Rozdíl mezi Business Intelligence a datovou analytikou
Business Intelligence se zabývá složitými strategiemi a technologiemi, které pomáhají koncovým uživatelům analyzovat data a provádět rozhodovací činnosti pro růst jejich podnikání. BI hraje klíčovou roli ve správě podnikových dat a správě výkonu. Na druhou stranu je implementována analytika dat, která převádí nezpracovaná nebo nestrukturovaná data na uživatelsky srozumitelný smysluplný datový formát. Transformované informace mohou být použity k očištění, transformaci nebo modelování dat pro podporu procesu rozhodování, odvozování závěrů a implementaci prediktivní analýzy.
Srovnání mezi hlavami mezi Business Intelligence vs Data Analytics (Infographics)
Níže je 5 nejlepších srovnání mezi Business Intelligence vs Data analytics
Klíčové rozdíly mezi analytikou Business Intelligence vs Data
- První použití Business Intelligence bylo objeveno v knize „Cyclopedia of Commercial and Business Anecdote“ napsané Richardem Millerem Devensem v roce 1865. Devens používá termín BI (Business Intelligence) k popisu toho, jak bankéř jménem Sir Henry Furness získal zisk analyzovat své vlastní prostředí, aby zůstal před konkurencí.
- Data Analytics nebo Business Analytics je proces, který pomáhá podnikovým uživatelům transformovat nezpracovaná nebo nestrukturovaná data do smysluplného formátu. Data Analytics je standardní nebo běžný proces, který používá mnoho organizací po celém světě podle různých postupů nebo strategií v závislosti na jejich obchodních potřebách.
- Business Intelligence je implementována v mnoha organizacích s cílem zlepšit jejich rozhodovací schopnosti, analyzovat obchodní data, provádět dolování dat, vyvíjet zprávy a zlepšovat operační schopnosti. BI je implementováno pouze na historických datech uložených ve skladech Data Mart nebo Data. Některé z obchodních operací, jako je čištění dat, modelování dat, transformace dat a předpovídání budoucích trendů dat, jsou klíčovými aspekty implementace analytiky dat.
- Data Analytics je implementována v situaci, kdy je organizace relativně nová a potřebuje významné změny svého obchodního modelu. Data Analytics pomáhá podnikovým uživatelům analyzovat historické údaje, aktuální data a předpovídat budoucí trendy, aby v navrhovaném obchodním modelu provedly správné změny. Business Intelligence, na druhé straně, je implementován v situaci, kdy organizace nemá žádné změny ve svém současném obchodním modelu a jejím hlavním cílem je splnit organizační cíle. BI pomáhá uživatelům identifikovat mezery ve správě dat a napravit je poskytováním účinných scénářů rozhodování.
- Reporting je klíčová funkce, kterou lze implementovat pomocí nástrojů Business Intelligence a Data Analytic. Vyvíjené přehledy nebo vizualizace se však liší v závislosti na typu obchodních dat a obchodních scénářů. Pokud existuje obchodní scénář, kde se klient musí vypořádat s aktuálními trendy na trhu a generovat sestavy ad hoc, pak by analytika dat byla tou správnou volbou. Data Analytics lze také upřednostnit, pokud je třeba, aby podnik předpovídal budoucí trendy údajů na základě minulých údajů. Jinak, pokud nastane situace, kdy klient potřebuje zpracovat data uložená v datovém skladu a generovat zprávy vytažením dat ze skladu, pak by Business Intelligence byla tou správnou volbou, Business Intelligence může být také upřednostňována, pokud existuje potřeba, aby podniky sledovaly cílené prodejní dodávky nebo organizovaly data, aby poskytovaly prodejní informace.
Srovnávací tabulka Business Intelligence vs Data Analytics
| Základ srovnání |
Business Intelligence |
Analytika dat |
| Původ | Termín Business Intelligence vznikl v roce 1865 a popisuje jeho význam prostřednictvím knihy autora jménem Richard Miller Devens. | Analytika dat existuje již od 19. století, ale díky vynálezům počítačů v 60. letech 20. století roste její význam. |
| Rozsah / význam | Business Intelligence označuje informace potřebné k posílení obchodních rozhodovacích činností. | Data Analytics odkazuje na úpravu prvotních dat do smysluplného formátu. |
| Funkčnost | Hlavním účelem business intelligence je poskytovat podporu při rozhodování a pomáhat organizacím v růstu jejich podnikání. | Hlavním účelem analýzy dat je modelování, čištění, předpovídání a transformace dat podle obchodních potřeb. |
| Implementace | Business Intelligence lze implementovat pomocí různých nástrojů BI dostupných na trhu. BI je implementováno pouze na historických datech uložených v datových skladech nebo datových tabulkách. | Analytiku dat lze implementovat pomocí různých nástrojů pro ukládání dat dostupných na trhu. Analytiku dat lze také implementovat pomocí nástrojů BI, ale záleží to na přístupu nebo strategii navržené organizací. |
| Metody ladění | Mechanismus BI lze odladit pouze na základě poskytnutých historických údajů a požadavků koncového uživatele. | Nástroj Analytics pro analýzu dat lze pomocí navrhovaného modelu odladit a převést data do smysluplného formátu. |
Závěr - Business Intelligence vs Data analytics
Na závěr jsme viděli původ, porovnání mezi dvěma hlavními a některé klíčové rozdíly mezi analytikou Business Intelligence a Data. S ohledem na současné trendy na trhu s technologiemi došlo k vývoji ve vývoji nástrojů business intelligence a analytických dat. Moderní nástroje Business Intelligence jsou také vybaveny možností analýzy dat a opravdu záleží na podnikových uživatelích, aby na základě svých obchodních scénářů vybrali správnou volbu. Při současném trendu v oblasti dat hrají Business Intelligence i Data Analytics klíčovou roli v růstu firmy. Podnik provádí nezbytný výzkum v oblasti BI i datové analýzy, aby jim pomohl efektivně sloužit svému účelu.
Doporučený článek
Byl to průvodce analytikou Business Intelligence vs Data, jejich významem, srovnáváním typu hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Business Intelligence VS dolování dat - který z nich je užitečnější
- Vizualizace dat vs Analytika dat - 7 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
- Business Intelligence vs Business Analytics - který z nich je lepší
- 8 Vynikající trendy v analýze dat, které budou dominovat v roce 2016
- Přehled kariéry v Business Intelligence