöglicht Data Science die Analyse von Daten aus der Vergangenheit. Während BI jedoch eine deskriptive Analyse ermöglicht, erlaubt Data Science eine prädiktive oder präskriptive Analyse, die auf die Zukunft gerichtet ist. In der Vergangenheit konnten nur Teams von IT-Experten die Werkzeuge und Techniken der Business Intelligence nutzen. Einer der größten Unterschiede der Data Science besteht darin, dass das gesamte Unternehmen von den Vorteilen der Datenanalyse profitieren kann. Business Intelligence ist durch die deskriptiven Analyseberichte generalistischer. Dank der zunehmenden Verbreitung von Selbstbedienungslösungen können bald alle Mitarbeiter auf zentrale Datenverzeichnisse und automatisierte Tools zugreifen, um Informationen zu extrahieren und auszuwerten. Data Scientists werden die Daten operationalisieren und die nicht-technischen Benutzer unterstützen. Laut einem Bericht von Research and Markets könnte der Markt für Selbstbedienungs-BI im Jahr 2021 einen Wert von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen. Wie bereits erwähnt, besteht einer der Hauptunterschiede der Data Science auch darin, dass sie sich für den Umgang mit großen und komplexen Datenmengen eignet. Dies ist bei herkömmlichen BI-Plattformen nicht der Fall, da diese nur „rückblickendes“ Wissen bieten. Data Science hingegen ermöglicht reaktives und proaktives Handeln. Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence ist der Einsatz von KI, genauer gesagt von Machine Learning. Es sind gerade die Bibliotheken des maschinellen Lernens, die eine Automatisierung der Datenanalyse ermöglichen. Data Science ermöglicht darüber hinaus die Beantwortung spezifischer Fragen. Als Wissenschaft zielt sie darauf ab, eine Hypothese durch Analyse zu verifizieren. Business Intelligence ist durch deskriptive Analyseberichte generalistischer. Während Business Intelligence hauptsächlich auf analytischen Werkzeugen beruht, umfasst Data Science auch Lösungen für die Verwaltung, Steuerung und Visualisierung von Daten.

Data Science und Business Intelligence: zwei einander ergänzende Fachgebiete

De nombreux experts perçoivent la Data Science comme une évolution de la Business Intelligence. L’informatique décisionnelle offrait des solutions aux problèmes du présent, tandis que la science des données fournit des pistes à suivre pour le futur. En outre, la Data Science a permis aux décideurs et aux managers de profiter de l’analyse de données de façon autonome grâce aux outils self-service. Il s’agit là encore d’une véritable amélioration. Cependant, ces deux domaines sont également complémentaires. Les experts en BI peuvent préparer les données pour les Data Scientists, leur proposer des pistes à suivre, ou les aider à créer de puissants modèles prédictifs. Au sein d’une équipe analytique, l’expert en Business Intelligence peut délivrer des rapports analytiques sur les tendances actuelles tandis que le Data Scientists développe des solutions pour le futur. Ensemble, ils peuvent progressivement mettre au point une puissante plateforme analytique sur laquelle tous les employés pourront s’appuyer. Sur un même projet, l’expert en BI peut se pencher sur les données du passé pour identifier les projets à succès et les profils de client. À partir de ces indices, le Data Scientist pourra élaborer différentes hypothèses et user du Machine Learning pour prédire leur probabilité de succès.

Quel futur pour la Business Intelligence et la Data Science ?

Viele Experten sehen die Data Science als eine Weiterentwicklung der Business Intelligence. Business Intelligence bot Lösungen für die Probleme der Gegenwart, während Data Science Wege für die Zukunft aufzeigt. Darüber hinaus hat Data Science dazu geführt, dass Entscheidungsträger und Manager dank Self-Service-Tools selbstständig von der Datenanalyse profitieren können. Auch hierbei handelt es sich um eine echte Verbesserung. Die beiden Bereiche ergänzen sich jedoch auch. BI-Experten können die Daten für Data Scientists aufbereiten, ihnen Vorschläge machen, wie sie weiter vorgehen sollen, oder ihnen helfen, leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen. In einem Analyseteam kann der BI-Experte analytische Berichte über aktuelle Trends liefern, während die Data Scientists Lösungen für die Zukunft entwickeln. Gemeinsam können sie nach und nach eine leistungsstarke Analyseplattform entwickeln, auf die sich alle Mitarbeiter verlassen können. Bei ein und demselben Projekt kann sich der BI-Experte mit Daten aus der Vergangenheit beschäftigen, um erfolgreiche Projekte und Kundenprofile zu identifizieren. Anhand dieser Hinweise kann der Data Scientist verschiedene Hypothesen aufstellen und Machine Learning einsetzen, um die Erfolgswahrscheinlichkeit vorherzusagen. Du kennst nun die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Ergänzungen zwischen Business Intelligence und Data Science. Für weitere Informationen zu diesem Thema schau dir unser umfassendes Dossier über Data Science an oder starte mit unserer Weiterbildung zum Data Scientist durch!