Business- vs. Datenanalyse: Was ist die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?

Big Data verändert und erleichtert die Entscheidungsfindung in allen Bereichen. Von großen Unternehmen bis hin zu Hochschulen und Behörden: Daten aus einer Vielzahl von Quellen helfen Organisationen, ihre Reichweite zu vergrößern, ihren Umsatz anzukurbeln, effizienter zu arbeiten und neue Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

Möchten sie all diese Daten verwertbar machen und einsetzen, um wettbewerbsfähiger zu werden, müssen Unternehmen sowohl auf die Geschäfts- als auch auf Datenanalyse setzen. Da sie dieselbe Funktion zu haben scheinen, werden diese beiden Bereiche oft verwechselt. In diesem Artikel vergleichen wir die Ziele, die Funktionen und die Aufgaben der beiden Analysetypen. Das soll Ihnen helfen zu entscheiden, welcher Weg der richtige für Sie ist.

Geschäfts- vs. Datenanalyse: Ein Überblick

Sowohl bei der Geschäfts- als auch bei der Datenanalyse geht es um die Verarbeitung von Daten und darum, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können dem Unternehmen helfen, erfolgreicher zu werden. Worin besteht also der Unterschied?

Die Geschäftsanalyse konzentriert sich bei der Analyse von Daten auf geschäftliche Auswirkungen und die Handlungen, die aus den Erkenntnissen resultieren sollten. Sie liefert z. B. Antworten auf folgende Fragen: „Sollte ein Unternehmen eine neue Produktlinie entwickeln?“ Oder: „Sollte es einem bestimmten Projekt den Vorrang vor einem anderen einräumen?“ Bei der Geschäftsanalyse werden verschiedene Fähigkeiten, Tools und Anwendungen kombiniert, um die Effektivität von Kerngeschäftsfunktionen wie Marketing, Kundenservice, Vertrieb oder IT zu messen und zu verbessern.

Bei der Datenanalyse werden riesige Datensätze durchkämmt, um Muster und Trends zu erkennen, Hypothesen aufzustellen und Geschäftsentscheidungen mit datenbasierten Erkenntnissen zu unterstützen. Die Datenanalyse versucht, z. B. eine Antwort auf folgende Fragen zu geben: „Welchen Einfluss haben geografische Faktoren oder die Jahreszeit auf die Präferenzen der Kunden?“ Oder: „Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde zu einem Mitbewerber überläuft?“ In der Praxis umfasst die Datenanalyse viele verschiedene Techniken und Ansätze. Sie ist auch bekannt als Data-Science, Data-Mining, Datenmodellierung und Big-Data-Analyse.

Geschäftsanalyse: eine Einführung

Bei der Geschäftsanalyse (auch Business Analytics, BA) handelt es sich um die iterative Exploration der Daten eines Unternehmens. Es werden statistische Analyseverfahren eingesetzt, um Informationen ans Licht zu bringen, die helfen können, die Innovation und die Geschäftsergebnisse anzukurbeln. Unternehmen, die sich auf Analysen stützen, betrachten Big Data als wertvolles Gut des Unternehmens: Daten helfen, die Geschäftsplanung voranzutreiben und bilden die Grundlage für Zukunftsstrategien. Die Geschäftsanalyse hilft diesen Unternehmen, maximalen Wert aus dieser Goldmine an Erkenntnissen zu schöpfen.

Die Geschäftsanalyse wird in drei Hauptarten unterteilt – deskriptive, prädiktive und präskriptive. Diese werden in der Regel stufenweise implementiert und können zusammen so ziemlich jede Frage oder jedes Problem eines Unternehmens beantworten oder lösen.

• Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage: „Was ist passiert?“ Sie wertet historische Daten aus, um Erkenntnisse für Zukunftspläne zu gewinnen. Dank der weiten Verbreitung von Selfservice-Datenzugriff sowie Ermittlungs-Tools und Dashboards können Führungskräfte und nicht-technische Experten von Erkenntnissen aus Big Data profitieren, um die Performance Ihres Unternehmens zu verbessern.
• Die prädiktive Analyse ist der nächste Schritt hin zur Erkenntnis. Sie unterstützt Unternehmen mithilfe von maschinellem Lernen und statistischen Verfahren dabei, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Da die prädiktive Analyse jedoch von Natur aus probabilistisch ist, kann sie die Zukunft nicht wirklich vorhersagen. Sie kann ausgehend von Ereignissen in der Vergangenheit lediglich das wahrscheinlichste Ergebnis bzw. den wahrscheinlichsten Ausgang vorschlagen.
• Anhand der Ergebnisse der deskriptiven und prädiktiven Analyse ermittelt die prädiktive Analyse, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Diese Art der Analyse kombiniert mathematische Modelle und Geschäftsregeln, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, indem mehrere mögliche Antworten für verschiedene Szenarien und Kompromisse vorgeschlagen werden.

