Razlika med poslovno inteligenco in podatkovnim rudarjenjem
Business Intelligent podatke pretvori v informacije, ki jih je mogoče uporabiti. Pomaga pri optimizaciji strateških in taktičnih poslovnih odločitev organizacij z uporabo aplikacij, infrastrukture in orodij ter najboljših praks, ki olajšajo dostop do operativnih dejstev in številk organizacije. Data Mining je postopek ocenjevanja neprepoznanih vzorcev v množici velikih nerazredčenih podatkov glede na različne perspektive za razvrščanje podatkov v koristne informacije, kar ima za posledico pridobitev poslovnega vpogleda za predhodno reševanje vprašanj.
Business Intelligent (BI)
V laičnem jeziku bo Business Intelligence analizirala zapletene surove podatke organizacije in jih pretvorila v koristne informacije, kot jih zahteva podjetje. Z uporabo teh koristnih informacij bo podjetje vedelo, kaj deluje, kaj ne, kakšna je prihodnost in kako lahko izboljšate svoje podjetje.
Spodaj so opisani postopki, povezani s poslovno inteligenco:
- Združite kompleksne neobdelane podatke organizacije
- Analizirajte podatke
- Podatke predstavite v smiselni vizualizaciji
- Na podlagi teh dejstev bodo podjetja sprejemala inteligentne odločitve za dobro počutje organizacije
Na trgu za poslovno inteligenco je na voljo veliko orodij in vsaka organizacija lahko to orodje uporabi za izboljšanje poslovanja:
- Mikrostrategije
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Natančno orodje poslovne inteligence in poročanja (BIRT)
- DOMO
- Poslovni objekti SAP
Data Mining
V laičnem jeziku, kot to razlaga sama beseda, gre le za rudarjenje koristnih informacij ali znanja. Rudarjenje podatkov pomaga najti koristne informacije ali znanje iz oceana podatkov.
V organizaciji je na voljo ocean podatkov. Za podatke ni vrednosti, dokler jih ne pretvorite v dragocene podatke. Te podatke je treba analizirati in pretvoriti v dragocene podatke. Zato bo Data Mining pripomogel k pridobivanju teh dragocenih informacij iz ogromnih nabora podatkov. Drugi postopek, vključen v Data Mining, je:
- Čiščenje podatkov
Obdelal bo pokvarjene, nepomembne, netočne, nepopolne podatke
- Vključevanje podatkov
Združite več virov podatkov v pomembne informacije
- Izbira podatkov
Podatki, ki so pomembni za analizo, bodo pridobljeni iz baze podatkov
- Preoblikovanje podatkov
Pretvori podatke v posebno obliko, ki je pomembna za rudarjenje
- Data Mining
Izvleče vzorce podatkov, ki so potrebni
- Ocenjevanje vzorcev v podatkih
Odstranili bodo vzorce, ki predstavljajo informacije ali znanje, odvisno od zanimivih ukrepov.
- Predstavitev informacij ali znanja
Predstavljeno znanje bo predstavil podjetju z uporabo različnih vizualizacij
Dragocene informacije ali znanja, razkrita s podatkovnim rudarjenjem, se lahko uporabljajo v številne namene, kot so:
- Analiza upravljanja
- Analiza trga
- Upravljanje s tveganji
- Korporativna analiza
- Upravljanje s strankami
- Zaznavanje prevare
Na voljo je veliko orodij za pridobivanje podatkov, spodaj so navedena najboljša orodja na trgu:
- R-programiranje
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Oranžna
- Knime
- DataMelt
- SPARK
- Hadoop
Primerjava med podjetji Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Spodaj je zgornjih 7 primerjav VS Business Intelligence VS Data Mining
Ključne razlike med poslovno inteligenco VS Data Mining
spodaj je seznam točk, ki opisujejo ključno razliko med Business Intelligence in Data Mining
- Business Intelligence temelji na podatkih, medtem ko Data Mining analizira vzorce podatkov.
- Poslovna inteligenca pomaga pri odločanju, vendar bo Data Mining rešil določeno vprašanje in prispeval k odločanju.
- Obseg podatkov, vključenih v Business Intelligence, je ogromen, medtem ko je količina podatkovnih rudarskih podatkov majhna.
- Poslovna inteligenca vključuje metode analize poslovnih procesov in podatkov, medtem ko v podatkovnem rudarstvu uporablja računalniško inteligenco, da odkrije rešitev za poslovni dejavnik.
