Diferența dintre Business Intelligence și Data Mining
Business Intelligent transformă datele în informații acționabile. Acesta ajută la optimizarea deciziilor strategice și tactice de afaceri ale organizațiilor folosind aplicațiile, infrastructura și instrumentele, precum și cele mai bune practici care facilitează accesul la faptele și cifrele operaționale ale unei organizații. Data Mining este procesul de evaluare a modelelor nerecunoscute în seturile de date brute mari, în funcție de perspectivele diferite pentru a clasifica datele în informații utile, ceea ce duce la obținerea unor informații comerciale pentru rezolvarea problemelor în prealabil.
Business Intelligent (BI)
În limbajul laicului, Business Intelligence va analiza datele brute complexe ale unei organizații și le va transforma în informații utile, după cum cere compania. Folosind aceste informații utile, afacerea va ști ce funcționează, ce nu, care este viitorul și cum vă puteți îmbunătăți afacerea.
Mai jos sunt procesul implicat în Business Intelligence:
- Completează datele brute complexe ale unei organizații
- Analizați datele
- Prezentați datele într-o vizualizare semnificativă
- Pe baza acestor fapte, afacerile vor lua decizii inteligente pentru bunăstarea organizației
Există multe instrumente disponibile pe piață pentru Business Intelligence și orice organizație poate utiliza acest instrument pentru a-și îmbunătăți afacerile:
- MicroStrategy
- Tablou
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Instrument de informare și raportare precis (BIRT)
- DOMO
- Obiecte de afaceri SAP
Minerirea datelor
În limbajul profan, așa cum explică cuvântul în sine, este doar extragerea de informații sau cunoștințe utile. Minerirea datelor ajută la găsirea de informații sau cunoștințe utile dintr-un ocean de date.
Există un ocean de date disponibile într-o organizație. Nu există nicio valoare pentru date până când nu o convertiți în informații valoroase. Este necesară analizarea acestor date și transformarea lor în informații valoroase. Prin urmare, Data Mining va ajuta la extragerea acestor informații valoroase din seturi uriașe de date disponibile. Celălalt proces implicat în Data Mining este:
- Curățarea datelor
Acesta va trata datele corupte, irelevante, inexacte, incomplete
- Integrarea datelor
Combinați mai multe surse de date în informații semnificative
- Selectarea datelor
Datele care sunt semnificative pentru analiză vor fi preluate din baza de date
- Transformarea datelor
Convertește datele într-o formă specifică care este relevantă pentru minerit
- Minerirea datelor
Va extrage tiparele de date care sunt necesare
- Evaluarea tiparelor din Date
Va extrage tipare reprezentând informații sau cunoștințe în funcție de măsuri interesante.
- Prezentarea informațiilor sau cunoștințelor
Va prezenta cunoștințele minate afacerii folosind diferite vizualizări
Informațiile valoroase sau cunoștințele dezvăluite din Data Mining pot fi utilizate în mai multe scopuri, cum ar fi:
- Analiza managementului
- Analiza pieței
- Managementul riscului
- Analiza corporativă
- Managementul clientilor
- Detectarea fraudei
Există multe instrumente de extragere a datelor disponibile, unele dintre cele mai bune instrumente de pe piață sunt enumerate mai jos:
- R-Programare
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- portocale
- Knime
- DataMelt
- SCÂNTEIE
- Hadoop
Comparație față în cap între Business Intelligence VS Data Mining (Infografie)
Mai jos este Top 7 Comparație de Business Intelligence VS Data Mining
Diferențe cheie între Business Intelligence VS Data Mining
mai jos este lista punctelor care descriu diferența cheie între Business Intelligence și Data Mining
- Business Intelligence este bazat pe date, în timp ce Data Mining analizează tiparele în date.
- Business Intelligence ajută la luarea deciziilor, dar Data Mining va rezolva o anumită problemă și va contribui la luarea deciziilor.
- Volumul de date implicat în Business Intelligence este uriaș, în timp ce în extragerea datelor volumul de date este mic.
- Business Intelligence implică procese de afaceri și metode de analiză a datelor, în timp ce în Data Mining utilizează informații de calcul pentru a descoperi soluția pentru un factor de afaceri.
- Business Intelligence include generarea, agregarea, analiza și vizualizarea datelor. Cu toate acestea, în Data Mining include curățarea, integrarea, transformarea și evaluarea tiparelor în date.
