Różnica między Business Intelligence a Data Mining
Business Intelligent przekształca dane w przydatne informacje. Pomaga w optymalizacji strategicznych i taktycznych decyzji biznesowych organizacji przy użyciu aplikacji, infrastruktury i narzędzi oraz najlepszych praktyk, które ułatwiają dostęp do faktów operacyjnych i danych organizacji. Data Mining to proces oceny nierozpoznanych wzorców w zestawach dużych surowych danych, zgodnie z różnymi perspektywami kategoryzowania danych w użyteczne informacje, co pozwala uzyskać wgląd w biznes w celu wcześniejszego rozwiązania problemów.
Business Intelligent (BI)
W języku laika Business Intelligence przeanalizuje złożone surowe dane organizacji i przekształci je w przydatne informacje wymagane przez firmę. Korzystając z tych przydatnych informacji, firma będzie wiedziała, co działa, a co nie, jaka jest przyszłość i jak możesz ulepszyć swój biznes.
Poniżej przedstawiono proces związany z Business Intelligence:
- Agreguj złożone nieprzetworzone dane organizacji
- Przeanalizuj dane
- Przedstaw dane w sensownej wizualizacji
- Na podstawie tych faktów biznes podejmie inteligentne decyzje dotyczące dobrego samopoczucia organizacji
Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi Business Intelligence i każda organizacja może użyć tego narzędzia do poprawy swojej działalności:
- Microstrategy
- Żywy obraz
- QlikView
- Sisense
- Usługa Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Dokładne narzędzie analizy biznesowej i raportowania (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Data Mining
W języku laika, jak wyjaśnia to samo słowo, jest to po prostu wydobycie przydatnych informacji lub wiedzy. Eksploracja danych pomaga znaleźć przydatne informacje lub wiedzę z oceanu danych.
Istnieje ocean danych dostępnych w organizacji. Dane nie mają wartości, dopóki nie przekształcisz ich w cenne informacje. Wymagana jest analiza tych danych i przekształcenie ich w cenne informacje. Dlatego Data Mining pomoże wydobyć te cenne informacje z ogromnego zestawu dostępnych danych. Inne procesy związane z wyszukiwaniem danych to:
- Oczyszczanie danych
Będzie obsługiwał uszkodzone, nieistotne, niedokładne, niekompletne dane
- Integracja danych
Połącz wiele źródeł danych w sensowne informacje
- Wybór danych
Dane, które mają znaczenie dla analizy, zostaną pobrane z bazy danych
- Transformacja danych
Konwertuje dane do określonej formy, która jest ważna dla górnictwa
- Data Mining
Wyodrębni wymagane wzorce danych
- Ocena wzorców w danych
Wyodrębni wzorce reprezentujące informacje lub wiedzę w zależności od interesujących środków.
- Prezentacja informacji lub wiedzy
Przedstawi wydobytą wiedzę biznesowi przy użyciu różnych wizualizacji
Cenne informacje lub wiedza ujawnione w Data Mining mogą być wykorzystywane do wielu celów, takich jak:
- Analiza zarządzania
- Analiza rynku
- Zarządzanie ryzykiem
- Analiza korporacyjna
- Zarządzanie klientami
- Wykrywanie oszustw
Dostępnych jest wiele narzędzi do eksploracji danych, niektóre z najlepszych narzędzi na rynku są wymienione poniżej:
- Programowanie R.
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Pomarańczowy
- Knime
- DataMelt
- ISKRA
- Hadoop
Bezpośrednie porównanie między Business Intelligence a Data Mining (infografiki)
Poniżej znajduje się 7 najlepszych porównań Business Intelligence vs. Data Mining
Kluczowe różnice między Business Intelligence a Data Mining
poniżej znajduje się lista punktów opisujących kluczową różnicę między Business Intelligence a Data Mining
- Business Intelligence opiera się na danych, podczas gdy Data Mining analizuje wzorce danych.
- Business Intelligence pomaga w podejmowaniu decyzji, ale Data Mining rozwiąże konkretny problem i przyczyni się do podejmowania decyzji.
- Ilość danych zaangażowanych w Business Intelligence jest ogromna, podczas gdy w eksploracji danych ilość danych jest niewielka.
- Business Intelligence obejmuje metody analizy procesów biznesowych i danych, podczas gdy w Data Mining wykorzystuje inteligencję obliczeniową do znalezienia rozwiązania dla czynnika biznesowego.
- Business Intelligence obejmuje generowanie, agregację, analizę i wizualizację danych. Jednak w Data Mining obejmuje czyszczenie, integrację, transformację i ocenę wzorców w danych.