- Poslovna inteligenca vključuje generiranje, združevanje, analize in vizualizacijo podatkov. Vendar pa v podatkovno rudarjenje vključuje čiščenje, vključevanje, preoblikovanje in vrednotenje vzorcev v podatkih.
- Poslovna inteligenca obvešča in olajša poslovno upravljanje in vodstvo, medtem ko pridobivanje podatkov omogoča, da se KPI predstavi v rezultatih BI.
- BI ponuja nadzorne plošče, poročila in dokumente v konsolidiranem pogledu številnih KPI v grafiki in grafikonih, medtem ko Data Mining zagotavlja poročila, ki prispevajo k odločanju.
- Poslovna inteligenca je del odločanja v organizaciji, medtem ko je Data Mining del BI, ki pomaga ustvariti KPI za sprejemanje odločitev.
Tabela primerjave VS Business Intelligence VS
| PODLAGA ZA PRIMERJAVO | Poslovna inteligenca | Data Mining |
| Pomen | Pretvarjanje surovih podatkov v koristne informacije za podjetja. | Namenjen raziskovanju podatkov in iskanju rešitve za težavo v poslu. |
| Uporaba za podjetja | Podatki temeljijo na odločanju za podjetje. | Poišče odgovore na vprašanje ali težavo v podjetju. |
| Obseg podatkov | Velike zbirke podatkov, obdelane na dimenzijskih / relacijskih bazah podatkov | Majhne zbirke podatkov, obdelane na majhnem delu podatkov. |
| Kakovost rešitev | Volumetrične narave in natančen rezultat predstavite z uporabo vizualizacij. | Uporablja algoritme za določitev natančnih vzorcev za težavo in prepozna slepe točke. |
| Predstavitev rezultatov | Nadzorne plošče in poročila, ki jih predstavljajo grafi in grafikoni s KPI-ji | Identificira rešitev za težavo, ki bo predstavljena kot ena od KPI v nadzornih ploščah ali poročilih. |
| Analiza | Odvisno od majhnih preteklih podatkov, ni obveščevalnih podatkov; vodstvo mora odločitev sprejeti na podlagi informacij. | Osredotočeno na določeno problematiko pri poslovanju majhnih podatkov s pomočjo algoritmov za iskanje rešitve. |
| Osredotočite se | Kot vrednost KPI prikaže vrednost cene, dobiček, skupne stroške itd | Določi rešitev za težavo, ki ustvarja nove KPI-je za BI |
Zaključek - Business Intelligence VS Data Mining
Čeprav sem v tem spletnem dnevniku Business Intelligence in Data Mining navedel le nekaj značilnih razlik, rezultat kaže, da je Business Intelligence vs Data Mining pomembna in bistvena razlika.
Poveča se uporaba interneta, mobilnih aplikacij, različnih programskih in oblačnih storitev v poslovnih procesih in IT, kar je znatno povečalo povpraševanje po podatkovnem rudarstvu in Business Intelligent for Business. Zato je pomembno razumeti ključno razliko med postopkom poslovne inteligence in rudarjenja podatkov. Najpomembnejše točke so:
- Organizacija, ki uporablja rešitev Business Intelligence, ima visoko stopnjo uspeha in ima večjo zrelost za upravljanje vseh projektov rudarjenja podatkov. Znanje, ki ga je odkrilo rudarjenje podatkov, je mogoče hitro preskusiti na BI rešitvah in rezultati so natančni.
- BI pomaga dekodirati zapletene surove podatke z uporabo tehnik rudarjenja podatkov in predstaviti kompleksne podatke na razumljiv način z uporabo različnih vizualizacij, z uporabo grafov in grafikonov. To bo višjemu vodstvu pomagalo sprejeti potrebno odločitev za dobro počutje podjetja.
- Rezultat Data Mining in BI bo ustvaril inteligenco za podjetja. Vendar je zelo pomembno oceniti, ali je treba izpolniti želje podjetja.
- Podatki nikoli ne nehajo prihajati, količina podatkov in njihova zapletenost naraščata iz dneva v dan ogromno, podatki pa nikoli niso enaki, temveč se vedno spreminjajo. To kaže na vse večje povpraševanje po BI rešitvah in Data Mining za organizacijo, ki je na vrhu na trgu.
Priporočeni članek
To je vodnik za VS Business Intelligence VS Data Mining, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklepi. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 12 Pomembna orodja poslovne inteligence (Prednosti)
- Vedeti mora 10 pomembnih veščin poslovnega upravljanja (koristno)
- 7 pomembnih tehnik pridobivanja podatkov za najboljše rezultate
- 8 Pomembne tehnike pridobivanja podatkov za uspešno poslovanje