Unternehmen können eine oder alle dieser Verfahren einsetzen und müssen dabei nicht unbedingt diese Reihenfolge einhalten. Geschäftsanalyse kann dank sofort verfügbarer Tools mit intuitiver Benutzeroberfläche und tiefer Integration mit zahlreichen Datenquellen in jeder Abteilung eingesetzt werden – vom Vertrieb über den Kundenservice bis hin zur Produktentwicklung. Viele dieser Lösungen ermöglichen es den Anwendern, fortschrittliche Analysemodelle zu nutzen, ohne dabei auf die Hilfe eines Data Scientists angewiesen zu sein.

Für Geschäftsanalysen sind ausreichend große Volumen qualitativ hochwertiger Daten nötig. Unternehmen, die möglichst genaue Ergebnisse erzielen möchten, müssen die Daten aus verschiedenen Systemen integrieren und abgleichen. Anschließend wird entschieden, welche Teilmengen davon dem Business zur Verfügung gestellt werden.

Datenanalyse: eine Einführung

Bei der Datenanalyse werden Rohdaten erfasst und untersucht, um daraus Schlüsse zu ziehen. Jedes Unternehmen erfasst riesige Datenmengen, z. B. Verkaufszahlen, Marktforschungs-, Logistik- und Transaktionsdaten. Der echte Nutzen der Datenanalyse besteht darin, in einem Datensatz Muster zu erkennen, die auf Trends, Risiken und Chancen hinweisen können. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, auf Grundlage dieser Erkenntnisse ihre Prozesse zu ändern, um bessere Entscheidungen zu treffen. In der Praxis kann die Datenanalyse etwa helfen, über die nächsten Produktentwicklungen zu entscheiden, Kundenbindungsstrategien zu entwickeln oder die Wirksamkeit neuer medizinischer Behandlungen zu bewerten.

Die gängigsten Datenanalyseverfahren wurden automatisiert, um den Analyseprozess zu beschleunigen. Dank der weiten Verbreitung leistungsfähiger Analyseplattform können Datenanalysten riesige Datenmengen innerhalb von Minuten oder Stunden – anstelle von Tagen oder Wochen – durchforsten:

• Data-Mining: befasst sich damit, große Datensätze zu sortieren, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
• Prädiktive Analyse: aggregiert und analysiert historische Daten, um Unternehmen dabei zu halten, angemessen auf zukünftige Ereignisse wie beispielsweise Kundenverhalten und Geräteausfälle zu reagieren.
• Maschinelles Lernen: nutzt statistische Wahrscheinlichkeiten, um Computern beizubringen, Daten schneller zu verarbeiten als herkömmliche Analysemodelle.
• Big-Data-Analyse: nutzt Data-Mining, die prädiktive Analyse und Machine-Learning-Tools, um Daten in Business-Intelligence umzuwandeln.
• Text-Mining: spürt in Dokumenten, E-Mails und anderen textbasierten Inhalten Muster und Stimmungen auf.

Immer mehr Unternehmen verlagern geschäftskritische Anwendungen in die Cloud und erhalten so die Möglichkeit, Innovationen mithilfe von Big Data schneller auf den Weg zu bringen. Cloud-Technologien schaffen eine schnelle, innovative Umgebung, in der Teams aus Datenanalysten mehr Daten speichern, leichter auf Daten zugreifen und sie untersuchen können. Neue Lösungen können so schneller auf den Markt gebracht werden.

Geschäftsanalyse vs. Datenanalyse: ein Vergleich

Geschäfts- und Datenanalyse verfolgen ein und dasselbe übergeordnete Ziel: Technologie und Daten nutzen, um den Erfolg des Unternehmens anzukurbeln. Wir leben in einer datengetriebenen Welt, in der die Menge an Informationen, die Unternehmen zur Verfügung stehen, exponentiell wächst. Da können beide Funktionen in Kombination Unternehmen dabei helfen, maximale Effizienz zu erreichen, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und erfolgreich zu sein.

Die folgende Gegenüberstellung soll dabei helfen, die Verwirrungen über den Unterschied zwischen Geschäfts- und Datenanalyse auszuräumen.

Daten- vs. Geschäftsanalyse: ein Vergleich beider Rollen

Sowohl Geschäfts- als auch Datenanalysten arbeiten mit Daten. Der Unterschied besteht darin, was sie damit machen. Geschäftsanalysten verwenden Daten, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Datenanalysten erfassen Daten, verarbeiten sie, ziehen nützliche Informationen daraus und übersetzen ihre Ergebnisse in leicht verdauliche Erkenntnisse. Ihr übergeordnetes Ziel: Daten analysieren.