- Business Intelligence informuje i ułatwia zarządzanie przedsiębiorstwem i kadrę kierowniczą, podczas gdy eksploracja danych zapewnia KPI do prezentacji w wynikach BI.
- BI udostępnia pulpity nawigacyjne, raporty i dokumenty w skonsolidowanym widoku wielu kluczowych wskaźników wydajności w grafice i na wykresach, a Data Mining zapewnia raporty, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji.
- Business Intelligence jest częścią procesu decyzyjnego w organizacji, podczas gdy Data Mining jest częścią BI pomaga w tworzeniu kluczowych wskaźników wydajności dla procesu decyzyjnego.
Business Intelligence VS Data Mining Tabela porównawcza
| PODSTAWA DO PORÓWNANIA | Business Intelligence | Data Mining |
| Znaczenie | Przekształcanie surowych danych w przydatne informacje dla biznesu. | Zaprojektowany do eksploracji danych i znalezienia rozwiązania problemu w biznesie. |
| Użyj dla biznesu | Oparte na danych pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych. | Znajduje odpowiedzi na problem lub problem w biznesie. |
| Objętość danych | Duże zbiory danych przetwarzane w wymiarowych / relacyjnych bazach danych | Małe zestawy danych przetwarzane na niewielkiej części danych. |
| Jakość rozwiązań | Wolumetryczny w naturze i przedstawiaj dokładne wyniki za pomocą wizualizacji. | Wykorzystuje algorytmy do identyfikowania dokładnych wzorców problemu i identyfikuje martwe punkty. |
| Prezentacja wyników | Pulpity nawigacyjne i raporty reprezentowane przez wykresy i wykresy z kluczowymi wskaźnikami wydajności | Określa rozwiązanie problemu, który ma być reprezentowany jako jeden z kluczowych wskaźników wydajności w pulpitach nawigacyjnych lub raportach. |
| Analiza | Zależy od niewielkich danych z przeszłości, nie ma w tym żadnych danych wywiadowczych; kierownictwo musi podjąć decyzję na podstawie informacji. | Koncentruje się na konkretnym problemie w biznesie na małych danych przy użyciu algorytmów do znalezienia rozwiązania. |
| Skupiać | Pokazuje wartość ceny, zysk, całkowity koszt itp. Jako KPI | Identyfikuje rozwiązanie problemu związanego z tworzeniem nowych kluczowych wskaźników wydajności dla BI |
Wniosek - Business Intelligence vs. Data Mining
Chociaż na tym blogu Business Intelligence i Data Mining podałem tylko kilka różnic charakterystycznych, wynik pokazuje, że istnieje istotna i istotna różnica między Business Intelligence a Data Mining.
Wzrasta wykorzystanie Internetu, aplikacji mobilnych, różnych programów i usług chmurowych w procesach biznesowych i IT, co znacznie zwiększyło zapotrzebowanie na Data Mining i Business Intelligent for Business. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć kluczową różnicę między procesem analizy biznesowej a eksploracją danych. Najważniejsze punkty to:
- Organizacja korzystająca z rozwiązania Business Intelligence ma wysoki wskaźnik powodzenia i większą dojrzałość do obsługi wszystkich projektów eksploracji danych. Wiedza odkryta podczas eksploracji danych może być szybko przetestowana na rozwiązaniach BI, a wyniki są dokładne.
- BI pomaga dekodować złożone surowe dane za pomocą technik eksploracji danych i prezentować złożone dane w zrozumiały sposób przy użyciu różnych wizualizacji, wykresów i wykresów. Pomoże to wyższemu kierownictwu podjąć decyzję niezbędną dla dobrego samopoczucia firmy.
- Wynik Data Mining i BI wygeneruje inteligencję dla biznesu. Jednak bardzo ważne jest, aby ocenić, czy konieczne jest spełnienie pragnień firmy.
- Dane nigdy nie przestają nadchodzić, ilość danych i ich złożoność zwykle rosną z dnia na dzień, a dane nigdy nie są takie same, zawsze się zmieniają. Wskazuje to na rosnące zapotrzebowanie na rozwiązania BI i Data Mining, aby organizacja była na szczycie rynku.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Business Intelligence VS Data Mining, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 12 ważnych narzędzi analizy biznesowej (korzyści)
- Musisz znać 10 ważnych umiejętności zarządzania przedsiębiorstwem (pomocne)
- 7 ważnych technik eksploracji danych dla najlepszych rezultatów
- 8 ważnych technik eksploracji danych dla udanego biznesu