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Business Intelligence vs. Business Analytics - wo liegen die Unterschiede?

Business Analytics vs. Business Intelligence abas erp

Business Intelligence oder Business Analytics? Welchen der beiden Ansätze sollten Unternehmen verfolgen, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen? Um diese Frage beantworten zu können, muss zunächst bekannt sein, was sich hinter den beiden Begriffen genau verbirgt und wo die Unterschiede liegen.

Dieser Artikel beleuchtet die Hintergründe und zeigt gleichzeitig auf, wann welche Vorgehensweise Sinn macht.

Business Intelligence und Business Analytics: eine Begriffsdefinition

Um den Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence zu verstehen, müssen wir uns zunächst mit der Definition befassen. So handelt es sich bei Business Intelligence um Verfahren zur systematischen Analyse von Unternehmen. Ein BI-System sammelt hierzu Daten aus unterschiedlichen Quellen, wertet sie aus und visualisiert sie abschließend. Das wesentliche Ziel ist es, eine verlässliche Basis für unternehmerische Entscheidungen zu schaffen.

Nun kommen wir zum wesentlichen Unterscheidungsmerkmal: Während klassische BI-Lösungen ausschließlich vergangenheitsbasierte Auswertungen bereitstellen, befasst sich Business Analytics zusätzlich auch mit Zukunftsprognosen. Es handelt sich also um Lösungen zum Aufbau von Analysemodellen und Simulationen. Diese sollen dazu beitragen, den Ist-Zustand besser zu verstehen und verlässliche Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

Neben Data-Mining umfasst Business Analytics insbesondere „Predictive Analytics“. Dieser Ansatz liefert Antworten auf die spannende Frage: „Was wird in Zukunft wahrscheinlich geschehen?“

Mobile BI und Self-Service liegen im Trend

Traditionelle BI-Lösungen extrahieren Daten aus einer vorhandenen ERP-Lösung und sonstigen internen und externen Datenquellen, führen sie in einem Data Warehouse zusammen und bieten dann verschiedene Auswertungsmöglichkeiten. Besonderer Beliebtheit erfreuen sich derzeit interaktive Dashboards mit flexiblen Visualisierungsoptionen.

In den vergangenen Jahren hat sich die Architektur von Business Intelligence gewandelt. Der Trend heißt „Mobile BI“ und ermöglicht es, ortsunabhängig mit Endgeräten wie Tablets und Smartphones auf Analysen zuzugreifen. Während das klassische BI-System aber immer noch einen ausgeprägten Fokus auf die Integration und das Management von Daten aufweist, steht bei Business Analytics die Nutzung durch Fachanwender im Vordergrund.

Die Gestaltung entsprechender Lösungen zielt klar darauf ab, Nutzer ohne Programmier- und IT-Kenntnisse in die Lage zu versetzen, eigenständig eine Datenexploration durchzuführen und damit Fragestellungen ohne IT-Experten zu beantworten. Bei oberflächlicher Betrachtung ist dies nicht unbedingt neu, denn unter der Flagge „Self-Service-BI“ haben Anwender die Möglichkeit, eigene Reports zu generieren und die Darstellung anzupassen. Der wesentliche Unterschied liegt in den neuen Erkenntnissen, die aus Business Analytics gewonnen werden können.

Self-Service BI: Weitsicht für alle Entscheider

Business Intelligence ist aus den Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Verantwortliche aller Geschäftsbereiche müssen Entwicklungen frühzeitig erkennen und notwendige Maßnahmen ergreifen, um den eigenen Verantwortungsbereich noch vor dem Wettbewerb an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen. Gleichzeitig greifen sie täglich korrigierend ins Geschäftsgeschehen ein, wenn bestimmte Indikatoren akuten Handlungsbedarf signalisieren.

Bei aller Akzeptanz für Business Intelligence (BI) ist der Einsatz entsprechender Tools dennoch nicht auf allen Entscheiderebenen angekommen. Ein Grund: Bei vielen BI-Anwendungen können Analysen nur in Zusammenarbeit mit den BI-Spezialisten der IT-Abteilungen erstellt werden. Dies führt dazu, dass BI-Auswertungen allein der Unternehmensleitung und dem Controlling vorbehalten bleiben. Entscheider in Fachabteilungen behelfen sich dagegen weiterhin häufig mit den Möglichkeiten, die ihr ERP-System bietet. 

Self-Service Business Intelligence ermöglicht allen Verantwortlichen in den Unternehmen, auf Basis konsistenter Daten selbstständig BI-Berichte zu erstellen. Die Unterstützung der IT-Abteilung ist hierfür nicht mehr erforderlich.

Fundierte Auswertungen sind dadurch direkt verfügbar und können auf allen Ebenen des Unternehmens sowohl für Entscheidungen im Tagesgeschäft als auch für strategische Anpassungen genutzt werden.

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Zukünftige Entwicklung im Fokus

Während Business Intelligence durch eine rückwärtsgewandte Betrachtung von Daten charakterisiert ist, richten Anwender dank Business Analytics ihren Blick in die Zukunft. Es geht nicht mehr darum, was in der Vergangenheit geschehen ist und aus welchen Gründen. Business Analytics beleuchtet, was voraussichtlich geschehen wird und welche Maßnahmen erforderlich sind, um Ziele zu erreichen. Um dies zu ermöglichen, sind mehrere technische Komponenten erforderlich.

