Business Intelligence versus Advanced Analytics

Was sind die Unterschiede und wo liegen die Vorteile?

In der heutigen Zeit gibt es viele verschiedene Begriffe, die in der IT Welt herumschwirren, wie Big Data, Business Analytics und Machine Learning. Die Schwierigkeit liegt oft darin, wie diese Begriffe einzuordnen sind bzw. wie sie zusammenhängen. Worin unterscheidet sich nun Advanced Analytics von Business Intelligence (BI)? Wir beantworten diese Frage und erklären die Begriffe.

Advanced Analytics steht für fortgeschrittene Analytik und soll ein Sammelbegriff für den technischen Fortschritt im Data Science Bereich sein. Es lassen sich zwei Überbegriffe definieren: Business Intelligence und Advanced Analytics. Business Intelligence beinhaltet alle gängigen Methoden, um eine Datenanalyse durchzuführen. Dazu gehört zum Beispiel auch die Regressionsanalyse. Methoden, die mehr technisch fortgeschrittenes Know-How benötigen, wie Machine Learning oder Neuronale Netze, werden als Advanced Analytics bezeichnet.

Gerade in den letzten Jahren wurde es zunehmend wichtiger, Big Data adäquat zu analysieren. Da kann es passieren, dass die „klassische“ BI nicht mehr ausreicht und somit Advanced Analytics zum Einsatz kommen muss. Die Vorteile im Bereich Big Data werden klarer, wenn man beide Überbegriffe gegenüberstellt und die Differenzen aufzeigt.

So zum Beispiel ist die Analyse von Daten für BI immer ein Versuch, aus der Vergangenheit zu lernen. Bei Advanced Analytics bedient man sich der Daten, um das Unternehmen in eine Lage zu bringen, in der man sofort und ohne lange Auswertungen Entscheidungen für die Zukunft treffen kann. Ein großer Pluspunkt für Advanced Analytics ist, dass zum Beispiel beim Maschinellen Lernen die Daten automatisiert ausgewertet und somit Zeit und Ressourcen eingespart werden können.

Während man bei BI fragt: „Was ist geschehen?“, fragt man sich mit Advanced Analytics „Was wird passieren?" Wenn ein Parameter geändert wird, wie wirkt sich das auf das Ergebnis aus?“

In den Sektor BI fallen wichtige Methoden wie:

  • Automatisierte Überwachung
  • Dashboards
  • Scorecards
  • OLAP und Ahnliches

Während für Advanced Analytics folgende Methoden zum Einsatz kommen:

  • Predictive Modeling
  • Data Mining
  • Big Data Analytics
  • Statistische Analyse
  • Simulation und Optimierung
  • Machine learning
  • Künstliche Intelligenz
  • Neuronale Netze

Ein weiterer großer Vorteil von Advanced Analytics ist, dass die Daten auch in unstrukturierter Form vorliegen können, um daraus Informationen und Erkenntnisse für das jeweilige Unternehmen zu ziehen. Die Wissensgenerierung erfolgt dadurch zum größten Teil automatisch und nicht mehr - wie mit BI - hauptsächlich manuell. Mit Advanced Analytics und Automatisierung werden dadurch mehrmals täglich Informationen aus Big Data und den Data Lakes gezogen und dahin gehend Entscheidungen getroffen. Zusätzlich sind die meisten Advanced Analytic Tools als Open-Source verfügbar und der Data Scientist wählt das optimale Tool für die späteren Anforderungen aus.

Grundsätzlich kann jedes Unternehmen, das Daten sammelt, von Advanced Analytics profitieren. Egal ob Vorhersagen auf Basis zeitlicher Trends getroffen werden sollen oder die Arbeitsaufgaben der MitarbeiterInnen optimiert werden sollen - Advanced Analytics kann beinahe überall zum Einsatz kommen und die Effizienz, Performance und Vorhersagen verbessern.

 

Autorin: Melissa Schmidt