Різниця між бізнес-аналітикою та обробкою даних
Business Intelligent перетворює дані в корисну інформацію. Це допомагає оптимізувати стратегічні та тактичні бізнес-рішення організацій, використовуючи додатки, інфраструктуру та інструменти, а також найкращі практики, що полегшують доступ до оперативних фактів та цифр організації. Data Mining - це процес оцінювання нерозпізнаних шаблонів у наборах великих необроблених даних, відповідно до різних перспектив, щоб класифікувати дані за корисною інформацією, що призводить до отримання ділової статистики для попереднього вирішення питань.
Business Intelligent (BI)
Говорячи мовою, Business Intelligence проаналізує складні вихідні дані організації та перетворить їх у корисну інформацію відповідно до вимог бізнесу. Використовуючи цю корисну інформацію, бізнес дізнається, що працює, що ні, яке майбутнє та як можна вдосконалити свій бізнес.
Нижче наведено процес, що займається Business Intelligence:
- Сукупність складних необроблених даних організації
- Проаналізуйте дані
- Представити дані в змістовній візуалізації
- Виходячи з цих фактів, бізнес прийме розумні рішення для оздоровлення організації
На ринку Business Intelligence існує багато інструментів, і будь-яка організація може використовувати цей інструмент для вдосконалення свого бізнесу:
- Мікростратегія
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Сервіс Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Точний інструмент бізнес-аналітики та звітності (BIRT)
- DOMO
- Бізнес-об'єкти SAP
Видобуток даних
У мові мирян, як пояснює саме слово, це лише видобуток корисної інформації чи знань. Обмін даними допомагає знаходити корисну інформацію чи знання з океану даних.
В організації існує океан даних. Немає значення для даних, поки ви не перетворите їх у цінну інформацію. Потрібно проаналізувати ці дані та перетворити їх у цінну інформацію. Таким чином, Data Mining допоможе отримати цю цінну інформацію з величезних наборів доступних даних. Інший процес, що бере участь у майнінгу даних:
- Очищення даних
Він буде обробляти корумповані, неактуальні, неточні, неповні дані
- Інтеграція даних
Поєднайте кілька джерел даних у змістовну інформацію
- Вибір даних
Дані, які мають значення для аналізу, будуть отримані з бази даних
- Трансформація даних
Перетворює дані у певну форму, що стосується видобутку
- Видобуток даних
Витягуватимуть потрібні шаблони даних
- Оцінка шаблонів у даних
Витягуватимуть шаблони, що представляють інформацію чи знання залежно від цікавих заходів.
- Представлення інформації чи знань
Представить видобуті знання бізнесу, використовуючи різні візуалізації
Цінна інформація або знання, виявлені в Data Mining, можуть використовуватися для багатьох цілей, таких як:
- Аналіз управління
- Аналіз ринку
- Управління ризиками
- Корпоративний аналіз
- Управління клієнтами
- Виявлення шахрайства
Є багато інструментів для видобутку даних, деякі з найкращих інструментів на ринку наведені нижче:
- R-Програмування
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Помаранчевий
- В’язана
- DataMelt
- ІСТОРКА
- Hadoop
Порівняння «Інтеграфікація» (Businessgraphligence VS Data Mining) (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 7 зіставлень даних VS Business Intelligence
Основні відмінності між інтелектуальною інформацією VS Business Intelligence
нижче наведено перелік пунктів, що описують ключову різницю між Business Intelligence та Data Mining
- Business Intelligence керується даними, тоді як Data Mining аналізує структури даних.
- Business Intelligence допомагає у прийнятті рішень, але Data Mining вирішить певну проблему та сприятиме прийняттю рішень.
- Обсяг даних, залучених до Business Intelligence, величезний, тоді як при обробці даних обсяг даних невеликий.
- Business Intelligence включає в себе методи аналізу бізнес-процесів та даних, тоді як в Data Mining використовується обчислювальна розвідка для пошуку рішення для бізнес-фактору.
