organizațiile bazate pe date folosesc adesea termenii „business intelligence” (BI) și „Data analytics” în mod interschimbabil. Nu sunt același lucru, dar dacă cineva ți-ar cere să explici diferența, ce ai spune?

unii oameni disting între cele două spunând că Business intelligence privește înapoi datele istorice pentru a descrie lucrurile care s-au întâmplat, în timp ce analiza datelor folosește tehnici de știință a datelor pentru a prezice ce se va întâmpla sau ar trebui să se întâmple în viitor. Credem că e aproape, dar e mai mult.

Business intelligence implică utilizarea de date pentru a ajuta la luarea deciziilor de afaceri, sau ca OLAP.com bi ” se referă la tehnologii, aplicații și practici pentru colectarea, integrarea, analiza și prezentarea informațiilor de afaceri. Scopul Business intelligence este de a sprijini o mai bună luare a deciziilor de afaceri.”Cu toate acestea, s-ar putea spune același lucru despre analiza datelor.

pentru a trage linia dintre Business intelligence și data analytics, credem că este mai util să vorbim despre ceea ce vrem să realizăm. Putem împărți analiza în trei categorii: descriptiv, predictiv și prescriptiv.

Descriptive analytics preia date și le transformă în ceva ce managerii de afaceri pot vizualiza, înțelege și interpreta. Oferă informații despre performanța istorică și răspunde la întrebări despre ceea ce s-a întâmplat. Rapoartele descriptive analytics sunt concepute pentru a fi rulate și vizualizate în mod regulat. Exemplele includ rapoarte despre clienți, operațiuni și vânzări.

analiza predictivă oferă informații despre rezultatele viitoare probabile — previziuni, bazate pe date descriptive, dar cu predicții adăugate folosind știința datelor și adesea algoritmi care folosesc mai multe seturi de date. Cu cât sunt mai multe date disponibile, cu atât predicțiile sunt mai bune. Exemplele includ prognoza vânzărilor, scorurile creditelor de consum și sugestiile comercianților cu amănuntul pentru ceea ce poate doriți să citiți, să vizualizați sau să cumpărați în continuare.

Prescriptive analytics oferă sfaturi despre acțiunile care trebuie întreprinse. Acesta examinează posibilele rezultate care rezultă din diferite acțiuni posibile și sugerează care acțiuni vor avea rezultate optime. Crearea de analize prescriptive necesită tehnici avansate de modelare și cunoașterea multor algoritmi analitici — toate fac parte din munca oamenilor de știință de date.Mark van rijmenam, strategul Big data, scrie: „dacă vedem analiza descriptivă ca fundament al informațiilor de afaceri și vedem analiza predictivă ca bază a datelor mari, atunci putem afirma că analiza prescriptivă va fi viitorul datelor mari.”

deci, care este diferența dintre bi și data analytics?

folosind aceste trei categorii, putem face o distincție mai bună între bi și analiza datelor.

toate analizele descriptive se încadrează în categoria informațiilor de afaceri. Unele analize predictive constituie, de asemenea, BI. La urma urmei, de ce să te uiți la analize dacă nu intenționezi să le folosești pentru a lua măsuri pentru a îmbunătăți rezultatele viitoare? Cu toate acestea, analizele Prescriptive se ridică deasupra BI în domeniul analizei datelor.

unde tragem linia? Business intelligence se bazează pe datele cu care lucrează managerii de afaceri. Dacă sunt instruiți să utilizeze instrumente de vizualizare, cum ar fi Tableau, Microsoft Power BI, Looker sau oricare dintre o serie de alte opțiuni, își pot crea propriile rapoarte BI.

analiza datelor necesită un nivel mai ridicat de expertiză matematică. Oamenii de știință de date iau seturi mari de date și aplică algoritmi pentru a le organiza și modela până la punctul în care datele pot fi utilizate pentru rapoarte predictive, anticipative. Se bazează pe algoritmi, simulări și analize cantitative pentru a determina relațiile dintre date care nu sunt evidente la suprafață. Asta nu se întâmplă cu BI.

în loc să răspundă la întrebări despre ce s-a întâmplat, data analytics încearcă să afle de ce s-au întâmplat lucrurile. Stitch co-fondator și Talend SVP Jake Stein spune, „Data analytics este despre a pune întrebări iterativ. Răspunsul la orice întrebare dată este adesea vizualizat o singură dată și folosit pentru a informa următoarea întrebare pe drumul nostru de a răspunde la o întrebare fundamentală de afaceri sau de a rezolva o problemă.”

teren comun pentru business intelligence și analytics

Business intelligence abordează operațiunile în curs, ajutând întreprinderile și departamentele să îndeplinească obiectivele organizaționale. Analiza datelor poate ajuta companiile care doresc să transforme modul în care fac afaceri. Ambele discipline pot beneficia de puțină pregătire a datelor.

analiza datelor necesită, în general, modelarea datelor, în care datele brute sunt colectate, curățate, clasificate, convertite, agregate, validate și transformate în alt mod. Datele curate sunt, de asemenea, utile pentru BI.odată ce datele sunt curate, acestea sunt stocate într-o structură și un format care se pretează la raportare. Adesea, asta înseamnă că datele sunt stocate într — un depozit de date-un magazin de date coloană care, în zilele noastre, rulează adesea pe o infrastructură cloud scalabilă. Datele din depozitul de date reprezintă o singură versiune a adevărului pentru toate raportările organizaționale, atât pentru BI, cât și pentru analiza datelor.

atât bi, cât și data analytics necesită o stivă de analiză bazată pe un depozit de date, cu date introduse prin intermediul unui instrument ETL. Stitch face popularea depozitul de date ușor.

caz închis?

această discuție rezolvă problema? Puțin probabil. Indiferent de modul în care îl definim, oamenii vor folosi în continuare Termeni oricum le place. Deci, dacă cineva spune: „analiza datelor este modul în care ajungeți la Business intelligence” sau „Business intelligence cuprinde analiza datelor”? Ce se întâmplă dacă vor să vorbească despre „Business analytics”? Așa să fie. Scopul ambelor procese este de a analiza datele și de a crea rapoarte pentru a îmbunătăți luarea deciziilor-în acest sens, toată lumea este de acord.

credit Imagine: Jeff Dahl