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Wie unterscheiden sich Business Intelligence und Predictive Analytics?

Das Verständnis davon, wie sich Predictive Analytics und Business Intelligence unterscheiden, ist wichtig, um die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen.

Man könnte eine detaillierte Abhandlung darüber schreiben, was Business Intelligence (BI) und Predictive Analytics unterscheidet. Doch hier ist die kurze Antwort: BI versucht zu verstehen, was bereits geschehen ist, während Preditive Analytics Informationen aus der Vergangenheit verwendet, um abzubilden, was in Zukunft passieren könnte.

Sowohl Business-Intelligence- als auch Predictive-Analytics-Anwendungen analysieren historische Daten, doch letzteres verwendet die Daten, um wahrscheinliche zukünftige Ereignisse zu modellieren. BI konzentriert sich dagegen um die Verpackung, Darstellung und Erforschung der Daten.

Business Intelligence gibt es bereits einige Jahre. Es ist der Nachfolger der einfachen Berichterstattung. In Verbindung mit Dashboards und anderen Formen visueller Darstellung schafft BI einen Mehrwert aus großen Datenmengen, indem es große Mengen einzelner Fakten in einer bestimmten Form gruppiert, organisiert, analysiert und verpackt, so dass sich darin die zugrunde liegenden Wahrheiten, Muster, Trends und Beziehungen – also in einem Wort: die Intelligenz – erkennen lassen. Business Intelligence berechnet für Führungskräfte und andere hochrangige Manager Werte aus ERP- und anderen Informationssystemen, aus denen sich Erkenntnisse gewinnen lassen.

Predictive Analytics greift auf verschiedene analytische und statistische Techniken zurück, um ein Modell auf Basis von Mustern und Beziehungen zu entwickeln, das einen Aspekt eines Geschäfts beschreibt. Das Modell bildet ab, was in Zukunft geschehen könnte, wenn die vergangenen Bedingungen bestehen bleiben oder, was noch wichtiger ist, wenn sich die Bedingungen ändern.

Diese „Was-wäre-wenn-“ oder Simulationsfähigkeit ist es, welche die wahre Stärke und den wahren Wert von Predictive Analytics ausmacht. Das Vorhersagemodell kann einen informierten Einblick in Kundenverhalten, Produktangebot und -nachfrage, Betrugserkennung, Risikobewertung, Umsatz- und Gewinnprognose und vieles mehr bieten.

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Predictive-Analytics-Software als natürliche Erweiterung von Data Mining und Business Intelligence, wird häufig von den gleichen Anbietern entwickelt und verkauft. Dazu zählen auch ERP-Anbieter, welche die Funktionen als Erweiterung oder zusätzliches Produkt zu bestehenden Anwendungen vertreiben.

Das größte Hindernis für eine breitere Anwendung von Predictive Analytics ist seine Komplexität, die häufig spezialisierte und trainierte Mitarbeiter erfordert, zum Beispiel Data Scientists, um in den Genuss der entsprechenden Vorteile zu kommen. Die Branchenanbieter konzentrieren sich aktuell darauf, die analytischen Anwendungen zu vereinfachen, um dieses Problem zu überwinden und die Anwendungen benutzerfreundlicher zu machen oder zumindest besser nutzbar für Geschäftsanwender und andere Mitarbeiter, die nicht auf deren Einsatz spezialisiert sind.

Sowohl Business Intelligence als auch Predictive Analytics werden verwendet, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings erweitert Predicitive Analytics den Nutzen einer BI-Anwendung, so dass man sich von der Frage „Was ist passiert?“ hin zur Frage „Was könnte in Zukunft passieren?“ bewegt.

Branchenbeobachter sind aber vorsichtig damit, einen klar identifizierbaren Geschäftsnutzen für Analytics und Vorhersagewerkzeuge zu identifizieren, mit denen sich ein echter Vorteil erreichen lässt. Es passiert leider zu schnell, dass man in den Daten verloren geht und den Fokus darauf verliert, was wichtig ist und einen Wert für eine Organisation hat.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2017 aktualisiert

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