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Veröffentlichen Sie einen JobDie globale Geschäftslandschaft steht selten still. Im Gegenteil, sie verändert und entwickelt sich ständig und rasant weiter. Deshalb nutzen Unternehmen jeder Größenordnung und praktisch aller Branchen Business Intelligence (BI) und Big Data, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und sie auszumanövrieren.
In der modernen Geschäftswelt ist es sehr wichtig, Big Data und die Komponenten von Business Intelligence zu verstehen. Die Analyse von Big Data und Business Intelligence kann potenziell sehr wertvolle Erkenntnisse über beispielsweise Markttrends, Betriebseffizienz oder Kundenverhalten liefern – all dies kann Ihnen dabei helfen, Entscheidungen schneller, intelligenter und mit deutlich weniger Risiko zu treffen.
Wenn Unternehmen verstehen, wie sie die richtige Big Data-Analyse- und Business-Intelligence-Technologie nutzen können, erhalten sie Zugriff auf enorme Mengen an Informationen (die über herkömmliche Kanäle nicht verfügbar sind), die sie zur Feinabstimmung nahezu aller Aspekte ihrer Betriebsabläufe und zur Verbesserung ihres ROI verwenden können.
Allerdings ist die Fähigkeit zu verstehen, wie Sie BI und Big Data möglichst effektiv nutzen können, eine Kunst für sich und ein wesentlicher Erfolgsfaktor in unserer weitgehend digital gesteuerten Welt.
Lehnen Sie sich zurück und füllen Sie Ihren Kaffeevorrat auf, während wir uns eingehend mit der Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence befassen, warum es für Unternehmen wichtig ist, diese Schnittstelle zu verstehen, den Unterschied zwischen Business Intelligence und Big Data und vieles mehr.
Big Data bezeichnet die riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die Unternehmen täglich generieren. Diese Daten können aus Website-Aktivitäten, Interaktionen in sozialen Medien, Kundentransaktionen und vielem mehr stammen. Es ist wichtig zu verstehen, dass der Durchschnittsbürger das schiere Volumen 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, was Big Data ist.
Business Intelligence (BI) ist die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten, um Unternehmen zu besseren Entscheidungen zu verhelfen. Die Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence besteht darin, dass erstere das für die Analyse erforderliche Rohmaterial liefert, während letztere Unternehmen bei der Analyse und Interpretation unterstützt, um wichtige Trends, Muster, Chancen und Zusammenhänge zu erkennen. All diese „kleinen Goldminen“ an Informationen wären verborgen geblieben, wenn Unternehmen nicht von Anfang an Big-Data-Analysen eingesetzt hätten.
Die obige, eher grundlegende Erklärung reicht allerdings nicht aus, um zu verstehen, welche Auswirkungen Big Data auf die Business Intelligence hat, denn sie hat einen erheblichen Einfluss: Unternehmen erhalten Erkenntnisse in Echtzeit und können so gut kalkulierte und fundierte Entscheidungen treffen, die mit deutlich weniger Risiken verbunden sind.
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 individuellen Kaufmuster und Einkaufspräferenzen gewinnen. Diese Informationen können sie wiederum nutzen, um ihr Produktangebot zu verbessern, Strategien zur Verbesserung der Kundentreue zu entwickeln oder bessere, personalisiertere Marketingkampagnen zu erstellen.
In der Weinbranche etwa – einer Branche, in der täglich riesige Mengen an Daten zu Verkäufen, Produktion, Verbraucherpräferenzen usw. generiert werden – können Big Data und Business Intelligence genutzt werden, um Erkenntnisse über die neuesten Branchentrends zu gewinnen, etwa darüber, 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 und wie sie diese in verschiedenen Regionen vermarkten können. Sie können BI und Big Data auch nutzen, um Kundenpräferenzen und Kaufverhalten auf dem globalen Markt besser zu verstehen oder beispielsweise die effektivsten Strategien zu entwickeln, um ein Publikum an einem bestimmten Ort oder in einer bestimmten Region anzusprechen.