Es kommt eine Kombination aus Data Mining, Statistik und mathematischen Verfahren zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen (Operations Research) zur Anwendung, welche allesamt durch Algorithmen in IT-Systemen abgebildet werden. Letztlich sollen auf der Grundlage vorhandener Daten neue Erkenntnisse gewonnen und neuen Datensets realisiert werden.

Big Data befeuert technologische Entwicklung

Dass Algorithmen derzeit massiv weiterentwickelt werden, ist in erster Linie dem Thema Big Data zu verdanken. Mittlerweile haben Unternehmen einen Zugriff auf enorme Datenmengen, die manuell längst nicht mehr analysiert werden können. Viele Entscheider sehen enormes Potenzial in diesen Daten und erhoffen sich durch deren Erschließung deutliche Wettbewerbsvorteile. Entsprechend ist das Interesse an Technologien, die diese „Datenschätze“ verfügbar machen, groß.

Die wesentliche Herausforderung liegt darin, die relevanten Informationen aus der großen Masse an Daten herauszufiltern um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Bisherige Visualisierungsmethoden befähigten Anwender zwar dazu, Maßnahmen abzuleiten, ausreichend ist dies jedoch nicht mehr. Zunehmend übernehmen deshalb Algorithmen die Aufgabe, Muster innerhalb der stetig steigenden Datenmenge zu erkennen und zukunftsgerichtete Aktionen vorzuschlagen.

Business Intelligence-Lösungen und Business Analytics im Mittelstand

Big Data und Business Analytics sind Themen, die sich keineswegs auf Großunternehmen beschränken. Auch der Mittelstand benötigt Daten, um in einem zunehmend globalen und volatilen Marktumfeld bestehen zu können. Innovationen im Produkt- und Serviceportfolio sowie innerhalb der Geschäftsprozesse sind in diesem Kontext wichtige Erfolgsfaktoren. Lösungen, die Entscheidungen optimieren und absichern, werden daher an Bedeutung gewinnen.

Das Ziel im Mittelstand muss es sein, künftig Daten aus beliebigen internen und externen Quellen gezielt analysieren zu können. Neben einer modernen ERP-Lösung sind hierfür ausgefeilte BI-Lösungen und Analyse-Tools erforderlich. Hierbei darf keineswegs übersehen werden, dass selbst die besten Werkzeuge nutzlos sind, wenn die Datenbasis mangelhaft ist.

Für Unternehmen bedeutet dies, dass zunächst Datensilos aufgebrochen, redundante Daten eliminiert und Systeme harmonisiert werden müssen, bevor der Rollout aufwendiger Analyseprojekte überhaupt Sinn macht. Darüber hinaus muss die IT-Infrastruktur den hohen Anforderungen gerecht werden können - etwa in puncto Performance, Belastbarkeit und Sicherheit. Geringer fällt der Aufwand hier aus, wenn Services aus der Cloud genutzt werden.

Business Analytics macht Business Intelligence nicht obsolet

In Summe kann festgehalten werden, dass sich Business Analytics und BI-Lösungen eher komplementär zueinander verhalten. Im Optimalfall werden beide Ansätze vereint, um sowohl das klassische Kennzahlen-Reporting weiterhin abzubilden, als auch genaue Zukunftsprognosen zu realisieren. Viele Anbieter traditioneller Systeme haben dies bereits erkannt und erweitern ihr BI-Systemum entsprechende Algorithmen. Oftmals ist Business Intelligencemittlerweile auch Bestandteil einer ERP-Lösung. Die Grenzen zwischen ERP, BI und Business Analytics sind also zunehmend fließend.

Unternehmen, die Business Analytics nutzen, profitieren in mehrerlei Hinsicht. Sie sind in der Lage, Zusammenhänge und Muster in Daten zu erkennen, um Prozesse zu verbessern und Fehler zu minimieren. Bestimmte Ereignisse der Vergangenheit lassen sich besser erklären, wodurch zuverlässige Strategien für die Zukunft abgeleitet werden können.

Die Simulation von Szenarien sichert anstehende Management-Entscheidungen zusätzlich ab. Nicht zuletzt sind genaue Prognosen zu zukünftigen Entwicklungen realisierbar - sowohl auf Ebene des gesamten Unternehmens als auch in einzelnen Bereichen.

Business Intelligence oder Business Analytics? Beides!

Business Intelligence beantwortet folgende Fragen:

  • Was ist geschehen?
  • Wer hat das verursacht?
  • Welchen Umfang hat das Ereignis?

Business Analytics liefert hingegen Antworten zu folgenden Fragestellungen:

  • Warum ist ein Ereignis eingetreten?
  • Wie wahrscheinlich ist es, dass es wieder passiert?
  • Wie werden sich bestimmte Änderungen auswirken?
  • Welche Erkenntnisse ergeben sich über das Offensichtliche hinaus?

Diese Übersicht zeigt, dass ein Synergieeffekt zwischen BI-Lösungen und Business-Analytics-Methoden besteht. Um sämtliche Potenziale zu erschließen, empfiehlt es sich also, ein BI-Systemzu nutzen, in das Methoden aus dem Bereich Business Analytics eingebettet sind.

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