Kommentar von Ralf Klinkenberg, Rapidminer

Wo hören BI-Systeme auf und wo beginnt Predictive Analytics?

| Autor / Redakteur: Ralf Klinkenberg / Nico Litzel

Der Autor: Ralf Klinkenberg ist General Manager und Gründer von Rapidminer
Der Autor: Ralf Klinkenberg ist General Manager und Gründer von Rapidminer (Bild: Rapidminer)

Advanced Analytics, Predictive Analytics und Business Intelligence (BI) – wo liegen die Unterschiede und wofür eignen sich die einzelnen Verfahren? Antworten hierauf gibt Ralf Klinkenberg, General Manager und Gründer von Rapidminer.

Bei Advanced Analytics handelt es sich laut dem im Februar 2014 veröffentlichten Gartner Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms um „die Analyse aller Datenarten unter Verwendung hoch entwickelter quantitativer Methoden – wie etwa Statistik, beschreibendes und prädiktives Data Mining, Simulation und Optimierung – um so Einblicke zu gewähren, deren Entdeckung traditionellen Ansätzen der Business Intelligence (BI) – wie Abfragen und Reporting – wohl kaum zuzutrauen ist.“

Der Begriff „Analytics“ stellt einen großen Bereich mit sehr vielen Unterbereichen dar, sodass es schwerfällt, die große Zahl an Schlagwörtern auseinander zu halten. Grundsätzlich umfasst Analytics die Fertigkeiten, Technologien, Anwendungen und Methoden, welche der ununterbrochenen iterativen Erforschung und Untersuchung von Daten dienen, um Einblicke zu gewinnen und die Unternehmensplanung voranzubringen. Analytics besteht aus zwei Hauptgebieten: Business Intelligence und Advanced Analytics.

Business Intelligence: Der Schwerpunkt dieses Bereiches liegt traditionell in der Anwendung einheitlicher Messgrößen, um den bisherigen Erfolg zu messen sowie um die Unternehmensplanung zu lenken. Der Bereich Business Intelligence beinhaltet Abfragen, Reporting und OLAP (Online Analytical Processing) und beantwortet Fragen wie „was ist passiert?“, „wie viele“ und „wie oft“.

Advanced Analytics

Dieser Bereich geht über die Business Intelligence hinaus, indem es aufwendige Modelliertechniken verwendet, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren oder Muster zu entdecken, die sonst nicht ermittelt werden können. Advanced Analytics beantwortet Fragen wie „warum passiert das?“, „was ist, wenn sich diese Tendenzen fortsetzen?“, „was passiert als nächstes?“ (Vorhersage) und „was ist das Beste, was passieren kann?“ (Optimierung).

Business Intelligence

Bei Business Intelligence handelt es sich um eine Reihe von Architekturen und Technologien, die zu Geschäftszwecken Rohdaten in aussagekräftige und nützliche Informationen verwandeln. Grundsätzlich helfen BI-Werkzeuge gewerblichen Anwendern, umfangreiche Daten zu interpretieren. Der BI-Bereich beschäftigt sich vordergründig mit der Speicherung und dem Abruf von Daten aus der Vergangenheit unter Zuhilfenahme von Technologien wie Datenwürfeln und Query-Engines. Die Möglichkeit, den bisherigen Erfolg zu messen, ist in einem komplexen betrieblichen Umfeld von unerlässlicher Bedeutung. Die Ableitung neuer Chancen von bisherigen Daten sowie die Implementierung wirkungsvoller Strategien auf der Grundlage von durch Business Intelligence gewonnenen Erkenntnissen können auf dem Markt Wettbewerbsvorteile verschaffen.

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