Business Analytics vs. Data Analytics: Was ist besser für Ihr Unternehmen?

Big Data verändert die Entscheidungsfindung überall und treibt sie voran. Von großen Unternehmen bis hin zu Hochschulen und Behörden – Daten aus einer Vielzahl von Quellen helfen Organisationen, ihre Reichweite zu vergrößern, den Umsatz zu steigern, effizienter zu arbeiten und neue Produkte oder Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und wettbewerbsfähiger zu werden, müssen Unternehmen sowohl Business Analytics als auch Data Analytics anwenden. Diese beiden Bereiche werden oft verwechselt und scheinen austauschbar zu sein. In diesem Artikel untersuchen wir die Ziele der beiden Funktionen und vergleichen Rollen und Verantwortlichkeiten, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welcher Weg der richtige für Sie ist.

Business Analytics vs. Data Analytics: Ein Überblick

Bei Business Analytics und Data Analytics geht es um die Arbeit mit und die Bearbeitung von Daten, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und die Nutzung dieser Informationen zur Verbesserung der Unternehmensleistung. Worin bestehen also die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen beiden Funktionen?

Die Geschäftsanalyse konzentriert sich auf die größeren geschäftlichen Auswirkungen von Daten und die Maßnahmen, die sich daraus ergeben sollten, z. B. ob ein Unternehmen eine neue Produktlinie entwickeln oder einem Projekt Vorrang vor einem anderen geben sollte. Der Begriff Business Analytics bezieht sich auf eine Kombination von Fähigkeiten, Werkzeugen und Anwendungen, die es Unternehmen ermöglichen, die Effektivität von Kerngeschäftsfunktionen wie Marketing, Kundendienst, Vertrieb oder IT zu messen und zu verbessern.

Data Analytics beinhaltet das Durchkämmen umfangreicher Datensätze, um Muster und Trends aufzudecken, Schlussfolgerungen zu Hypothesen zu ziehen und Geschäftsentscheidungen durch datenbasierte Erkenntnisse zu unterstützen. Die Datenanalyse versucht, Fragen zu beantworten wie: „Welchen Einfluss haben geografische oder saisonale Faktoren auf die Kundenpräferenzen?“ oder „Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde zu einem Wettbewerber abwandert?“. Die Datenanalyse umfasst viele verschiedene Techniken und Ansätze und wird häufig auch als Data Science, Data Mining, Datenmodellierung oder Big Data Analytics bezeichnet.

Eine Einführung in die Business Analytics

Business Analytics (BA) ist die iterative Erforschung der Daten eines Unternehmens, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung statistischer Analysetechniken liegt, um Informationen zu ermitteln, die zur Förderung von Innovation und finanzieller Leistung beitragen können. Analytikorientierte Unternehmen betrachten Big Data als wertvollen Unternehmenswert, der die Geschäftsplanung vorantreibt und künftige Strategien unterstützt, und Business Analytics hilft ihnen, den größtmöglichen Nutzen aus dieser Goldgrube von Erkenntnissen zu ziehen.

Es gibt drei Hauptarten von Business Analytics – deskriptive, prädiktive und präskriptive. Diese werden in der Regel stufenweise implementiert und können zusammen nahezu jede Frage oder jedes Problem eines Unternehmens beantworten oder lösen.

• Deskriptive Analysen beantworten die Frage: „Was ist passiert?“ Diese Art der Analyse wertet historische Daten aus, um Erkenntnisse für die Planung der Zukunft zu gewinnen. Dank der weit verbreiteten Verfügbarkeit von Self-Service-Tools für den Datenzugriff und die Datenermittlung sowie von Dashboards können Führungskräfte und technisch nicht versierte Fachleute von den aus Big Data gewonnenen Erkenntnissen profitieren, um die Unternehmensleistung zu verbessern.
• Die prädiktive Analyse ist der nächste Schritt auf dem Weg zur Erkenntnis. Sie nutzt maschinelles Lernen und statistische Verfahren, um Unternehmen dabei zu helfen, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu prognostizieren. Da es sich bei der prädiktiven Analyse jedoch um ein probabilistisches Verfahren handelt, kann sie die Zukunft nicht wirklich vorhersagen, sondern nur das wahrscheinlichste Ergebnis auf der Grundlage von Ereignissen in der Vergangenheit vorschlagen.
• Die präskriptive Analyse untersucht mögliche Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse der beschreibenden und prädiktiven Analyse. Bei dieser Art der Analyse werden mathematische Modelle und Geschäftsregeln kombiniert, um die Entscheidungsfindung zu optimieren, indem mehrere mögliche Reaktionen auf verschiedene Szenarien und Kompromisse empfohlen werden.