Eine weitere wichtige Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence ist die Ermöglichung prädiktiver Analysen. Wenn Unternehmen historische Daten analysieren, können sie im Wesentlichen Muster erkennen und zukünftige Trends vorhersagen. Dies kann ihnen helfen, in einer Vielzahl von Aspekten – von der Bestandsverwaltung und Beschwerdebearbeitung bis hin zur Produktentwicklung und zukünftigen Forschung – viel bessere Entscheidungen zu treffen.
Daher ist es wichtig, diesen Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Big Data zu verstehen, denn Big Data an sich revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Business Intelligence angehen. Durch den Zugriff auf riesige Datenmengen können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die zuvor entweder unmöglich zu finden waren oder die sie nicht einmal als etwas erkannten, das sie verfolgen könnten.
Damit das Ganze funktioniert, müssen Unternehmen in die richtigen Tools und Strategien für Big Data Analytics und Business Intelligence investieren, da diese nicht nur ein starker Wachstumsmotor sein, sondern ihnen auch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
Ebenso wichtig ist es, den Hauptunterschied zwischen Big Data und Business Intelligence zu verstehen. Manche Leute verwenden beide Begriffe synonym, obwohl sie nicht dasselbe meinen.
Big Data und Big Data Analytics sind weit gefasste Begriffe, die neben Business Intelligence auch andere Aktivitäten wie Textanalyse, prädiktive Modellierung und Data Mining umfassen.
Natural language processing
Business Intelligence ist ein Teilbereich der Big Data-Analyse – eine Sammlung verschiedener Technologien und Prozesse, die bei der Erfassung, Speicherung, Analyse und Berichterstattung von Daten helfen und so zu besseren Geschäftsentscheidungen beitragen.
Betrachtet man die Vorteile, helfen Big Data den Unternehmen bei Folgendem:
BI unterstützt Unternehmen bei:
Lassen Sie uns außerdem in jedem Fall ein einzigartiges Beispiel untersuchen, um die Frage „Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Business Intelligence?“ zu beantworten:
Big Data – Eine große Social-Media-Plattform wie Facebook beherbergt Millionen von Menschen, die Dinge posten und teilen sowie mit anderen Facebook-Benutzern interagieren. Die Plattform generiert riesige Datenmengen in Form von Bildern, Texten, Videos und mehr. Diese Daten sind so groß und komplex, dass sie mit herkömmlichen Methoden nicht analysiert werden können. Mit Big-Data-Analysen und -Technologien können diese Daten jedoch recht effizient und schnell verarbeitet und interpretiert werden.
Business Intelligence – Betrachten wir nun ein Einzelhandelsunternehmen, das täglich verschiedene Daten zu Verkäufen, Lagerbeständen und Kaufverhalten der Kunden sammelt. Anhand dieser Daten erstellt es Berichte und Dashboards, die Einblicke in die Leistung des Unternehmens bieten. Beispielsweise möchte das Einzelhandelsunternehmen möglicherweise bestimmte Verkaufsdaten analysieren, um herauszufinden, welche Produkte sich gut verkaufen und welche nicht. Diese Informationen können dann zur Optimierung der Lagerbestände und zur Treffen fundierterer Entscheidungen in Bezug auf Marketing, Werbung und Verkaufsförderung genutzt werden.
Die zunehmende Integration von BI und Big Data bringt sicherlich auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, bietet Unternehmen aber auch zahlreiche Chancen zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe und Einnahmequellen.
Eine häufige Herausforderung ist beispielsweise die Erfassung und Verwaltung riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Wie man sich vorstellen kann, erfordert dies erhebliche Investitionen in Technologie und Fachkenntnisse, um sicherzustellen, dass die strukturierten und unstrukturierten Daten so genau und effizient wie möglich erfasst werden. Sobald die Daten erfasst wurden, müssen sie unter Berücksichtigung bestimmter Best Practices gespeichert und verwaltet werden, damit sie immer sicher, zugänglich und nutzbar sind. Auch hier sind hochspezialisierte Technologien sowie eine Infrastruktur erforderlich, die speziell für die Verarbeitung riesiger Datenmengen entwickelt und gebaut wurde.
