Business-Intelligence vs. Predictive-Analytics
17 Aug

Business-Intelligence vs. Predictive-Analytics

Business-Intelligence oder Predictive-Analytics: Beides gibt es als Anwendungspaket zur Analyse von Daten. Wo aber liegt der Unterschied? Während eine Business-Intelligence-Lösung (BI) sich darum kümmert, die Darstellung und Erforschung der Daten umzusetzen, macht eine Predictive-Analytics-Software auf Basis der Analyse der Daten ein Modell der wahrscheinlichen zukünftigen Ereignisse.

BI ist als Begriff schon seit längerer Zeit in aller Munde. Das attraktive Ziel: Daten auf Dashboards so darstellen, dass sie schnell und einfach die Information liefern, nach der gesucht wird. So können die Nutzer einfache Muster, Trends oder Beziehungen als “intelligent” erkennen. Ein wichtiges Tool für Manager und Geschäftsführer, die ihre Entscheidungen auf Basis solcher Analysen treffen müssen.

Predictive Analytics: Die Glaskugel Business-Intelligence

Und hier kommt die Funktion von predictive Analytics eigentlich erst ins Spiel. Statt “was ist passiert?” heißt die Fragen nun “Was könnte passieren?”. Die analytische Technik greift dabei auf die Muster zurück die sich in den Datensätzen abzeichnen und bilden ab, was passiert, wenn diese Muster bestehen bleiben oder passieren könnte, wenn sich diese Muster verändern könnten.

Nutzen für Unternehmen

Diese Möglichkeit der Zukunfts-Analyse kann für Unternehmen von echtem Nutzen sein, da dadurch Kundenverhalten, Produkt- und Risikomanagement, aber auch Gewinnprognosen etc. einsehbar und vor allem absehbar werden. Predictive-Analystics-Software wird häufig als Erweiterung zur BI in ERP-System entwickelt und angeboten. Allerdings ist bis dato die kompetente Pflege der Daten und ein gewissen Know-How zur Software vonnöten um die Vorzüge der Anwendung fürs Unternehmen nutzbar zu machen. In Zukunft werden Lösungen aber für nicht spezialisierte Anwender vereinfacht.

Um die Vorteile einer Predictive-Analytics-Software sind allerdings auch dann nur für Unternehmen nutzbar, die über ein gesundes Datenmanagement verfügen. Denn nur verlässliche Daten sorgen für verlässliche Ergebnisse. Die Vollständigkeit der Daten, sowie eine sinnvolle Systematik Redundanz und Fehler zu vermeiden ist dabei vonnöten.  Hier ein Beitrag dazu, wie Sie Ihren Daten-Stamm optimieren können.

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