- Business Intelligence informează și facilitează managementul afacerilor și directorii, în timp ce extragerea datelor oferă KPI-urilor pentru a fi prezentate în rezultatele BI.
- BI oferă tablouri de bord, rapoarte și documente într-o vedere consolidată a multor KPI-uri în grafice și diagrame, în timp ce Data Mining oferă rapoarte pentru a contribui la luarea deciziilor.
- Business Intelligence face parte din procesul de luare a deciziilor într-o organizație, în timp ce Data Mining face parte din BI ajută la crearea KPI pentru luarea deciziilor.
Business Intelligence VS Data Mining Tabelul de comparare
| BAZĂ PENTRU COMPARARE | Informații de afaceri | Minerirea datelor |
| Sens | Convertirea datelor brute în informații utile pentru afaceri. | Proiectat pentru a explora datele și a găsi soluția pentru o problemă în afaceri. |
| Utilizare pentru afaceri | Datorită datelor ajută la luarea deciziilor pentru o afacere. | Găsește răspunsuri la o problemă sau o problemă în afaceri. |
| Volumul datelor | Seturi de date mari procesate pe baze de date dimensionale / relaționale | Seturi de date mici prelucrate pe o porțiune mică de date. |
| Calitatea soluțiilor | Volumetrică în natură și prezintă rezultatul precis folosind vizualizări. | Utilizează algoritmi pentru a identifica tipare exacte pentru o problemă și identifică punctele oarbe. |
| Prezentarea rezultatelor | Tablouri de bord și rapoarte reprezentate prin grafice și diagrame cu KPI | Identifică soluția pentru ca o problemă să fie reprezentată ca una dintre KPI-urile din tablourile de bord sau rapoartele. |
| Analiză | Depinde de dimensiuni reduse ale datelor din trecut, nu există informații implicate; conducerea trebuie să ia decizia pe baza informațiilor. | Concentrat pe o anumită problemă în afaceri pe date la scară mică, folosind algoritmi pentru a găsi soluția. |
| concentra | Prezintă valoarea prețului, profitul, costul total, etc., ca KPI | Identifică soluția pentru o problemă care creează noi KPI-uri pentru BI |
Concluzie - Business Intelligence VS Data Mining
Deși în acest blog Business Intelligence și Data Mining, am specificat doar câteva diferențe de caracteristici, rezultatul arată că există o diferență importantă și substanțială între Business Intelligence și Data Mining.
Există o creștere a utilizării internetului, a aplicațiilor mobile, a diferitelor servicii software și servicii cloud în procesele de afaceri și IT, ceea ce a făcut o creștere semnificativă a cererii de date mining și business inteligent pentru afaceri. Prin urmare, este important să înțelegem diferența cheie între procesul de Business Intelligence și Data Mining. Cele mai importante puncte sunt:
- Organizația care utilizează soluția Business Intelligence are o rată de succes ridicată și are mai multă maturitate pentru a gestiona toate proiectele de extindere a datelor. Cunoașterea descoperită de extragerea datelor poate fi testată rapid pe soluțiile BI și rezultatele sunt exacte.
- BI ajută la decodificarea datelor brute complexe prin utilizarea tehnicilor de extragere a datelor și prezentarea datelor complexe într-o manieră inteligibilă utilizând diferite vizualizări, utilizând grafice și diagrame. Acest lucru va ajuta conducerea superioară să ia decizia necesară pentru bunăstarea companiei.
- Rezultatul Data Mining și BI vor genera informații pentru afaceri. Cu toate acestea, este foarte important să evaluăm dacă este necesar să îndeplinim dorințele unei companii.
- Datele nu încetează să vină, volumul de date și complexitatea acestora tind să crească uriaș zi de zi, iar datele nu sunt niciodată aceleași, întotdeauna se schimbă. Acest lucru arată o cerere din ce în ce mai mare pentru soluțiile de BI și pentru data mining pentru o organizație care să fie în topul pieței.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Business Intelligence VS Data Mining, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 12 Instrumente importante de business intelligence (beneficii)
- Trebuie să știți 10 abilități importante în managementul afacerilor (de ajutor)
- 7 tehnici importante de extragere a datelor pentru cele mai bune rezultate
- 8 Tehnici importante de extragere a datelor pentru afaceri de succes