Business Intelligence vs. BIG Data

In früheren Beiträgen haben wir bereits darüber gesprochen, was Business Intelligence und Big Data sind. Dennoch verwenden viele Geschäftsanwender beide Begriffe weiterhin als Synonyme, obwohl sie es in Wirklichkeit nicht sind.

Es ist zwar richtig, dass beide Konzepte versuchen, Antworten darauf zu geben, wie Daten in anwendbares Wissen für die Entscheidungsfindung umgewandelt werden können, und obwohl sie bei der Anwendung in der Industrie vergleichbare Überschneidungen aufweisen, sind sie doch unterschiedlich und bieten Unternehmen zwei einzigartige Möglichkeiten, ihre Datenströme zu verwalten. Wir werden versuchen, beide Konzepte voneinander abzugrenzen.

Was ist Big Data?

Es gibt sehr viele formale Definitionen von Big Data, aber aus allen lässt sich schließen, dass sich der Begriff auf die riesigen Mengen an vielfältigen Informationen bezieht, die gesammelt werden können, und auf die Art und Weise, wie Unternehmen diese nutzen können, um Wissen zu generieren.

Wie wir bereits im Beitrag Was ist Big Data? erwähnt haben, spricht man von Big-Data-Systemen, wenn eine Reihe von Merkmalen zusammenkommen, die sogenannten 5Vs: Volumen, Geschwindigkeit (Velocity), Vielfalt (Variety), Wahrhaftigkeit (Veracity) und Wert (Value).

Was ist Business Intelligence?

Wie bereits im Beitrag Was ist Business Intelligence? erläutert, verstehen wir unter BI im Wesentlichen eine Reihe von Techniken, die das Ziel haben, den Entscheidungsprozess in einem Unternehmen zu verbessern. Wir sprechen daher von Berichten, Dashboards und anderen Werkzeugen, die es ermöglichen, eine Vision des Geschäfts zu haben und Analysen von Ursachen und Wirkungen durchzuführen.

Wie unterscheidet sich Big Data von Business Intelligence?

Wenn wir eine Zeitreise unternehmen und das traditionelle Konzept der Business Intelligence (das BI der 90er Jahre, vor dem Aufkommen von Big Data) mit dem heutigen Big Data vergleichen, sind die Unterschiede zwischen beiden Begriffen erheblich:

• Business-Intelligence-Lösungen speichern Informationen in der Regel zentralisiert, normalerweise in einem Data Warehouse, während Big-Data-Umgebungen aufgrund ihrer enormen Größe meist mit verteilten Dateisystemen arbeiten.
• Ebenso erfolgt die Informationsverarbeitung bei Big Data dort, wo die Daten gespeichert sind, wobei diese Verarbeitung über mehrere Systeme hinweg parallelisiert wird. Bei BI-Lösungen werden die Daten zentralisiert und auf einem einzigen Server verarbeitet.
• Während die Datentypen, die in traditionellen BI-Systemen verarbeitet werden, strukturiert sind (Tabellen, Zeilen, Spalten, Datensätze…), verarbeitet BIG Data fast immer unstrukturierte Informationen.
• Traditionelle BI-Systeme führen in der Regel eine Verarbeitung von historischen Informationen der Organisation durch, während Big Data meist mit Daten arbeitet, die in Echtzeit gewonnen werden.

Heutzutage ist die Grenze zwischen beiden Begriffen jedoch sehr fließend. Aktuelle Business-Intelligence-Lösungen beschränken sich nicht mehr auf die Analyse historischer und strukturierter Unternehmensdaten, sondern nutzen auch operative Daten und Echtzeitdaten.

Man kann sagen, dass Big-Data-Techniken die Fähigkeiten von BI-Systemen erweitern, indem sie die Analyse von Daten ermöglichen, die wir bisher nicht handhaben konnten und die für das Geschäft relevant sein können und bei der Entscheidungsfindung helfen. Der traditionelle Ansatz von BI-Systemen besteht darin, historische Antworten auf Fragen zu geben, die der Organisation bereits bekannt sind, während Big-Data-Systeme es ermöglichen, neue, den Geschäftsanwendern bisher unbekannte Fragen zu stellen.

Bedeutet dies, dass alle BI-Lösungen Big-Data-Analysen enthalten müssen? Ganz klar nein. In vielen Fällen werden traditionelle BI-Lösungen mehr als ausreichend sein, während es in anderen Fällen notwendig sein wird, sie mit den Fähigkeiten, die uns Big Data bietet, zu „vitaminisieren“.

Dies sind zweifellos jene Fälle, in denen Big Data wahrheitsgetreue Informationen liefern kann, die für die Entscheidungsfindung von Wert sind und deren Gewinnungskosten für das Unternehmen rentabel sind.

Bei LISDATA entwickeln wir Lösungen, die auf jedes einzelne Unternehmen zugeschnitten sind, indem wir die Art der verarbeiteten Daten und alle weiteren notwendigen Variablen analysieren, um die am besten geeignete BI + Big Data-Lösung zu empfehlen.

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