Tauchen Sie ein in die Welt der Natürlichen Sprachverarbeitung! Entdecken Sie modernste NLP-Rollen, die zu Ihren Fähigkeiten und Leidenschaften passen.
NLP-Jobs entdeckenDie globale Geschäftslandschaft steht selten still. Im Gegenteil, es verändert sich ständig und entwickelt sich rasant weiter, weshalb Unternehmen aller Größenordnungen und praktisch aller Branchen Business Intelligence (BI) und Big Data nutzen, um die Konkurrenz zu überlisten, zu überholen und zu manövrieren.
Big Data und die Komponenten von Business Intelligence sind in der modernen Geschäftslandschaft sehr wichtig zu verstehen. Die Analyse von Big Data und Business Intelligence kann potenziell sehr wertvolle Erkenntnisse beispielsweise über Markttrends, betriebliche Effizienz oder Kundenverhalten liefern – allesamt kann Ihnen dabei helfen, Entscheidungen schneller, intelligenter und mit deutlich weniger Risikobereitschaft zu treffen.
Wenn Unternehmen verstehen, wie sie die richtige Big-Data-Analyse- und Business-Intelligence-Technologie nutzen können, erhalten sie Zugang zu riesigen Informationsmengen (die über reguläre Kanäle nicht verfügbar sind), die sie zur Feinabstimmung nahezu aller Aspekte ihrer Abläufe und zur Verbesserung ihres ROI nutzen können .
Allerdings ist die Fähigkeit zu verstehen, wie man BI und Big Data möglichst effektiv nutzen kann, eine Kunst für sich und ein wesentlicher Erfolgsgarant in der weitgehend digitalisierten Welt.
Unter Big Data versteht man die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen täglich generieren. Diese Daten können aus Website-Aktivitäten, Social-Media-Interaktionen, Kundentransaktionen und vielem mehr stammen. Es ist wichtig zu verstehen, dass der Durchschnittsmensch die schiere Menge dieser Daten wahrscheinlich nicht begreifen kann. Mit den richtigen Big-Data-Tools und Business-Intelligence-Komponenten können Unternehmen jedoch die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen finden und unglaublich wertvolle Erkenntnisse gewinnen.
Dies umfasst eine sehr grundlegende Erklärung dessen, was Big Data ist.
Unter Business Intelligence (BI) versteht man das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Die Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence besteht darin, dass Ersteres das für die Analyse notwendige Rohmaterial liefert, während Letzteres Unternehmen bei der Analyse und Interpretation unterstützt, um wichtige Trends, Muster, Chancen und Korrelationen zu identifizieren. All diese „Mini-Goldminen“ an Informationen wären verborgen geblieben, wenn Unternehmen nicht von Anfang an Big-Data-Analysen eingesetzt hätten.
Die obige eher grundlegende Erklärung reicht jedoch nicht aus, um zu verstehen, wie sich Big Data auf Business Intelligence auswirkt, da sie dies in erheblichem Maße tut – indem sie Unternehmen mit Erkenntnissen in Echtzeit ausstattet, um den Weg für hochkalkulierte und fundierte Entscheidungen zu ebnen das Risiko ist deutlich geringer.
Nehmen wir dieses Beispiel: Durch Big-Data-Analysen und Business Intelligence können Einzelhandelsunternehmen das Kundenverhalten über alle ihre Kanäle hinweg verfolgen und so ein tieferes Verständnis ihrer einzigartigen Kaufmuster und Einkaufspräferenzen gewinnen. Im Gegenzug können sie diese Informationen nutzen, um Produktangebote zu verbessern, Strategien zur Verbesserung der Kundenbindung zu entwickeln oder bessere, personalisiertere Marketingkampagnen zu erstellen.
In der Weinindustrie beispielsweise – einer Branche, in der täglich sehr große Mengen an Daten zu Verkäufen, Produktion, Verbraucherpräferenzen und mehr generiert werden – können Big Data und Business Intelligence verwendet werden, um Einblicke in die neuesten Branchentrends wie den zu gewinnen Welche Weinsorten am beliebtesten sind und in welchen Teilen der Welt sie verkauft werden.
Weingüter können diese Informationen nutzen, um fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Weinsorten sie produzieren sollten und wie sie diese in verschiedenen Regionen vermarkten könnten. Sie können BI und Big Data auch nutzen, um Kundenpräferenzen und Kaufmuster auf dem Weltmarkt besser zu verstehen oder beispielsweise die effektivsten Strategien für die Ansprache einer Zielgruppe an einem bestimmten Standort oder einer bestimmten Region zu entwickeln.
