{"id":171614,"date":"2023-03-10T15:55:21","date_gmt":"2023-03-10T14:55:21","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=171614"},"modified":"2026-02-06T07:01:18","modified_gmt":"2026-02-06T06:01:18","slug":"data-science-und-big-data-im-zeitalter-von-big-data-die-business-intelligence-abloest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-und-big-data-im-zeitalter-von-big-data-die-business-intelligence-abloest","title":{"rendered":"Data Science und Big Data im Zeitalter von Big Data"},"content":{"rendered":"<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<p><strong>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 Komplementarit\u00e4t zwischen diesen beiden Bereichen&#8230;<\/strong><\/p>\nBis vor kurzem reichte traditionelle, beschreibende <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/einfuhrung-in-die-business-intelligence\">Business Intelligence (BI)<\/a> aus, um die Leistung eines Unternehmens zu verfolgen. Im Zeitalter von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-fuer-dummies\">Big Data<\/a> reicht &#8222;BI&#8220; jedoch nicht mehr aus.\n\nAngesichts der Explosion des Volumens und der Geschwindigkeit der Daten, die immer vielf\u00e4ltiger und komplexer werden, und der Vervielfachung der Quellen ist die <strong>Data Science<\/strong> unerl\u00e4sslich geworden, um Informationen in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten und ihren vollen Wert zu sch\u00f6pfen.\n\nHeutzutage m\u00fcssen <strong>Business Intelligence und Data Science<\/strong> kombiniert werden, um die modernen Herausforderungen von Big Data zu meistern. In diesem Dossier erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Erg\u00e4nzungen zwischen diesen beiden Bereichen.\n<h3>Was ist Business Intelligence oder Entscheidungsinformatik?<\/h3>\nBusiness Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff f\u00fcr Technologien und F\u00e4higkeiten, die eine beschreibende Analyse von Daten erm\u00f6glichen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Mit BI-Tools k\u00f6nnen Daten gesammelt, verwaltet und umgewandelt werden.\n\nDurch die Analyse von Daten kann man z. B. einen Markt besser verstehen, neue Umsatzm\u00f6glichkeiten entdecken, Gesch\u00e4ftsprozesse verbessern oder einen Vorteil gegen\u00fcber der Konkurrenz erlangen. Generell erm\u00f6glicht BI die Analyse von Daten aus der Vergangenheit, um die aktuelle Leistung einer Organisation zu \u00fcberwachen.\n\nDank des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/cloud-computing\">Cloud Computing<\/a> kann Business Intelligence heute mehr Daten aus verschiedensten Quellen verarbeiten und das auf effizientere Weise als fr\u00fcher. Die Cloud ist die Technologie, die in den letzten Jahren den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf <strong>Business Intelligence<\/strong> hatte.\n\n<iframe title=\"What is Business Intelligence (BI)?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hDJdkcdG1iA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3>Was ist Data Science oder Datenwissenschaft?<\/h3>\nDatenwissenschaft ist ein interdisziplin\u00e4res Feld, in dem es darum geht, Daten zu verarbeiten, um daraus wertvolle, zukunftsorientierte &#8222;Einsichten&#8220; zu gewinnen. Um dies zu erreichen, werden Statistik, Mathematik, Informatik und fachliches Know-how eingesetzt.\n\nIn der Regel zielt <strong>Data Science<\/strong> darauf ab, Fragen zu beantworten oder Hypothesen zu simulieren. Zu den verschiedenen Werkzeugen und Technologien, die dabei zum Einsatz kommen, geh\u00f6ren <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\">Machine Learning<\/a> und k\u00fcnstliche Intelligenz.\n\nDie Cloud bietet die Agilit\u00e4t, Elastizit\u00e4t und Rechenleistung, die f\u00fcr Big-Data-Analysen erforderlich sind.\n<h3>Data Science vs. Business Intelligence: Gemeinsamkeiten und Unterschiede<\/h3>\n<strong>Business Intelligence und Data Science<\/strong> haben viele Gemeinsamkeiten. Beide haben das Ziel, Daten zu analysieren und sie zum Nutzen des Unternehmens zu verwenden. Sie erm\u00f6glichen es Entscheidungstr\u00e4gern und Managern, bessere Entscheidungen zu treffen.\n\nGenau wie <strong>Business Intelligence<\/strong> erm\u00f6glicht Data Science die Analyse von Daten aus der Vergangenheit. W\u00e4hrend BI jedoch eine deskriptive Analyse erm\u00f6glicht, erlaubt <strong>Data Science<\/strong> eine pr\u00e4diktive oder pr\u00e4skriptive Analyse, die auf die Zukunft gerichtet ist.\n\nIn der Vergangenheit konnten nur Teams von IT-Experten die Werkzeuge und Techniken der Business Intelligence nutzen. Einer der gr\u00f6\u00dften 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.\n\nDank der zunehmenden Verbreitung von Selbstbedienungsl\u00f6sungen k\u00f6nnen 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 unterst\u00fctzen. Laut einem Bericht von Research and Markets k\u00f6nnte der Markt f\u00fcr Selbstbedienungs-BI im Jahr 2021 einen Wert von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen.\n\nWie bereits erw\u00e4hnt, besteht einer der Hauptunterschiede der Data Science auch darin, dass sie sich f\u00fcr den Umgang mit gro\u00dfen und komplexen Datenmengen eignet. Dies ist bei herk\u00f6mmlichen <strong>BI-Plattformen<\/strong> nicht der Fall, da diese nur &#8222;r\u00fcckblickendes&#8220; Wissen bieten. Data Science hingegen erm\u00f6glicht reaktives und proaktives Handeln.\n\nEin weiterer wichtiger Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence ist der<strong> Einsatz von KI<\/strong>, genauer gesagt von Machine Learning. Es sind gerade die Bibliotheken des maschinellen Lernens, die eine Automatisierung der Datenanalyse erm\u00f6glichen.