Business Intelligence a Big Data: Jaký je rozdíl?

Výzkum a velká data jsou podobná, ale nejsou stejná.

Business Intelligence (BI) se obecně týká strukturovaných a snadno použitelných dat, která ovlivňují ziskovost a konkurenční výhodu. Na druhé straně velká data se týkají obrovského množství digitálních dat, která jsou rozptýlena všude, jak byste mohli očekávat, přičemž odborníci obecně věnují více pozornosti strukturovanějším datům.

Obě oblasti mají data komprese pro generování statistik a implementaci událostí. Liší se však velikostí a povahou jednotlivých zaměřených informací, jakož i nástroji používanými při zpracování dat. Jejich konkrétní cíle a výsledky jsou někdy konzistentní, ale ne vždy. Například k vybudování slušného systému business intelligence nepotřebujete velká data, ale velká data mohou výrazně zlepšit možnosti BI.

V tomto článku rozebíráme, co potřebujete vědět o velkých a obchodních datech.

Rozsah, oficiální definice a výhody: BI a velká data

Business inteligence pomáhá společnostem přijímat inteligentní a zisková rozhodnutí. Podniky používají BI konkrétně ke zlepšení procesů, plánování a výnosů. Mezitím mohou velká data vykonávat stejné funkce, ale dokážou to rychleji a v měřítku. Velká data také pomáhají organizacím dosáhnout velkého úspěchu: navrhnout perfektní podprsenku, bojovat proti rakovině, chránit národní bezpečnost, zlepšit sportovní výkon a biologickou rozmanitost. Jen abychom jmenovali alespoň některé.

V průběhu let se akademická centra a vedoucí představitelé podniků snažili obnovit význam velkých dat a obchodní inteligenci, jak se vyvíjí ekonomické a technologické kontexty. Zde jsou dvě nejčastější definice:

„Business Intelligence (BI) je zastřešující pojem, který zahrnuje aplikace, infrastrukturu a osvědčené postupy, které umožňují přístup a analýzu dat za účelem zlepšení a optimalizace rozhodnutí a výkonu.“ (Gartner)

„Velká data jsou termín, který se vztahuje na databázi. Jeho velikost nebo typ nemá schopnost shromažďovat, spravovat a zpracovávat tradiční konvenční databáze s nízkou latencí. má jednu nebo více z následujících funkcí: vysoká hlasitost, vysoká rychlost nebo vysoká rozmanitost Velká data pocházejí ze senzorů, zařízení, videa / zvuku, sítí, souborů protokolu, transakčních aplikací, internetu a sociálních médií - většina z nich Vyrábí se v reálném čase a ve velkém měřítku (IBM Analytics)

Na základě standardních definic se obchodní inteligence a velká data týkají hlavně dvou disciplín, které se liší, ale závisí na jejich schopnosti zpracovat dva různé typy dat (velikost, rychlost, rozmanitost).

Business inteligence obvykle zpracovává strukturovaná data, zatímco odborníci na velké údaje zpracovávají velké množství nestrukturovaných dat rychlostí blesku. Oba mohou představovat čtvrtý a nejdůležitější V (tj. Hodnotu) ve formě popisné, predikce a písemné analýzy / hlášení.

A konečně, každé pole používá různé technologie zapalování, datová sada nástrojů je často složitější než nástroje vytvořené pro BI, ale mohou sdílet běžné nástroje jako SQL a Python.

Obchodní inteligence a velká data: výhody

Velká data a obchodní inteligence jsou pro organizace obzvláště důležité, takže mnoho velkých podniků najímá analytiky BI a datové specialisty k těžbě a převádění dat na zlato.

Obchodní zpravodajství zahrnuje sběr, monitorování a zpracování nezpracovaných, ale často strukturovaných údajů za účelem identifikace, rozvoje nebo řízení příležitostí ke zvýšení efektivity podnikání. Organizace využívají BI k podpoře mnoha oddělení, jako je prodej, dodržování předpisů, pronájem, výroba, správa talentů, úspěch zákazníků a marketing. S využitím nástrojů BI mohou společnosti přijít s nápady na změnu hry, jako je nejlepší cenový model pro konkrétní místo nebo nejefektivnější pracovní postup / rozvrh zaměstnanců pro konkrétní výrobní podnik.

Naproti tomu velká data mohou přinést ještě úžasnější věci. Podniky používají analytiku velkých dat pro podobné účely, včetně snižování nákladů, rychlejší detekce, detekce anomálií, ziskové marže a snižování rizik. Vlády, finanční instituce, velcí maloobchodníci a telekomunikační výrobci podporují velké a aktivní vědecké skupiny v oblasti dat, protože velká data představují významný rozdíl.

Nástroje a technologie

Specialisté BI používají ke sběru dat celou řadu nástrojů, včetně tabulek (např. Excel), zdrojů průzkumu trhu (např. Thompson, PwC a LinkedIn data) a služeb ukládání dat (např. (Nabízené společností SAP), Oracle a Amazon), obchodní analytický software (jako je Power BI, Sisense a Tableau) a jazyky pro správu databází (např. SQL).

Na druhou stranu, velcí datoví specialisté - často matematici, statistiky, pojistní matematici nebo experti na reálné údaje - mohou používat data z velkých datových platforem, jako je Cloudera a Apache Hadoop, a klastrových programovacích modelů, jako jsou Apache Spark a MapReduce. včetně vysoce specializovaných nástrojů. databáze a programy jako MongoDB slouží hlavně k pochopení cesty a významu nestrukturovaných oceánů.

Další články najdete na www.goskills.com.