- Business Intelligence включає генерацію, агрегацію, аналіз та візуалізацію даних. Однак у Data Mining він включає очищення, інтеграцію, перетворення та оцінку шаблонів даних.
- Business Intelligence інформує та сприяє управлінню бізнесом та керівництвом, тоді як обмін даними забезпечує показник KPI в BI результатах.
- BI забезпечує інформаційні панелі, звіти та документи у вигляді консолідованого представлення багатьох KPI у графіці та діаграмах, тоді як Data Mining надає звіти для участі у прийнятті рішень.
- Business Intelligence є частиною прийняття рішень в організації, тоді як Data Mining є частиною BI, яка допомагає створити KPI для прийняття рішень.
Таблиця порівняння даних Business Intelligence VS
| ОСНОВА ПОРІВНЯННЯ | Бізнес-аналітики | Видобуток даних |
| Значення | Перетворення необроблених даних у корисну інформацію для бізнесу. | Призначений для вивчення даних та пошуку вирішення проблеми в бізнесі. |
| Використання для бізнесу | На основі даних допомагає прийняття рішень для бізнесу. | Знаходить відповіді на питання чи проблеми в бізнесі. |
| Обсяг даних | Великі набори даних, оброблені на розмірних / реляційних базах даних | Невеликі набори даних, оброблені на невеликій частині даних. |
| Якість рішень | Об'ємні за своєю суттю і представити точний результат за допомогою візуалізації. | Використовує алгоритми для виявлення точних зразків проблеми та виявлення сліпих плям. |
| Презентація результатів | Інформаційні панелі та звіти представлені графіками та діаграмами з KPI | Визначає рішення для проблеми, яка має бути представлена як один із KPI на інформаційних панелях або звітах. |
| Аналіз | Залежить від маломасштабних минулих даних, інтелект не задіяний; керівництво має приймати рішення на основі інформації. | Зосереджено на конкретній проблемі в бізнесі на малих даних, використовуючи алгоритми для пошуку рішення. |
| Фокус | Показує вартість цін, прибуток, загальну вартість тощо, як показник KPI | Визначає рішення проблеми створення нових KPI для BI |
Висновок - Майстер VS Data Mining
Хоча в цьому блозі Business Intelligence та Data Mining я вказав лише декілька відмінностей характеристик, результат показує, що між Business Intelligence і Data Mining є важлива і істотна різниця.
Зростає використання Інтернету, мобільних додатків, різних програмних та хмарних сервісів у бізнес-процесах та ІТ, це зробило значне зростання попиту на Data Mining та Business Intelligent for Business. Отже, важливо зрозуміти ключову різницю між процесом Business Intelligence та Data Mining. Найважливіші моменти:
- Організація, яка використовує рішення Business Intelligence, має високий рівень успішності та має більше зрілості для управління всіма проектами з видобутку даних. Знання, виявлені в результаті обміну даними, можна швидко перевірити на BI-рішеннях, а результати точні.
- BI допомагає розшифровувати складні необроблені дані за допомогою методів обміну даними та представляти складні дані зрозумілим чином, використовуючи різні візуалізації, використовуючи графіки та діаграми. Це допоможе вищому керівництву прийняти необхідне рішення для благополуччя компанії.
- Результат Data Mining та BI дозволить генерувати інтелект для бізнесу. Однак дуже важливо оцінити, чи потрібно задовольняти бажання компанії.
- Дані ніколи не перестають надходити, об'єм даних та його складність, як правило, зростають з кожним днем величезні, і дані ніколи не є такими, як завжди змінюються. Це показує зростаючий попит на BI-рішення та Data Mining для організації, що знаходиться на вершині ринку.
Рекомендована стаття
Це був посібник з вивчення даних VS Business Intelligence, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 12 важливих інструментів бізнес-аналітики (переваги)
- Повинен знати 10 важливих навичок управління бізнесом (корисно)
- 7 важливих методів вилучення даних для найкращих результатів
- 8 важливих методів розробки даних для успішного бізнесу