Menschen in beiden Rollen sollten sich für Daten aller Art begeistern, analytisches Denkvermögen besitzen, über gute Problemlösungsfähigkeiten verfügen und in der Lage sein, das große Ganze zu sehen und darauf hinzuarbeiten. Wenn Sie versuchen, sich zwischen diesen beiden Karrierewegen zu entscheiden, ist es jedoch wichtig zu verstehen, inwiefern sie sich unterscheiden.

• Geschäftsanalysten verwenden Daten, um Probleme zu erkennen und Lösungen dafür zu finden. Sie nehmen allerdings keine tiefgreifende technische Analyse der Daten vor. Sie agieren auf konzeptioneller Ebene: Sie definieren die Strategie und kommunizieren mit den Stakeholdern – und konzentrieren sich auf die betriebswirtschaftlichen Auswirkungen. Datenanalysten hingegen verbringen den Großteil ihrer Zeit damit, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, sie zu bereinigen und umzuwandeln, und mithilfe einer Reihe spezieller Verfahren nützliche Informationen zu extrahieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Geschäftsanalysten verfügen in der Regel über Umfangreiche Fach- oder Branchenerfahrung in Bereichen wie E-Commerce, der Fertigung oder dem Gesundheitswesen. Mitarbeiter in dieser Rolle sind weniger auf die technischen Aspekte der Analyse angewiesen als Datenanalysten. Sie benötigen allerdings trotzdem hinreichende Kenntnisse über statistische Werkzeuge, gängige Programmiersprachen, Netzwerke und Datenbanken.
• Geschäftsanalysten müssen mit der Modellierung und Anforderungserfassung vertraut sein, wohingegen Datenanalysten solide Business-Intelligence- und Data-Mining-Fähigkeiten benötigen und sich mit gefragten Technologien wie maschinellem Lernen und KI auskennen müssen.
• Ein solider betriebswirtschaftlicher Hintergrund ist für Geschäftsanalysten ein echtes Plus. Viele Geschäftsanalysten kommen aus den Bereichen Management, Betriebswirtschaft, IT, Informatik oder damit verwandten Feldern. Im Fall von Datenanalysten hingegen ist ein Hintergrund in Mathematik oder Informatik wünschenswert, da ein gutes Verständnis für komplexe Statistiken, Algorithmen und Datenbanken erforderlich ist.

Weitere Anforderungen an die beiden Rollen

Neben technischen und rollenspezifischen Fähigkeiten benötigen Geschäfts- und Datenanalysten jeweils einige weitere Fähigkeiten, um erfolgreich zu sein.

Ein Geschäftsanalyst muss in der Lage sein:

• ein geschäftliches Problem oder eine Herausforderung als ganzheitliches Problem zu betrachten.
• mit Einzelpersonen im gesamten Unternehmen zusammenzuarbeiten, um die Informationen zu beschaffen, die notwendig sind, um Veränderungen anzustoßen.
• klare, verständliche Geschäfts- und Projektpläne, Berichte und Analysen zu entwickeln.
• mit Stakeholdern auf allen Ebenen des Unternehmens zu kommunizieren und interagieren.
• Empfehlungen verschiedenen Zielgruppen klar und überzeugend zu präsentieren.

Ein Datenanalyst muss in der Lage sein:

• Daten für das Unternehmen in aussagekräftige Erkenntnisse zu übersetzen.
• selbstständig zu arbeiten.
• relevante Datensätze zu erkennen und im laufenden Betrieb hinzuzufügen.
• die Ergebnisse in klaren und aussagekräftigen Berichten zusammenzufassen.
• bei Bedarf neue Prozesse für die Datenerfassung und -analyse zu definieren.

Geschäfts- und Datenanalyse: erste Schritte

Ganz gleich, ob junges Startup oder etablierter Global Player – jedes Unternehmen muss Daten nutzen, um Innovationen und sein Wachstum anzukurbeln. Die Daten- und die Geschäftsanalyse verfolgen ein gemeinsames Ziel: das Potenzial von Daten auszuschöpfen, um die Effizienz zu steigern und Probleme zu lösen. Die Ansätze unterscheiden sich allerdings grundlegend.

Für beide gilt jedoch: Sie müssen relevante, vertrauenswürdige Daten aus zahlreichen Quellen schnell, einfach und sicher erfassen. Talend Data Fabric beschleunigt den Analyseprozess, indem es eine einzige Suite mit cloudbasierten Selfservice-Anwendungen für die Datenintegration und -integrität bereitstellt. Wenn Sie sich auf die Qualität Ihrer Daten verlassen können, dann können sich die Stakeholder des Unternehmens darauf verlassen, stets die richtigen Entscheidungen zu treffen. Testen Sie Talend Data Fabric noch heute und beginnen Sie, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.