Zwischen Big Data Analysis und Business Intelligence herrscht große Unsicherheit. Allerdings gibt es deutliche Unterschiede. Auf dieser Seite listen wir einige der Unterschiede auf. Wenn Sie mehr über die Unterschiede zwischen Big Data und Business Intelligence erfahren möchten, können Sie: Kontakt bei uns aufnehmen. Wir können Ihnen dann erklären, was die verschiedenen Anwendungen in Ihrer Organisation sein können.

Business Intelligence entstand in den 1990er Jahren. Die Nachfrage nach Managementberichten aus verfügbaren Daten stieg damals. BI ist in erster Linie für die Erstellung von Berichten mit Managementinformationen gedacht. Daten aus Datenbanken werden in ein spezielles Data Warehouse geladen. Standardberichte destillieren dann die notwendigen Informationen aus dem Data Warehouse.

Die meisten BI-Umgebungen arbeiten nach dem ETL-Prinzip. Das steht für Extraction, Transformation und Loading. Bei BI ist der Informationsbedarf bekannt und es wurde eine Lösung gebaut, die diesen Informationsbedarf decken kann. Die Implementierung einer BI-Umgebung ist in der Regel komplex und kann lange dauern.

Große Daten Die Analyse entstand aus der Notwendigkeit, große und komplexe Datensätze zu analysieren. Big Data ist ein Begriff, dem Sie wahrscheinlich regelmäßig begegnen. Es gibt mehrere Definitionen dafür, aber die am häufigsten verwendete ist die von Gartner: „Big Data sind Informationen von extremer Größe, Vielfalt und Komplexität und sind überall.“ Big-Data-Lösungen arbeiten oft mit großen Datensätzen und können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten.

Das Ziel ist oft nicht, innerhalb einer Sekunde einen Bericht zu generieren, sondern die Daten zu untersuchen und so neue Erkenntnisse zu gewinnen. Basis einer Big-Data-Lösung ist in vielen Fällen keine Datenbank, sondern ein Dateisystem. Das bekannteste und am häufigsten verwendete ist Hadoop† Dies ist ein Open-Source-System, in das die Daten geladen werden können.

Die folgende Übersicht zeigt die wesentlichen Unterschiede.