\n\n<strong>Data Science<\/strong> erm\u00f6glicht dar\u00fcber hinaus die Beantwortung spezifischer Fragen. Als Wissenschaft zielt sie darauf ab, eine Hypothese durch Analyse zu verifizieren. <strong>Business Intelligence<\/strong> ist durch deskriptive Analyseberichte generalistischer.\n\nW\u00e4hrend <strong>Business Intelligence<\/strong> haupts\u00e4chlich auf analytischen Werkzeugen beruht, umfasst Data Science auch L\u00f6sungen f\u00fcr die Verwaltung, Steuerung und Visualisierung von Daten.\n\n<iframe title=\"Business Intelligence Vs Data Science\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/U85Qt-NTTzU?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3>Data Science und Business Intelligence: zwei einander erg\u00e4nzende Fachgebiete<\/h3>\nDe nombreux experts per\u00e7oivent la Data Science comme <strong>une \u00e9volution de la Business Intelligence<\/strong>. L&#8217;informatique d\u00e9cisionnelle offrait des solutions aux probl\u00e8mes du pr\u00e9sent, tandis que la science des donn\u00e9es fournit des pistes \u00e0 suivre pour le futur.\n\nEn outre, la Data Science a permis aux d\u00e9cideurs et aux managers de profiter de l&#8217;analyse de donn\u00e9es <strong>de fa\u00e7on autonome<\/strong> gr\u00e2ce aux outils self-service. Il s&#8217;agit l\u00e0 encore d&#8217;une v\u00e9ritable am\u00e9lioration.\n\nCependant, ces deux domaines sont \u00e9galement compl\u00e9mentaires. Les experts en BI peuvent <strong>pr\u00e9parer les donn\u00e9es pour les Data Scientists<\/strong>, leur proposer des pistes \u00e0 suivre, ou les aider \u00e0 cr\u00e9er de puissants mod\u00e8les pr\u00e9dictifs.\n\nAu sein d&#8217;une \u00e9quipe analytique, l&#8217;expert en Business Intelligence peut d\u00e9livrer des rapports analytiques sur les tendances actuelles tandis que le Data Scientists d\u00e9veloppe des solutions pour le futur. Ensemble, ils peuvent progressivement <strong>mettre au point une puissante plateforme analytique<\/strong> sur laquelle tous les employ\u00e9s pourront s&#8217;appuyer.\n\nSur un m\u00eame projet, l&#8217;expert en BI peut se pencher sur les donn\u00e9es du pass\u00e9 pour <strong>identifier les projets \u00e0 succ\u00e8s et les profils de client<\/strong>. \u00c0 partir de ces indices, le Data Scientist pourra \u00e9laborer diff\u00e9rentes hypoth\u00e8ses et user du Machine Learning pour pr\u00e9dire leur probabilit\u00e9 de succ\u00e8s.\n<h3>Quel futur pour la Business Intelligence et la Data Science ?<\/h3>\nViele Experten sehen die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\">Data Science<\/a> als eine Weiterentwicklung der Business Intelligence. <strong>Business Intelligence<\/strong> bot L\u00f6sungen f\u00fcr die Probleme der Gegenwart, w\u00e4hrend Data Science Wege f\u00fcr die Zukunft aufzeigt.\n\nDar\u00fcber hinaus hat Data Science dazu gef\u00fchrt, dass Entscheidungstr\u00e4ger und Manager dank <strong>Self-Service-Tools<\/strong> selbstst\u00e4ndig von der Datenanalyse profitieren k\u00f6nnen. Auch hierbei handelt es sich um eine echte Verbesserung.\n\nDie beiden Bereiche erg\u00e4nzen sich jedoch auch. BI-Experten k\u00f6nnen die Daten f\u00fcr Data Scientists aufbereiten, ihnen Vorschl\u00e4ge machen, wie sie weiter vorgehen sollen, oder ihnen helfen, leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen.\n\nIn einem Analyseteam kann der <strong>BI-Experte<\/strong> analytische Berichte \u00fcber aktuelle Trends liefern, w\u00e4hrend die Data Scientists L\u00f6sungen f\u00fcr die Zukunft entwickeln. Gemeinsam k\u00f6nnen sie nach und nach eine leistungsstarke <strong>Analyseplattform entwickeln, auf die sich alle Mitarbeiter verlassen k\u00f6nnen.<\/strong>\n\nBei ein und demselben Projekt kann sich der BI-Experte mit Daten aus der Vergangenheit besch\u00e4ftigen, um erfolgreiche Projekte und Kundenprofile zu identifizieren. Anhand dieser Hinweise kann der Data Scientist verschiedene Hypothesen aufstellen und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> einsetzen, um die Erfolgswahrscheinlichkeit vorherzusagen.\n\nDu kennst nun die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Erg\u00e4nzungen zwischen <strong>Business Intelligence und Data Science<\/strong>. F\u00fcr weitere Informationen zu diesem Thema schau dir unser umfassendes Dossier \u00fcber Data Science an oder starte mit unserer <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Weiterbildung zum Data Scientist<\/a> durch!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Data Scientist Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 Komplementarit\u00e4t zwischen diesen beiden Bereichen&#8230; Bis vor kurzem reichte traditionelle, beschreibende Business Intelligence (BI) aus, um die Leistung eines Unternehmens zu verfolgen. Im Zeitalter von Big Data reicht &#8222;BI&#8220; jedoch [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":171615,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-171614","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171614","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=171614"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171614\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217692,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171614\/revisions\/217692"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/171615"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=171614"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=171614"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}