Business Intelligence und Analysen Was ist Business Intelligence und Analysen?
Unter Business Intelligence (BI) und Analysen versteht man die kollektive Infrastruktur, Tools, Anwendungen und sonstigen Ressourcen, die Daten und Einblicke generieren, die wiederum Einfluss darauf haben, wie Unternehmen Entscheidungen treffen, Umsatzchancen aufdecken und ihre Leistung bewerten.
Inhaltsverzeichnis
Was sind die Vorteile von Business Intelligence und Analysen?
Die Hauptvorteile von BI und Analysen sind Geschwindigkeit und Agilität, die es Unternehmen ermöglichen, mehrere Datenströme über ein intuitives Dashboard schneller zu verarbeiten. Die daraus resultierenden Informationen können zum Erkennen von Trends und Chancen sowie zur Überwachung der Leistung in Echtzeit verwendet werden. Indem sie Stakeholdern und Benutzern diese detaillierten Einblicke und Prognosen bieten, ermöglichen BI und Analysen fundiertere Geschäftsentscheidungen.
BI und Analysen schaffen außerdem Transparenz und Sichtbarkeit über isolierte Netzwerke innerhalb und außerhalb eines Unternehmens hinweg, sodass die Daten nicht auf eine Abteilung oder einen Standort begrenzt sind. Und alle Abteilungen und Büros können gleichzeitig auf dieselben Informationen zugreifen.
Zusammengefasst können Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil durch tiefere Einblicke steigern, indem sie ihre Position innerhalb eines Marktes besser verstehen und so proaktivere Entscheidungen treffen können, insbesondere wenn es um betriebliche Effizienz, sich entwickelnde Branchenbedingungen und Kundenbedürfnisse geht.
Was sind Business Intelligence und Big Data-Analysen?
Während das Hauptziel von BI darin besteht, datenorientierte Einblicke für individuelle Geschäftsentscheidungen zu nutzen, konzentrieren sich BI und Big Data-Analysen auf die Generierung, Verarbeitung und Analyse von Daten zur Lösung umfassenderer Geschäftsprobleme. Darüber hinaus gibt es einige grundlegende Unterschiede zwischen BI und Big Data. Im Vergleich zu BI bezieht sich Big Data auf viel größere, weniger spezifische Datensätze, normalerweise rohe oder nicht aufbereitete (d. h. strukturierte und unstrukturierte) Datenströme, die mit Standard-BI-Tools und -Software nicht analysiert werden können. Darüber hinaus ist das schiere Volumen an Big Data ein weiterer Differenzierungspunkt, der eine völlig separate Datenspeicherkomponente erfordert, wie zum Beispiel ein Data Warehouse oder einen Data Lake.
Heutzutage werden diese Daten oft von großen Endgeräten und dem Nutzerverhalten generiert, angetrieben durch den Anstieg von Edge Computing und dem Internet der Dinge (IoT) in einer zunehmend mobilen und cloudorientierten Umgebung. Open Source-Frameworks wie Apache Hadoop sind eine Möglichkeit für Unternehmen, aus riesigen Datenmengen einen Mehrwert zu ziehen.
Trotz der Unterschiede verfolgen BI und Big Data ein ähnliches Ziel: Sie sollen Geschäftsziele durch Daten voranbringen und Erkenntnisse gewinnen, die zu einem Wettbewerbsvorteil führen.
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HPE ist ein führender Anbieter, der Unternehmen dabei unterstützt, die Komplexität von Datamanagement und BI in Hybrid und Public Cloud-Anwendungen für viele Branchen zu reduzieren.
HPE GreenLake bietet eine vertrauenswürdige KI/ML- und Analyse-Cloud-ähnliche Erfahrung der Enterprise-Klasse, die datenintensive Anwendungen vereinfachen und die Transparenz, Kontrolle und Leistung einer Hybrid Cloud bieten kann, während gleichzeitig Sicherheits- und Compliance-Standards eingehalten werden. Als verwaltete Lösung bietet HPE das Fachwissen und die Infrastruktur (Hardware und Software), die Unternehmen für eine erfolgreiche, auf spezifische Geschäftsergebnisse zugeschnittene Datenanalyseinfrastruktur benötigen, und liefert schneller Einblicke, selbst bei komplexen Big Data. Diese Lösung ist flexibel und beinhaltet ein verbrauchsbasiertes Modell, mit dem Unternehmen mithilfe von HPE Cloud-Services, die für branchenkritische vertikale und horizontale Workloads entwickelt wurden, schnell skalieren und die Markteinführungszeit verkürzen können.