Разница между бизнес-аналитикой и интеллектуальным анализом данных
Business Intelligent преобразует данные в полезную информацию. Он помогает оптимизировать стратегические и тактические бизнес-решения организаций, используя приложения, инфраструктуру и инструменты, а также лучшие практики, облегчающие доступ к фактическим данным и показателям организации. Data Mining - это процесс оценки нераспознанных шаблонов в наборах больших необработанных данных в соответствии с различными перспективами для классификации данных в полезную информацию, что приводит к получению бизнес-аналитики для решения проблем заранее.
Business Intelligent (BI)
На языке неспециалистов Business Intelligence проанализирует сложные необработанные данные организации и преобразует их в полезную информацию, как того требует бизнес. Используя эту полезную информацию, бизнес узнает, что работает, а что нет, каково будущее и как вы можете улучшить свой бизнес.
Ниже приведен процесс, связанный с бизнес-аналитикой:
- Объединить сложные исходные данные организации
- Проанализируйте данные
- Представьте данные в содержательной визуализации
- Основываясь на этих фактах, бизнес будет принимать разумные решения для благополучия организации.
На рынке имеется множество инструментов для бизнес-аналитики, и любая организация может использовать этот инструмент для улучшения своего бизнеса:
- Microstrategy
- живописная картина
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Точный инструмент бизнес-аналитики и отчетности (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Сбор данных
На языке непрофессионала, как само слово объясняет, это просто добыча полезной информации или знаний. Интеллектуальный анализ данных помогает найти полезную информацию или знания в океане данных.
Существует множество данных, доступных в организации. Данные не имеют ценности, пока вы не преобразуете их в ценную информацию. Требуется проанализировать эти данные и преобразовать их в ценную информацию. Поэтому Data Mining поможет извлечь эту ценную информацию из огромного количества доступных данных. Другой процесс, связанный с интеллектуальным анализом данных:
- Очистка данных
Он будет обрабатывать поврежденные, нерелевантные, неточные, неполные данные
- Интеграция данных
Объедините несколько источников данных в значимую информацию
- Выбор данных
Данные, которые имеют значение для анализа, будут получены из базы данных
- Преобразование данных
Преобразует данные в конкретную форму, которая имеет отношение к майнингу
- Сбор данных
Будет извлекать шаблоны данных, которые необходимы
- Оценка шаблонов в данных
Будет извлекать шаблоны, представляющие информацию или знания в зависимости от интересных мер.
- Представление информации или знаний
Представит добытые знания для бизнеса, используя различные визуализации
Ценная информация или знания, полученные из Data Mining, могут использоваться для многих целей, таких как:
- Анализ управления
- Анализ рынка
- Управление рисками
- Корпоративный анализ
- Управление клиентами
- Обнаружение мошенничества
Существует множество инструментов для анализа данных, некоторые из лучших инструментов на рынке перечислены ниже:
- Р-Programing
- РапидМайнер (YALE)
- ВЕК
- апельсин
- Knime
- DataMelt
- SPARK
- Hadoop
Сравнение лицом к лицу между Business Intelligence и Data Mining (Инфографика)
Ниже приведено 7 лучших сравнений бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных.
Ключевые отличия Business Intelligence от Data Mining
Ниже приведен список точек, описывающих ключевое различие между Business Intelligence и Data Mining.
- Бизнес-аналитика управляется данными, тогда как Data Mining анализирует закономерности в данных.
- Бизнес-аналитика помогает в принятии решений, но Data Mining решит конкретную проблему и будет способствовать принятию решений.
- Объем данных, используемых в бизнес-аналитике, огромен, тогда как в области интеллектуального анализа данных объем данных невелик.
- Business Intelligence включает в себя методы бизнес-процессов и анализа данных, тогда как в Data Mining он использует вычислительный интеллект для поиска решения для бизнес-фактора.