Eine weitere wichtige Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence besteht darin, prädiktive Analysen zu ermöglichen. Wenn Unternehmen historische Daten analysieren, können sie im Wesentlichen Muster aufdecken und zukünftige Trends vorhersagen. Dies kann ihnen helfen, viel bessere Entscheidungen in einer Vielzahl von Aspekten zu treffen – von der Bestandsverwaltung und der Bearbeitung von Beschwerden bis hin zur Produktentwicklung und zukünftigen Forschung.
Daher ist es wichtig, diesen Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Big Data zu verstehen, da Big Data an sich die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit Business Intelligence umgehen. Durch den Zugriff auf riesige Datenmengen können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die zuvor entweder nicht zu finden waren oder die sie nicht einmal auf dem Schirm hatten, um sie weiterverfolgen zu können.
Ebenso wichtig ist es, den Hauptunterschied zwischen Big Data und Business Intelligence zu verstehen. Manche Menschen verwenden beide Begriffe synonym, auch wenn sie nicht auf dasselbe hinweisen.
Big Data und Big Data Analytics sind ein weit gefasster Begriff, der Business Intelligence und andere Aktivitäten wie Textanalyse, Vorhersagemodellierung und Data Mining umfasst.
Business Intelligence ist eine Teilmenge der Big-Data-Analyse – eine Sammlung verschiedener Technologien und Prozesse, die beim Sammeln, Speichern, Analysieren und Berichten von Daten helfen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.
Wenn wir es unter dem Gesichtspunkt des Nutzens betrachten, dann hilft Big Data Unternehmen bei:
BI hingegen hilft Unternehmen bei:
Lassen Sie uns auch jeweils ein einzigartiges Beispiel untersuchen, während wir versuchen zu beantworten: „Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Business Intelligence?“:
Big Data – Eine große Social-Media-Plattform wie Facebook beherbergt Millionen von Menschen, die Dinge posten und teilen sowie mit anderen Facebook-Nutzern interagieren. Die Plattform generiert riesige Datenmengen in Form von Bildern, Texten, Videos und mehr. Diese Daten sind so umfangreich und komplex, dass sie mit herkömmlichen Methoden nicht analysiert werden können. Doch mit Big-Data-Analysen und -Technologien können diese Daten recht effizient und schnell verarbeitet und interpretiert werden.
Business Intelligence – Betrachten wir nun ein Einzelhandelsunternehmen, das täglich verschiedene Daten zu Verkäufen, Lagerbeständen und Kundenkäufermustern sammelt. Anhand dieser Daten werden Berichte und Dashboards erstellt, die Einblick in die Unternehmensleistung geben. Beispielsweise möchte das Einzelhandelsunternehmen möglicherweise bestimmte Verkaufsdaten analysieren, um zu verstehen, welche Produkte Verkaufsschlager sind und welche nicht. Mithilfe dieser Informationen können sie dann ihre Lagerbestände optimieren und fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Marketing, Werbung und Verkaufsförderung treffen.
Die zunehmende Integration von BI und Big Data hat sicherlich eine Reihe von Herausforderungen mit sich gebracht, zusammen mit den verschiedenen Möglichkeiten, die Unternehmen geboten wurden, um Abläufe und Einnahmequellen zu verbessern.
Eine häufige Herausforderung ist beispielsweise die Erfassung und Verwaltung großer Datenmengen aus mehreren Quellen. Wie man sich vorstellen kann, erfordert dies eine erhebliche Investition in Technologie und Fachkompetenz, um sicherzustellen, dass die strukturierten und unstrukturierten Daten so genau und effizient wie möglich erfasst werden. Sobald diese Daten erfasst wurden, müssen sie unter Berücksichtigung bestimmter Best Practices gespeichert und verwaltet werden, damit sie immer sicher, zugänglich und nutzbar sind. Auch hierfür sind hochspezialisierte Technologien und Infrastrukturen erforderlich, die speziell für die Verarbeitung riesiger Datenmengen konzipiert und gebaut wurden.
Eine weitere wichtige Herausforderung, die mir in den Sinn kommt, ist die Qualitätssicherung. Die zugrunde liegende Qualität Ihrer Big Data und Business Intelligence ist sehr wichtig, da Sie sich bei der täglichen Entscheidungsfindung darauf verlassen müssen – damit dies jedoch wie beabsichtigt funktioniert, müssen die Daten absolut genau und zuverlässig sein. Dies kann an sich schon eine Herausforderung sein, insbesondere wenn wir mit großen Datenmengen aus mehreren Quellen umgehen müssen.
Da Unternehmen jeden Tag so große Datenmengen sammeln und speichern, wird auch der Schutz dieser Daten zu einer Herausforderung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten stets sicher und vertraulich bleiben und den neuesten Datenschutz- und Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO) entsprechen. Wenn diese Vorschriften nicht eingehalten werden, kann dies schwerwiegende finanzielle und rechtliche Folgen haben.
