Rozdíl mezi Business Intelligence a Data Mining
Business Intelligent transformuje data na informace, které lze použít. Pomáhá při optimalizaci strategických a taktických obchodních rozhodnutí organizací pomocí aplikací, infrastruktury a nástrojů a osvědčených postupů, které usnadňují přístup k provozním skutečnostem a postavám organizace. Dolování dat je proces vyhodnocování nerozpoznaných vzorců v sadách velkých nezpracovaných dat podle různých perspektiv kategorizace dat do užitečných informací, což vede k získání obchodních poznatků k vyřešení problémů předem.
Business Intelligent (BI)
V laikovém jazyce bude Business Intelligence analyzovat složitá prvotní data organizace a transformovat je do užitečných informací, jak to vyžaduje podnikání. Použitím těchto užitečných informací bude společnost vědět, co funguje, co není, jaká je budoucnost a jak můžete zlepšit své podnikání.
Proces Business Intelligence je uveden níže:
- Agregujte komplexní surová data organizace
- Analyzujte data
- Prezentujte data ve smysluplné vizualizaci
- Na základě těchto skutečností podnik přijme inteligentní rozhodnutí pro wellness organizace
Na trhu je k dispozici mnoho nástrojů pro Business Intelligence a každá organizace může tento nástroj použít ke zlepšení svého podnikání:
- Microstrategy
- Živý obraz
- QlikView
- Sisense
- Služba Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Přesný nástroj Business Intelligence and Reporting (BIRT)
- DOMO
- Obchodní objekty SAP
Těžba dat
V laikově jazyce, jak samotné slovo vysvětluje, je to jen těžba užitečných informací nebo znalostí. Dolování dat pomáhá při hledání užitečných informací nebo znalostí z oceánu dat.
V organizaci existuje oceán dat. Pro data není žádná hodnota, dokud je nepřevedete na cenné informace. Je nutné analyzovat tato data a převést je na cenné informace. Těžba dat proto pomůže extrahovat tyto cenné informace z obrovských dostupných dat. Dalšími procesy zapojenými do těžby dat jsou:
- Čištění dat
Zpracovává poškozená, irelevantní, nepřesná a neúplná data
- Integrace dat
Kombinujte více zdrojů dat do smysluplných informací
- Výběr dat
Data, která mají význam pro analýzu, budou načtena z databáze
- Transformace dat
Převádí data do konkrétní podoby, která je relevantní pro těžbu
- Těžba dat
Vytahuje požadované datové vzorce
- Vyhodnocení vzorců v Data
Získá vzory představující informace nebo znalosti v závislosti na zajímavých opatřeních.
- Prezentace informací nebo znalostí
Představí těžené znalosti podniku pomocí různých vizualizací
Hodnotné informace nebo znalosti odhalené z dolování dat lze použít k mnoha účelům, jako například:
- Analýza řízení
- Analýza trhu
- Řízení rizik
- Firemní analýza
- Řízení zákazníků
- Detekce podvodů
K dispozici je mnoho nástrojů pro dolování dat, některé z nejlepších nástrojů na trhu jsou uvedeny níže:
- Programování v R
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- oranžový
- Knime
- DataMelt
- JISKRA
- Hadoop
Srovnání mezi hlavami mezi Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Níže je uvedeno Top 7 Srovnání Business Intelligence VS dolování dat
Klíčové rozdíly mezi těžbou dat Business Intelligence VS
Níže je uveden seznam bodů, které popisují klíčový rozdíl mezi Business Intelligence a Data Mining
- Business Intelligence je založeno na datech, zatímco Data Mining analyzuje vzorce dat.
- Business Intelligence pomáhá při rozhodování, ale dolování dat vyřeší konkrétní problém a přispěje k rozhodování.
- Objem dat zapojených do Business Intelligence je obrovský, zatímco v oblasti dolování dat je objem dat malý.
- Business Intelligence zahrnuje metody podnikových procesů a analýzy dat, zatímco v Data Mining používá výpočetní inteligenci k nalezení řešení pro obchodní faktor.
- Business Intelligence zahrnuje generování, agregaci, analýzu a vizualizaci dat. V Dolování dat však zahrnuje čištění, integraci, transformaci a vyhodnocení vzorců v datech.
- Business Intelligence Informuje a usnadňuje řízení podniku a vedoucí pracovníky, zatímco dolování dat poskytuje KPI pro prezentaci ve výsledcích BI.
- BI poskytuje panely, zprávy a dokumenty v konsolidovaném pohledu na mnoho KPI v grafice a grafech, zatímco Data Mining poskytuje zprávy, které přispívají k rozhodování.
- Business Intelligence je součástí rozhodování v organizaci, zatímco Data Mining je součástí BI, pomáhá vytvářet KPI pro rozhodování.
Srovnávací tabulka Business Intelligence VS pro dolování dat
| ZÁKLAD PRO POROVNÁNÍ | Business Intelligence | Těžba dat |
| Význam | Převod nezpracovaných dat na užitečné informace pro podnikání. | Navrženo k prozkoumání dat a nalezení řešení problému v podnikání. |
| Použití pro podnikání | Data-řízené pomáhá při rozhodování pro podnikání. | Nalezne odpovědi na problém nebo problém v podnikání. |
| Objem dat | Velké datové sady zpracovávané v dimenzionálních / relačních databázích | Malé datové sady zpracované na malé části dat. |
| Kvalita řešení | Volumetrická povaha a prezentace pomocí přesných vizualizací. | Používá algoritmy k identifikaci přesných vzorců problému a k identifikaci slepých míst. |
| Prezentace výsledků | Řídicí panely a zprávy reprezentované grafy a grafy s KPI | Identifikuje řešení problému, který má být prezentován jako jeden z KPI v panelech nebo sestavách. |
| Analýza | Závisí na malém měřítku minulých dat, nejde o inteligenci; vedení musí rozhodnout na základě informací. | Zaměřeno na konkrétní problém v podnikání na malém měřítku dat pomocí algoritmů k nalezení řešení. |
| Soustředit se | Zobrazuje cenu KPI, zisk, celkové náklady atd | Identifikuje řešení problému při vytváření nových KPI pro BI |
Závěr - Business Intelligence VS dolování dat
Ačkoli v tomto blogu Business Intelligence a Data Mining jsem uvedl pouze několik charakteristických rozdílů, výsledek ukazuje, že mezi Business Intelligence vs Data Mining je významný a podstatný rozdíl.
Roste využívání internetu, mobilních aplikací, různých softwarových a cloudových služeb v obchodních procesech a IT, což významně zvýšilo poptávku po těžbě dat a Business Intelligent for Business. Proto je důležité pochopit klíčový rozdíl mezi procesem Business Intelligence a Data Mining. Nejdůležitější body jsou:
- Organizace, která používá řešení Business Intelligence, má vysokou úspěšnost a větší vyspělost při zpracování všech projektů dolování dat. Znalosti získané při těžbě dat lze rychle testovat na řešeních BI a výsledky jsou přesné.
- BI pomáhá dekódovat komplexní surová data pomocí technik dolování dat a prezentuje komplexní data srozumitelným způsobem pomocí různých vizualizací, pomocí grafů a grafů. To pomůže vyššímu managementu přijmout nezbytná rozhodnutí pro wellness společnosti.
- Výsledek Data Mining a BI bude generovat inteligenci pro podnikání. Je však velmi důležité posoudit, zda je nutné splnit přání společnosti.
- Data nikdy nepřestávají přicházet, objem dat a jejich složitost mají tendenci růst každý den obrovsky a data nikdy nejsou stejná, vždy se mění. To ukazuje na rostoucí poptávku po řešeních BI a těžbě dat po organizaci, která má být na vrcholu trhu.
Doporučený článek
Toto byl průvodce pro Business Intelligence VS Data Mining, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Difference, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 12 důležitých nástrojů Business Intelligence (výhody)
- Musí znát 10 důležitých dovedností v oblasti řízení podniku (užitečné)
- 7 Důležité techniky dolování dat pro dosažení nejlepších výsledků
- 8 Důležité techniky dolování dat pro úspěšné podnikání