- Бизнес-аналитика включает в себя создание, агрегирование, анализ и визуализацию данных. Однако в Data Mining он включает в себя очистку, интеграцию, преобразование и оценку шаблонов в данных.
- Бизнес-аналитика Информирует и облегчает управление бизнесом и руководителей, в то время как интеллектуальный анализ данных предоставляет KPI для представления в результатах BI.
- BI предоставляет панели мониторинга, отчеты и документы в сводном представлении многих KPI в виде графиков и диаграмм, в то время как Data Mining предоставляет отчеты для участия в принятии решений.
- Бизнес-аналитика является частью процесса принятия решений в организации, тогда как Data Mining является частью BI и помогает создавать KPI для принятия решений.
Business Intelligence Сравнительная таблица интеллектуального анализа данных
| ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ | Бизнес-аналитика | Сбор данных |
| Смысл | Преобразование необработанных данных в полезную информацию для бизнеса. | Предназначен для изучения данных и поиска решения проблемы в бизнесе. |
| Используйте для бизнеса | Управление данными помогает в принятии решений для бизнеса. | Находит ответы на вопросы или проблемы в бизнесе. |
| Объем данных | Большие наборы данных, обработанные в многомерных / реляционных базах данных | Небольшие наборы данных обрабатываются на небольшой части данных. |
| Качество решений | Объемный характер и представление точного результата с использованием визуализаций. | Использует алгоритмы для определения точных шаблонов проблемы и выявления слепых зон. |
| Презентация результатов | Панели и отчеты, представленные графиками и диаграммами с KPI | Определяет решение проблемы, которая должна быть представлена в качестве одного из ключевых показателей эффективности в инструментальных панелях или отчетах. |
| Анализ | Зависит от небольшого количества прошлых данных, там нет никакой разведки; Руководство должно принять решение на основе информации. | Сосредоточены на конкретной проблеме в бизнесе на небольших данных с использованием алгоритмов для поиска решения. |
| фокус | Показывает цену, прибыль, общую стоимость и т. Д. В виде KPI | Идентифицирует решение проблемы, создавая новые KPI для BI |
Вывод - Business Intelligence VS Data Mining
Хотя в этом блоге Business Intelligence и Data Mining я указал только несколько различий в характеристиках, результат показывает, что между Business Intelligence и Data Mining есть существенное и существенное различие.
Увеличивается использование Интернета, мобильных приложений, различных программных и облачных сервисов в бизнес-процессах и ИТ, что привело к значительному увеличению спроса на Data Mining и Business Intelligent for Business. Следовательно, важно понимать ключевое различие между процессами бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных. Наиболее важные моменты:
- Организация, которая использует решение Business Intelligence, имеет высокий уровень успеха и имеет большую зрелость для обработки всех проектов интеллектуального анализа данных. Знания, полученные в ходе интеллектуального анализа данных, можно быстро проверить на решениях BI, и результаты будут точными.
- BI помогает декодировать сложные необработанные данные, используя методы интеллектуального анализа данных, и представлять сложные данные понятным образом, используя различные визуализации, используя графики и диаграммы. Это поможет высшему руководству принять необходимое решение для благополучия компании.
- Результат Data Mining и BI будет генерировать интеллект для бизнеса. Тем не менее, очень важно оценить, необходимо ли удовлетворить желания компании.
- Данные никогда не перестают поступать, объем данных и их сложность имеют тенденцию расти с каждым днем, и данные никогда не бывают одинаковыми, они всегда меняются. Это свидетельствует о растущем спросе на решения BI и Data Mining для организации, которая будет лидировать на рынке.
Рекомендуемая статья
Это было руководство для Business Intelligence VS Data Mining, их значения, сравнения между собой, ключевых отличий, сравнительной таблицы и заключения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 12 важных инструментов бизнес-аналитики (преимущества)
- Должны знать 10 важных навыков управления бизнесом (полезно)
- 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов
- 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса