Business Intelligence (BI) en Data Science zijn twee populaire termen in de wereld van data. Ze worden vaak door elkaar gehaald, maar betekenen zeker niet hetzelfde. Beide richten zich op het halen van inzichten uit data, maar de manier waarop – én het doel – verschillen behoorlijk.
In deze blog leggen we je uit wat het verschil is tussen Business Intelligence en Data Science, wanneer je welke inzet, en waarom ze elkaar ook juist kunnen versterken.
Wat is Business Intelligence?
Business Intelligence draait om het verzamelen, analyseren en visualiseren van historische data om betere beslissingen te nemen. BI maakt inzichtelijk wat er is gebeurd en waarom. Denk hierbij aan rapportages, dashboards en KPI-monitoring. De data die hiervoor gebruikt wordt, is vaak netjes gestructureerd: opgeslagen in tabellen met rijen en kolommen.
Voorbeeld:
Een organisatie gebruikt BI om te zien of de verkoopdoelen van het afgelopen kwartaal zijn gehaald. Ze bekijken de cijfers per regio, per productgroep en per salesmedewerker. Zo krijgen ze grip op hun prestaties.
Wat is Data Science?
Data Science gaat een stap verder. Het draait niet alleen om terugkijken, maar ook om voorspellen. Data Scientists bouwen slimme modellen en algoritmes die trends herkennen en toekomstige uitkomsten voorspellen. Hiervoor gebruiken ze zowel gestructureerde als ongestructureerde data (zoals social media, tekstbestanden, foto’s en video).
Voorbeeld:
Een Data Scientist voorspelt welke klanten binnenkort hun abonnement gaan opzeggen, op basis van hun gedrag, gebruikspatronen en externe invloeden. Hierdoor kan een bedrijf op tijd actie ondernemen.
Wat is het verschil tussen Business Intelligence en Data Science?
| Aspect | Business Intelligence | Data Science |
|---|---|---|
| Focus | Verleden & heden | Heden & toekomst |
| Doel | Inzicht geven | Patronen ontdekken & voorspellen |
| Data | Gestructureerd | Gestructureerd + ongestructureerd |
| Tools | Dashboards, rapportages | Python, R, machine learning modellen |
| Vragen | Wat is er gebeurd? Waarom? | Wat gaat er gebeuren? Wat als…? |
Praktisch voorbeeld: tijdschrift met dalende abonnementen
Stel: een uitgeverij merkt dat het aantal abonnees daalt.
- De BI-specialist signaleert de trend via een dashboard: er is een daling van 10% in het afgelopen kwartaal.
- De Data Scientist zoekt vervolgens uit waarom dit gebeurt (bijvoorbeeld door social media-analyse) én voorspelt welke lezers mogelijk ook zullen opzeggen.
De BI-specialist geeft inzicht. De Data Scientist kijkt vooruit en helpt met preventie.
Welke past beter bij jouw organisatie?
Beide vakgebieden zijn waardevol – maar waar begin je?
- Start je net met datagedreven werken? Dan is Business Intelligence de logische eerste stap. Het helpt je je data op orde te krijgen en betere keuzes te maken.
- Heb je al dashboards en rapportages draaien? Dan kan Data Science de volgende stap zijn om meer waarde te halen uit je data en te werken aan voorspellende modellen.
In veel organisaties werken BI-specialisten en Data Scientists zelfs samen. Ze vullen elkaar aan: BI voor monitoring en overzicht, Data Science voor diepgang en voorspelling.
Werken in BI of Data Science?
Of je nu kiest voor BI of Data Science: het zijn allebei booming vakgebieden met veel toekomstperspectief. Zeker als je houdt van analyseren, verbanden leggen en impact maken met data.
Wil je een vliegende start maken? Dan is een traineeship een slimme stap. Bij Breinstein bieden we traineeships aan in zowel Data Analytics als Business Intelligence, waarbij je direct aan de slag gaat bij een toonaangevende organisatie én een opleiding volgt op post-master niveau.
Meer weten over onze data traineeships? Bekijk hier het Traineeship Data Analytics.