Unternehmen können eine oder alle dieser Techniken verwenden, allerdings nicht unbedingt in dieser Reihenfolge. Unternehmensanalysen können in jeder Abteilung implementiert werden, vom Vertrieb über die Produktentwicklung bis hin zum Kundendienst, dank leicht verfügbarer Tools mit intuitiven Schnittstellen und tiefer Integration mit vielen Datenquellen. Viele dieser Lösungen bieten den Benutzern die Möglichkeit, fortgeschrittene Analysemodelle ohne die Hilfe eines Datenwissenschaftlers anzuwenden, was neue Möglichkeiten schafft, verborgene Erkenntnisse in großen Datensätzen zu finden.

Business Analytics erfordert angemessene Mengen an hochwertigen Daten, daher müssen Unternehmen, die genaue Ergebnisse erzielen wollen, Daten über verschiedene Systeme hinweg integrieren und abgleichen und dann festlegen, welche Teilmengen von Daten dem Unternehmen zur Verfügung gestellt werden sollen.

Eine Einführung in die Datenanalytik

Datenanalytik ist der Prozess der Sammlung und Untersuchung von Rohdaten, um daraus Schlüsse zu ziehen. Jedes Unternehmen sammelt riesige Datenmengen, einschließlich Verkaufszahlen, Marktforschung, Logistik oder Transaktionsdaten. Der eigentliche Wert der Datenanalyse liegt in der Fähigkeit, Muster in einem Datensatz zu erkennen, die auf Trends, Risiken oder Chancen hinweisen können. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu ändern und bessere Entscheidungen zu treffen. Das kann bedeuten, dass sie herausfinden, welche neuen Produkte sie auf den Markt bringen, Strategien entwickeln, um wertvolle Kunden zu halten, oder die Wirksamkeit neuer medizinischer Behandlungen bewerten.

Die meisten gängigen Datenanalysetechniken sind automatisiert worden, um den Analyseprozess zu beschleunigen. Dank der weit verbreiteten Verfügbarkeit leistungsfähiger Analyseplattformen können Datenanalysten riesige Datenmengen in Minuten oder Stunden statt in Tagen oder Wochen durchforsten, indem sie Folgendes verwenden:

• Data Mining: Sortieren großer Datenmengen, um Trends, Muster und Beziehungen zu erkennen.
• Prädiktive Analysen: Aggregiert und analysiert historische Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, angemessen auf zukünftige Ergebnisse wie Kundenverhalten und Geräteausfälle zu reagieren.
• Maschinelles Lernen: Nutzt statistische Wahrscheinlichkeiten, um Computern beizubringen, Daten schneller zu verarbeiten als herkömmliche analytische Modellierung.
• Big Data Analytics: Wendet Data Mining, prädiktive Analytik und maschinelles Lernen an, um Daten in Business Intelligence umzuwandeln.
• Text Mining: Entdeckt Muster und Stimmungen in Dokumenten, E-Mails und anderen textbasierten Inhalten.

Da immer mehr Unternehmen ihre wichtigen Geschäftsanwendungen in die Cloud verlagern, erhalten sie die Möglichkeit, mit Big Data schneller innovativ zu sein. Cloud-Technologien schaffen eine schnelllebige, innovative Umgebung, in der Datenanalyseteams mehr Daten speichern und einfacher darauf zugreifen und sie untersuchen können, was zu einer schnelleren Wertschöpfung für neue Lösungen führt.

Business Analytics vs. Data Analytics: Ein Vergleich

Die meisten Menschen sind sich einig, dass Geschäfts- und Datenanalyse das gleiche Ziel verfolgen: die Anwendung von Technologie und Daten zur Verbesserung der Unternehmensleistung. In einer datengesteuerten Welt, in der die Menge an Informationen, die Unternehmen zur Verfügung stehen, exponentiell ansteigt, können die beiden Funktionen sogar im Tandem arbeiten, um die Effizienz zu maximieren, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen.

Dieser Seite-an-Seite-Vergleich soll dazu beitragen, die Verwirrung zwischen Geschäfts- und Datenanalytik zu klären.

Business-Analyst vs. Datenanalyst: Ein Vergleich der Rollen

Business-Analysten und Datenanalysten arbeiten beide mit Daten. Der Unterschied besteht darin, was sie damit tun. Business-Analysten verwenden Daten, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Datenanalysten sammeln Daten, manipulieren sie, identifizieren daraus nützliche Informationen und wandeln ihre Ergebnisse in verständliche Erkenntnisse um. Die Analyse von Daten ist ihr Endziel.