Eine weitere wichtige Herausforderung ist die Qualitätssicherung. Die zugrunde liegende Qualität Ihrer Big Data und Business Intelligence ist sehr wichtig, da Sie sich bei Ihren täglichen Entscheidungen darauf verlassen müssen. Damit dies jedoch wie beabsichtigt funktioniert, müssen die Daten absolut genau und zuverlässig sein. Dies kann eine Herausforderung für sich sein, insbesondere wenn wir mit großen Datenmengen aus mehreren Quellen umgehen müssen.
Da Organisationen täglich so große Datenmengen sammeln und speichern, wird auch deren Schutz zu einer Herausforderung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten stets sicher und vertraulich bleiben und den neuesten Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO) entsprechen. Werden diese Bestimmungen nicht eingehalten, kann dies schwerwiegende finanzielle und rechtliche Folgen haben.
Eine große Herausforderung für Unternehmen ist die Komplexität der Big-Data-Analyse. Sie erfordert hochspezialisierte Fähigkeiten und Werkzeuge, und viele Unternehmen empfinden dies als Herausforderung, oft weil ihnen die internen Ressourcen und das Fachwissen fehlen, um die Daten nach ihrer Erfassung richtig 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 können diese hohen Kosten eine Eintrittsbarriere darstellen und Startups und KMU daran hindern, die Vorteile der Kombination aus Big Data und Business Intelligence vollständig zu verstehen und zu nutzen.
Big Data und Business Intelligence verändern derzeit die Arbeitsweise von Unternehmen. Die Möglichkeit, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist nur einer der großen Vorteile, die auf den ersten Blick erkennbar sind.
Wenn wir uns Big Data und die Komponenten von Business Intelligence etwas genauer ansehen, können wir verstehen (und erkennen), dass beides Unternehmen dabei helfen kann, ihr Kundenerlebnis in allen Bereichen deutlich zu verbessern. Dies kann erreicht werden, indem sie aussagekräftige Einblicke in die Bedürfnisse, Vorlieben, Werte, Motivationen usw. ihrer Kunden gewinnen und so ein noch ansprechenderes und personalisierteres Erlebnis schaffen können.
Darüber hinaus sollte auch die Tatsache berücksichtigt werden, dass Big Data-Analysen und Business Intelligence als Wegbereiter für die Steigerung der Betriebseffizienz fungieren können – und zwar durch die Identifizierung bestehender Ineffizienzen oder Mängel in Prozessen, wodurch Kosten gesenkt und die Gesamtleistung des Unternehmens gesteigert werden kann.
Wenn Unternehmen in Echtzeit auf prädiktive Big Data-Analysen und Business Intelligence zugreifen können, können sie effektiv strategische Entscheidungen treffen, die sich auf ihr Endergebnis auswirken. Sie können Chancen nutzen, bevor dies ihre Konkurrenten tun, und sogar künftige Trends schnell vorhersehen.
Darüber hinaus können Erkenntnisse aus BI und Big Data auch dazu genutzt werden, innovativere Produkte und/oder Dienstleistungen zu entwickeln – insbesondere in sich rasch verändernden Märkten. So können Unternehmen größere Marktanteile gewinnen und ihre Umsätze steigern.
Da der Trend zu Big Data Analytics und Business Intelligence immer beliebter wird, ergeben sich auch immer neue Möglichkeiten. Unternehmen jeder Größenordnung können bessere Entscheidungen für ihre Betriebsabläufe treffen und gleichzeitig größere, vielfältigere und komplexere Datensätze analysieren. Dies wird ihnen sicherlich dabei helfen, Trends beispielsweise in Bezug auf Marktbedingungen oder Kundenverhalten zu erkennen, die sonst nur schwer aufzudecken wären.
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Unternehmen den Wert ihrer Big Data und der darin enthaltenen Business Intelligence-Komponenten maximieren können.
Eine der wichtigsten BI-Strategien (Big Data), die Sie haben müssen, ist die Identifizierung spezifischer KPIs (Key Performance Indicators). Und indem Sie bestimmen, welche Kennzahlen Sie verfolgen müssen, können Sie verstehen, wie Sie Ihre Big Data und Business Intelligence besser nutzen können, um die Leistung in mehreren Bereichen zu verbessern – typischerweise Kundengewinnung und -bindung, Umsatzwachstum und -verfolgung, Risikominimierung usw.
