In einer Welt, in der Daten das Herzstück strategischer Entscheidungen sind, werden Business Analytics und Data Analytics oft synonym verwendet. Doch diese beiden Disziplinen haben ganz unterschiedliche Ziele. Die eine konzentriert sich auf die Leistung und strategische Entscheidungsfindung, während die andere tief in die Datenanalyse eintaucht. Was ist also der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics? Welche sollte je nach Bedarf gewählt werden? Dieser Artikel führt Dich Schritt für Schritt, um die Unterschiede zu verstehen.
Was ist Business Analytics?
Business Analytics ist eine Disziplin, die Daten nutzt, um strategische Entscheidungen zu treffen. Sie stützt sich auf prädiktive Analysen, statistische Modelle und Data Visualisation-Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Leistungen zu optimieren.
Hauptziel: Vorhersagen und Empfehlungen zur Verbesserung der Geschäftsstrategie und Ressourcenmanagement.
Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt Business Analytics, um Konsumtrends vorherzusagen und seine Lagerbestände entsprechend den Prognosen anzupassen.
Business Analytics geht über die klassische Datenanalyse hinaus, indem es fortschrittliche Machine Learning-Modelle und Simulationsmethoden integriert, um mehrere mögliche Szenarien zu testen. So können Unternehmen Marktentwicklungen antizipieren und sich schnell anpassen.
Was ist Data Analytics?
Data Analytics (DA) ist eine breitere Disziplin, die die Erkundung, Transformation und Interpretation von Rohdaten umfasst. Sie konzentriert sich mehr auf beschreibende und diagnostische Analysen, um zu erklären, was passiert ist und warum.
Hauptziel: Trends verstehen, Muster identifizieren und umsetzbare Informationen aus den Daten extrahieren.
Beispiel: Eine E-Commerce-Website nutzt Data Analytics, um das Nutzerverhalten zu analysieren und ihren Conversion-Funnel zu optimieren.
Data Analytics wird häufig in Bereichen wie wissenschaftlicher Forschung, Finanzen oder Gesundheit eingesetzt, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen und das Verständnis für beobachtete Phänomene zu verbessern.
Was sind die Unterschiede zwischen Business Analytics und Data Analytics?
| Kriterium | Business Analytics (BA) | Data Analytics (DA) |
| Ziel | Strategische Entscheidungsfindung | Datenanalyse und -interpretation |
| Ansatz | Prädiktiv und präskriptiv | Deskriptiv und diagnostisch |
| Tools | Tableau, Power BI, SAS, SAP | Python, R, SQL, Excel |
| Anwendung | Optimierung der Geschäftsleistung | Analyse von Rohdaten und Erkennung von Trends |
| Beispielanwendungen | Marketingstrategie verbessern, Vertrieb optimieren | Kundenverhalten analysieren, Betrug erkennen |
Welche Analysen werden verwendet?
Es gibt vier Hauptkategorien der Analyse, die sowohl in Business Analytics als auch in Data Analytics verwendet werden:
- Deskriptive Analyse
Ziel: Historische Daten zusammenfassen, um zu verstehen, was passiert ist.
Beispiel: Verfolgung der monatlichen Verkäufe in einem Unternehmen. - Diagnostische Analyse
Ziel: Die Gründe für ein Phänomen verstehen.
Beispiel: Herausfinden, warum eine Marketingkampagne gescheitert ist. - Prädiktive Analyse
Ziel: Vergangene Daten nutzen, um die Zukunft vorherzusagen.
Beispiel: Vorhersage der Nachfrage nach einem Produkt je nach Saisonalität. - Präskriptive Analyse
Ziel: Empfehlungen für Maßnahmen geben, um ein optimales Ergebnis zu erzielen.
Beispiel: Anpassung der Supply Chain basierend auf Verkaufsprognosen.
Data Analytics konzentriert sich hauptsächlich auf die ersten beiden Analysen (deskriptiv und diagnostisch), während Business Analytics auch prädiktive und präskriptive Analysen umfasst.
Konkrete Fallstudien:
Fallstudie 1: Business Analytics in der Luftfahrt
Eine Fluggesellschaft verwendet Business-Analytics-Modelle, um das Management ihrer Flotte zu optimieren. Dank der prädiktiven Analyse passt sie ihre Preise der Nachfrage an und maximiert so ihre Auslastung.
Darüber hinaus integriert sie die präskriptive Analyse, um die besten Routen zu empfehlen und unnötige Verluste zu vermeiden, unter Berücksichtigung von Wetterbedingungen und Treibstoffverbrauch.
Fallstudie 2: Data Analytics im Bankensektor
Eine Bank verwendet Data Analysis-Algorithmen, um in Echtzeit Betrug zu erkennen. Durch die Analyse von Millionen von Transaktionen identifiziert sie verdächtige Verhaltensweisen und verhindert Betrug, bevor er auftritt. Dank der diagnostischen Analyse kann sie auch die Ursachen von Betrug verstehen und ihre Algorithmen anpassen, um sie leistungsfähiger zu machen. Durch das Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen erkennt sie betrügerische Verhaltensmuster und optimiert die Sicherheit der Kundenkonten.
Wie wählt man zwischen Business Analytics und Data Analytics?
Die Wahl zwischen Business Analytics und Data Analytics hängt von Deinen Zielen und Deinem beruflichen Kontext ab:
- Möchtest Du die Leistung Deines Unternehmens verbessern? Entscheide Dich für Business Analytics.
- Möchtest Du komplexe Daten erkunden und verstehen? Wähle Data Analytics.
- Erscheint Dir das Steigern Deiner strategischen Entscheidungen als entscheidend? Business Analytics ist geeigneter.
- Bist Du ein Analyst oder Data Scientist, der sich mit Rohdaten befasst? Data Analytics ist das Richtige für Dich.
- Möchtest Du einen hybriden Ansatz entwickeln? Einige Rollen kombinieren beide, insbesondere den Business-Oriented Data Analyst, der fortgeschrittene Analysetechniken verwendet, um die Unternehmensstrategie zu unterstützen.
Fazit
Obwohl Business Analytics und Data Analytics zwei ähnliche Disziplinen sind, unterscheiden sie sich durch ihre Ziele und Methoden. Während sich die eine auf strategische Entscheidungen konzentriert, zielt die andere darauf ab, Daten zu extrahieren und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Je nach Bedarf kannst Du Dich für die eine oder andere entscheiden… oder beide kombinieren, um den Einfluss Deiner Datenanalysen zu maximieren! Unternehmen investieren zunehmend in diese Bereiche, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Die Unterschiede und Komplementaritäten zu verstehen, ist daher ein wesentlicher Vorteil für Fachleute, die sich im Datenuniversum weiterentwickeln möchten