Eine große Herausforderung für Unternehmen ist die Komplexität der Analyse großer Datenmengen. Es erfordert hochspezialisierte Fähigkeiten und Tools, und dies stellt für viele Unternehmen eine Herausforderung dar, oft weil ihnen die internen Ressourcen und das Fachwissen fehlen, um die erfassten Daten ordnungsgemäß zu analysieren und zu interpretieren.
Schließlich ist die Implementierung von Big-Data-Systemen und -Prozessen in der Regel ein kostspieliger Prozess, insbesondere für KMU. Leider stellen diese hohen Kosten möglicherweise eine Eintrittsbarriere dar und hindern Start-ups und KMU daran, die Vorteile von Big Data und Business Intelligence in vollem Umfang zu verstehen und zu nutzen.
Big Data und Business Intelligence verändern derzeit die Arbeitsweise von Unternehmen. Die Möglichkeit, sich von der Konkurrenz abzuheben, ist nur ein großer Vorteil, der oberflächlich sofort erkennbar ist.
Wenn wir uns etwas tiefer mit Big Data und den Komponenten von Business Intelligence befassen, können wir verstehen (und schätzen), dass beide Unternehmen dabei helfen können, ihr Kundenerlebnis auf ganzer Linie deutlich zu verbessern. Dies kann erreicht werden, indem aussagekräftige Einblicke in die Bedürfnisse, Vorlieben, Werte, Motivationen usw. ihrer Kunden gewonnen werden, wodurch sie ein noch ansprechenderes und personalisierteres Erlebnis schaffen können.
Es lohnt sich auch anzuerkennen, dass Big-Data-Analysen und Business Intelligence als Tor zur Steigerung der betrieblichen Effizienz dienen können – nämlich durch die Identifizierung bestehender Ineffizienzen oder Mängel in Prozessen, wodurch Kosten gesenkt und die Gesamtleistung des Unternehmens gesteigert werden können.
Wenn Unternehmen in der Lage sind, in Echtzeit auf prädiktive Big-Data-Analysen und Business Intelligence zuzugreifen, können sie effektiv strategische Entscheidungen treffen, die mit ihrem Geschäftsergebnis im Einklang stehen, Chancen nutzen, bevor es ihre Konkurrenten können, und sogar zukünftige Trends schnell antizipieren.
Darüber hinaus können BI- und Big-Data-Einblicke auch dazu genutzt werden, innovativere Produkte und/oder Dienstleistungen zu entwickeln – insbesondere in Märkten, die sich schnell verändern, und so Unternehmen in die Lage zu versetzen, einen größeren Marktanteil zu gewinnen und ihre Umsatzzahlen zu verbessern.
Da der Trend zu Big-Data-Analysen und Business Intelligence immer beliebter wird, ergeben sich immer auch neue Möglichkeiten. Unternehmen aller Größenordnungen werden sich in der Lage fühlen, bessere Entscheidungen rund um ihre Abläufe zu treffen und gleichzeitig größere, vielfältigere und komplexere Datensätze zu analysieren. Dies wird ihnen sicherlich dabei helfen, Trends beispielsweise in den Marktbedingungen oder im Kundenverhalten zu erkennen, deren Aufdeckung andernfalls sehr schwierig sein könnte.
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Unternehmen den Wert ihrer Big Data und der beteiligten Business Intelligence-Komponenten maximieren können.
Eine der wichtigsten BI-Strategien (Big Data) besteht darin, spezifische KPIs (Key Performance Indicators) zu identifizieren. Und indem Sie festlegen, welche Metriken verfolgt werden sollen, können Sie verstehen, wie Ihre Big Data und Business Intelligence besser genutzt werden können, um die Leistung in mehreren Bereichen zu verbessern – typischerweise Kundengewinnung und -bindung, Umsatzwachstum und -verfolgung, Risikominderung usw.
Die Investition in eine robuste Cloud-Computing-Lösung ist sehr wichtig, um den wahren Wert von BI/Big Data auszuschöpfen. Das bedeutet, in die richtige Hardware und Software sowie in die notwendigen Netzwerkressourcen zu investieren, die bereits vollständig für die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten optimiert sind.
Sie müssen außerdem die richtigen Richtlinien für die Datenverwaltung entwickeln, damit Ihre Daten immer sicher sind, und es müssen spezifische Richtlinien vorhanden sein, um deren Qualitätskontrolle und Herkunft sicherzustellen. Dies ist eine wichtige Vorgehensweise, da sie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit aller Ihrer Datenbestände garantiert. Unternehmen, die proaktiv eine Kultur der Entscheidungsfindung durch datengesteuerte Erkenntnisse fördern, sind immer besser in der Lage, Big Data auf die effektivste Weise zu nutzen – als Unternehmen, die dies nicht tun.