Personen in beiden Funktionen müssen eine Liebe zu allen Dingen, die mit Daten zu tun haben, einen analytischen Verstand, gute Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit haben, das große Ganze zu sehen und darauf hinzuarbeiten. Aber wenn Sie versuchen, sich zwischen diesen beiden Karrierewegen zu entscheiden, ist es ebenso wichtig zu verstehen, wie sie sich unterscheiden.

• Business-Analysten verwenden Daten, um Probleme und Lösungen zu ermitteln, führen aber keine tiefgreifende technische Analyse der Daten durch. Sie arbeiten auf einer konzeptionellen Ebene, legen Strategien fest, kommunizieren mit Interessengruppen und befassen sich mit den geschäftlichen Auswirkungen von Daten. Datenanalysten hingegen verbringen die meiste Zeit damit, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu bereinigen und umzuwandeln und eine Reihe spezialisierter Techniken anzuwenden, um nützliche Informationen zu extrahieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Business-Analysten verfügen in der Regel über umfassende Fach- oder Branchenerfahrung in Bereichen wie E-Commerce, Fertigung oder Gesundheitswesen. Sie sind weniger auf die technischen Aspekte der Analyse angewiesen als Datenanalysten, benötigen aber dennoch Kenntnisse über statistische Tools, gängige Programmiersprachen, Netzwerke und Datenbanken.
• Business-Analysten müssen die Modellierung und Anforderungserfassung beherrschen, während Datenanalysten starke Business-Intelligence- und Data-Mining-Fähigkeiten sowie Kenntnisse über gefragte Technologien wie maschinelles Lernen und KI benötigen.
• Für Business-Analysten ist ein solider betriebswirtschaftlicher Hintergrund ein echter Vorteil. Viele Business-Analysten haben einen Hintergrund in Management, Wirtschaft, IT, Informatik oder verwandten Bereichen. Auf der anderen Seite ist ein mathematischer oder informationstechnischer Hintergrund für Datenanalysten wünschenswert, die ein Verständnis für komplexe Statistiken, Algorithmen und Datenbanken benötigen.

Zusätzliche erforderliche Fähigkeiten für jede Rolle

Abgesehen von technischen und rollenspezifischen Fähigkeiten benötigen Unternehmens- und Datenanalysten jeweils einige zusätzliche Fähigkeiten, um erfolgreich zu sein.

Ein Wirtschaftsanalytiker muss in der Lage sein:

• Eine ganzheitliche Sichtweise auf ein geschäftliches Problem oder eine Herausforderung einzunehmen.
• Mit Personen im gesamten Unternehmen zusammenzuarbeiten, um die Informationen zu erhalten, die erforderlich sind, um Veränderungen voranzutreiben.
• Klare, verständliche Geschäfts- und Projektpläne, Berichte und Analysen zu entwickeln.
• Mit Stakeholdern auf allen Ebenen des Unternehmens kommunizieren.
• Empfehlungen klar und überzeugend für verschiedene Zielgruppen präsentieren.

Ein Datenanalyst muss in der Lage sein:

• Daten in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse umzuwandeln.
• Selbstständig zu arbeiten.
• Relevante Datensätze zu identifizieren und sie spontan hinzuzufügen.
• Ergebnisse klar und aussagekräftig darstellen.
• Nach Bedarf neue Datenerfassungs- und Analyseprozesse definieren.

Einstieg in die Geschäfts- oder Datenanalyse

Von den neuesten Startups bis hin zu etablierten globalen Unternehmen muss jede Organisation Daten für Innovation und Geschäftswachstum nutzen. Die Praktiken der Datenanalyse und der Geschäftsanalyse haben das gemeinsame Ziel, Daten zu optimieren, um die Effizienz zu verbessern und Probleme zu lösen, allerdings mit einigen grundlegenden Unterschieden.

Für welchen Weg Sie sich auch entscheiden, Sie müssen relevante, vertrauenswürdige Daten aus vielen Quellen schnell, einfach und sicher sammeln. Talend Data Fabric beschleunigt den Analyseprozess, indem es eine einzige Suite von Cloud-basierten Self-Service-Anwendungen für die Datenintegration und -integrität bereitstellt. Denn wenn Sie sich auf die Qualität Ihrer Daten verlassen können, können Ihre Stakeholder sicher sein, dass sie jedes Mal die richtigen Geschäftsentscheidungen treffen. Testen Sie Talend Data Fabric noch heute, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.