{"id":16974,"date":"2020-07-28T18:50:43","date_gmt":"2020-07-28T16:50:43","guid":{"rendered":"http:\/\/54.194.80.134.nip.io\/?p=16974"},"modified":"2021-06-15T16:32:27","modified_gmt":"2021-06-15T14:32:27","slug":"business-analytics-vs-business-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/business-analytics-vs-business-intelligence\/","title":{"rendered":"Business Analytics vs. Business Intelligence"},"content":{"rendered":"\t\t
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Business Analytics vs. Business Intelligence. Teil 2 der Blog(serie) zu Business Analytics zur Diskussion. \u270c Kennen wir die Ans\u00e4tze nicht schon?<\/h2>\n

\nBisher ver\u00f6ffentlicht: Teil 1: Wie Business Analytics erfolgreich gestalten?<\/a>
Dies ist Teil 2:<\/p>\n

Analytics \u2013 ein wichtiger Baustein f\u00fcr den Unternehmenserfolg<\/h2>\nDr. Mischa Seiter<\/a> fasst den Kern der Aufgaben von Analytics treffend zusammen: \u00abDie Kompetenz, verf\u00fcgbare Daten so zu analysieren, dass betriebswirtschaftliche Problemstellungen evidenzbasiert gel\u00f6st werden k\u00f6nnen, ist f\u00fcr Unternehmen eine zentrale Quelle von dauerhaften Wettbewerbsvorteilen \u2026 Unter Evidenzen werden begr\u00fcndete, objektive Einsichten in einen Sachverhalt verstanden\u00bb (aus Business Analytics:<\/em> Wie Sie Daten f\u00fcr die Steuerung von Unternehmen nutzen<\/em><\/a>, 2. Auflage).\n\nDiese Definition f\u00fcr Business Analytics unterscheidet sich nicht grundlegend von anderen Definitionen und Beschreibungen, die f\u00fcr das Umfeld Business Intelligence, Data Warehouse etc. genutzt werden. Hier den Begriff \u00abalten Wein in neuen Schl\u00e4uchen\u00bb zu verwenden, greift aus meiner Sicht allerdings zu kurz.\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Business Analytics vs. Business Intelligence<\/h2>

Beide Begriffe werden f\u00fcr \u00e4hnliche Sachverhalte verwendet. Der Unterschied in der Verwendung der beiden Begriffe liegt im Wesentlichen bei der Verantwortung f\u00fcr die BI-Anwendungen. Die Organisation und insbesondere der Betrieb von BI-L\u00f6sungen waren nur mit hohem speziellem Know-how zufriedenstellend m\u00f6glich.\u00a0<\/span><\/p>

Daraus ergab sich in vielen Unternehmen eine Verantwortung in der IT. Damit einhergehend zeichnen sich viele L\u00f6sungen, die unter Business Intelligence gef\u00fchrt werden, dadurch aus, dass sie f\u00fcr ihre Anforderung sehr effizient entwickelt sind und somit auch einen guten und sicheren Betrieb gew\u00e4hrleisten, sich aber in Bezug auf neue Anforderungen als sehr schwerf\u00e4llig herausstellen.\u00a0<\/span><\/p>

Die Verantwortung f\u00fcr den Betrieb von Data Analytics-L\u00f6sungen f\u00fchrt dazu, dass der eigentliche Eigent\u00fcmer (das Business) sich nicht mehr mit dieser identifiziert und nach eigenen L\u00f6sungen strebt. <\/a>Hierf\u00fcr ben\u00f6tigt man einen neuen Begriff, um sich von den etablierten L\u00f6sungen abzugrenzen und Ressourcen f\u00fcr die neuen Vorhaben zu allokieren.<\/span><\/p>

\u00abBusiness Analytics\u00bb bietet sich hier f\u00f6rmlich an und zeigt auf, dass etwas Neues gebraucht wird und auch etwas Neues entsteht. Die folgende Abbildung aus M. Seiter: Business Analytics:<\/em> Wie Sie Daten f\u00fcr die Steuerung von Unternehmen nutzen<\/em><\/a> zeigt den Prozess.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ein Blick auf den Business Analytics Prozess macht deutlich, dass es nicht um ein neues Themenfeld geht. Die Teilschritte sind uns wohl bekannt, jedoch r\u00fccken BI-Anwendungen in diesem Kontext wieder n\u00e4her zum Business. Dies ver\u00e4ndert den Blick auf Technologien und Tools stark.<\/span><\/p>

Auch die Gartner Group hat sich aktiv an dem Re-Branding f\u00fcr Analytics beteiligt, wobei wir die Fragestellung auch schon unter dem Stichwort \u201eData Warehouse\u201c (2001) kennen.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\tWenn wir uns die L\u00f6sungsvielfalt in den Unternehmen anschauen, dann f\u00e4llt auf, dass sich die meisten etablierten L\u00f6sungen im Bereich der deskriptiven Analytics befinden. Viele BI-Anwendungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum stabil sind. Methoden, die dem Bereich von Advanced Analytics zuzuordnen sind, werden praktisch nicht eingesetzt.\n\nGanz anders sieht es mit den Fragestellungen aus, die entweder nicht stabil existieren oder aber sehr neu sind und eine sofortige Antwort ben\u00f6tigen. Jeder, der schon mal f\u00fcr den Marketingbereich eine stabile Datenbasis oder stabile Reports bauen wollte, wird wissen, wie schnell sich Fragestellungen in diesem Bereich \u00e4ndern k\u00f6nnen. Hier ist das Marketing sicherlich nicht allein, bietet jedoch ein sehr anschauliches Beispiel.<\/p>\nIch empfehle beide Ans\u00e4tze zu kombinieren. Wir haben auch heute noch einige Kunden, die mit dem Data Warehouse beginnen. Es gibt viele Daten, Fragestellungen und Datenaufbereitungen, die dauerhaft f\u00fcr das Unternehmen vom Wert sind. F\u00fcr diese empfehle ich das Enterprise Data Warehouse<\/a>. Hierf\u00fcr werden auch weiterhin Spezialisten gebraucht.\n\nDas Enterprise Data Warehouse hat sich zu einem logischen Konstrukt weiterentwickelt. Ein monolithischer Block kann den Anforderungen nicht gerecht werden. Die Anforderungen an die Effizienz einer solchen L\u00f6sung wird regelm\u00e4ssig nicht geeignet sein, neue Ad-hoc-Anfragen zu beantworten.\n\nUm die Agilit\u00e4t auch f\u00fcr neue Fragestellungen zu gew\u00e4hrleisten, ben\u00f6tigen wir eine Erg\u00e4nzung durch eine sehr businessnahe Organisation. Das Business muss die M\u00f6glichkeit haben, den eigenen Data-Mart zu ver\u00e4ndern, weiterzuentwickeln und effiziente Antworten auf spontan auftretende Fragestellungen zu erhalten.\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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