Indem Sie Ihren Mitarbeitern die notwendigen Schulungen und den Zugang zu Datenvisualisierungstools und Datenanalysen bieten, können Sie eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung auf praktisch allen Ebenen der Organisation fördern.
Unserer Beobachtung nach sind Big-Data-Initiativen immer dann am effektivsten, wenn abteilungsübergreifende Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens erfolgt. Das bedeutet also, dass funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten, damit sie gemeinsam Chancenbereiche und spezifische Überschneidungen identifizieren können, um Daten zu nutzen, um innovativere Lösungen zu entwickeln, die dem Unternehmen und seinen Kunden zugute kommen.
Bisher haben wir den Unterschied zwischen Business Intelligence und Big Data und die Überschneidungen zwischen Big Data Analytics und Business Intelligence diskutiert. Wir haben auch einige der potenziellen Anwendungen dieser Schnittstelle besprochen und wie Unternehmen Strategien entwickeln können, um ihre Big-Data-Ressourcen optimal zu nutzen.
Daher lohnt es sich auch, einige Implikationen für Unternehmen genauer zu diskutieren, wenn wir über die Integration von Big Data Analytics und Business Intelligence sprechen.
Durch den Echtzeitzugriff auf Big-Data-Analysen entweder auf Unternehmenssystemen oder mobilen Geräten können Geschäftsinhaber unterwegs fundiertere Entscheidungen treffen. Vorbei sind die Zeiten, in denen Sie darauf warten mussten, dass Ihre Untergebenen einen Bericht erstellen, oder dass Sie nur an Ihrem Schreibtisch sitzen mussten, um wichtige Geschäftsdaten für die Entscheidungsfindung einzusehen. Dieses Maß an Agilität bietet einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in der heutigen äußerst wettbewerbsintensiven Geschäftslandschaft.
Wie wir bereits früher in diesem Artikel kurz angesprochen haben, trägt diese Integration oder Überschneidung dazu bei, eine ganze Kultur rund um die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern. Da immer mehr Teammitglieder auf ihren Geräten Zugriff auf Big Data und Business-Intelligence-Tools haben, wird die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu einem integralen Bestandteil der Unternehmenskultur.
Dies kann den Grundstein für eine bessere Geschäftsleistung legen, da Entscheidungen nicht mehr auf der Grundlage von Annahmen, Prognosen oder „Bauchgefühlen“, sondern auf der Grundlage von Fakten und Erkenntnissen getroffen werden.
Wenn Big Data richtig genutzt wird, können Unternehmen unübertroffene Business Intelligence erhalten. Sobald Unternehmen den Zusammenhang zwischen Big Data und Business Intelligence verstehen, können sie ihn nutzen, um:
Mit den Fortschritten bei Technologien wie KI, ML und NLP sowie der zunehmenden Verfügbarkeit sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten hat sich Business Intelligence stark weiterentwickelt und ist komplexer und anspruchsvoller denn je. Allein die Fortschritte bei ML- und KI-Algorithmen haben es Unternehmen beispielsweise ermöglicht, Big-Data-Analysen und Business Intelligence besser zu nutzen und verborgene Erkenntnisse, Muster und Trends aufzudecken, die sonst einfach nicht verfügbar wären. Dies hat Unternehmen viel mehr Möglichkeiten eröffnet, Leistungsengpässe besser zu verstehen, Möglichkeiten zur Optimierung des täglichen Betriebs zu finden und Innovationen in mehreren Geschäftsfunktionen voranzutreiben.
Allerdings hat die Integration von Business Intelligence und Big Data auch einige einzigartige Herausforderungen mit sich gebracht – zum Beispiel Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken, den Bedarf an fortschrittlichen Datenverarbeitungs- und -verwaltungssystemen und den dringenden Bedarf, qualifiziertes Personal einzustellen kann die Daten richtig analysieren und interpretieren.
Unternehmen müssen die Vorteile sowie die damit verbundenen einzigartigen Herausforderungen verstehen, um das wahre Potenzial dieser Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence, die wir erleben, auszuschöpfen.
Mit Fast Data Science als Partner können Sie Erkenntnisse gewinnen, mit denen Sie alles erreichen können, vom Überlisten Ihrer Konkurrenten über die Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zur Steigerung der Geschäftseffizienz und mehr.
Wir sind nur einen Anruf entfernt: +44 20 3488 5740 .
Stichworte
BI Big Data Big Data und die Komponenten von Business Intelligence Big Data und Business Intelligence Business Intelligence und Big Data Big-Data-Analyse und Business Intelligence Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Business Intelligence? Unterschied zwischen Business Intelligence und Big Data
Suchen Sie Experten in Natürlicher Sprachverarbeitung? Veröffentlichen Sie Ihre Stellenangebote bei uns und finden Sie heute Ihren idealen Kandidaten!
Veröffentlichen Sie einen Job
Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.
Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.
Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.
What we can do for you