Um den wahren Wert von BI/Big Data zu erschließen, ist es sehr wichtig, in eine robuste Cloud-Computing-Lösung zu investieren. Dies bedeutet, in die richtige Hardware und Software sowie in die erforderlichen Netzwerkressourcen zu investieren, die bereits vollständig für die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten optimiert sind.
Sie müssen außerdem die richtigen Richtlinien zur Datenverwaltung entwickeln, damit Ihre Daten immer sicher sind. Dazu müssen spezielle Richtlinien zur Qualitätssicherung und Herkunft eingeführt werden. 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 in einer besseren Position, Big Data optimal zu nutzen – als Unternehmen, die dies nicht tun.
Indem Sie Ihren Mitarbeitern die notwendige Schulung und den erforderlichen Zugang zu Datenvisualisierungstools und Datenanalysen bieten, können Sie auf praktisch allen Ebenen der Organisation eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung fördern.
Unserer Beobachtung nach sind Big Data-Initiativen immer dann am effektivsten, wenn mehrere Abteilungen des Unternehmens zusammenarbeiten. Das bedeutet, dass funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten müssen, damit sie gemeinsam Potenzialbereiche und spezifische Überschneidungen identifizieren können, um Daten zu nutzen und innovativere Lösungen zu entwickeln, die dem Unternehmen und seinen Kunden zugute kommen.
Bisher haben wir den Unterschied zwischen Business Intelligence und Big Data sowie die Schnittmenge zwischen Big Data Analytics und Business Intelligence erörtert. Wir haben auch einige der potenziellen Anwendungen dieser Schnittmenge erörtert und wie Unternehmen Strategien entwickeln können, um ihre Big Data-Ressourcen optimal zu nutzen.
Daher lohnt es sich, einige der Auswirkungen für Unternehmen genauer zu diskutieren, wenn wir über die Integration von Big Data Analytics und Business Intelligence sprechen.
Durch Echtzeitzugriff auf Big-Data-Analysen auf Unternehmenssystemen oder Mobilgeräten können Unternehmensinhaber auch unterwegs fundiertere Entscheidungen treffen. Vorbei sind die Zeiten, in denen man auf Berichte von Untergebenen warten oder an den Schreibtisch gefesselt sein musste, um wichtige Geschäftsdaten für die Entscheidungsfindung einzusehen. Dieses Maß an Agilität bietet einen ernsthaften Wettbewerbsvorteil in der heutigen, extrem wettbewerbsintensiven Geschäftswelt.
Wie wir bereits zuvor kurz erwähnt haben, trägt diese Integration oder Schnittstelle dazu bei, eine Kultur rund um 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 die Grundlage 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.
Big Data kann Unternehmen bei richtiger Nutzung unübertroffene Business Intelligence liefern. Wenn Unternehmen erst einmal den Zusammenhang zwischen Big Data und Business Intelligence verstanden haben, können sie diese Daten für Folgendes nutzen:
Mit den Fortschritten in 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 geworden. Allein die Fortschritte bei ML- und KI-Algorithmen haben es Unternehmen beispielsweise ermöglicht, Big Data Analytics und Business Intelligence besser zu nutzen und verborgene Erkenntnisse, Muster und Trends aufzudecken, die sonst einfach nicht verfügbar waren. Dies hat Unternehmen weitaus mehr Möglichkeiten eröffnet, Leistungsengpässe besser zu verstehen, Wege zur Optimierung des täglichen Betriebs zu finden und Innovationen in mehreren Geschäftsfunktionen voranzutreiben.
Allerdings bringt die Integration von Business Intelligence und Big Data auch einige besondere Herausforderungen mit sich. Dazu zählen etwa Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken, der Bedarf an modernen Datenverarbeitungs- und -verwaltungssystemen und die dringende Notwendigkeit, qualifiziertes Personal einzustellen, das die Daten richtig analysieren und interpretieren kann.
Um das wahre Potenzial dieser Schnittstelle zwischen Big Data und Business Intelligence auszuschöpfen, müssen sich die Unternehmen über die damit verbundenen Vorteile, aber auch über die damit verbundenen besonderen Herausforderungen im Klaren sein.
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