Бизнес анализ и големи данни: каква е разликата?

Бизнес разузнаването и големите данни звучат сходно, но не са еднакви.

Като цяло, бизнес интелигентността (BI) се отнася до структурирана и лесно използваема информация, която влияе върху рентабилността и конкурентното предимство. От друга страна, големите данни - както може да очаквате - се отнасят до огромни купища цифрова информация, разпръснати навсякъде, като практикуващите обикновено се фокусират повече върху неструктурирани данни.

И двете полета включват разбиване на информация, за да се генерира представа и да се случат нещата. Те обаче се различават по отношение на обема и естеството на информацията, върху която всеки се фокусира, както и инструментите, които използват за обработка на данни. Техните конкретни цели и резултати понякога съвпадат, но не винаги. Не са ви необходими големи данни, за да изградите прилична система за бизнес разузнаване, например, но големите данни драстично подобряват възможностите на BI в мащаб.

В тази статия разбиваме какво трябва да знаете за бизнес разузнаването спрямо големите данни.

Обхват, официални определения и ползи: BI срещу големи данни

Бизнес разузнаването помага на компаниите да вземат интелигентни решения за увеличаване на приходите. Предприятията нарочно използват BI за подобряване на процеса, планирането и печалбите. Междувременно големите данни могат да изпълняват същите функции, но могат да го правят по-бързо и в мащаб. Големите данни също така помагат на организациите да постигнат много забележителни подвизи: да проектират перфектния сутиен, да се борят с рака, да защитят националната сигурност, да подобрят спортните постижения и да запазят биоразнообразието. Само да назовем няколко.

С течение на годините мозъчните тръстове и бизнес лидерите се опитват да актуализират значението на големите данни и бизнес разузнаването с развитието на икономическия и технологичния контекст. Ето две от най-често цитираните определения:

„Бизнес разузнаването (BI) е чадър термин, който включва приложенията, инфраструктурата и инструментите и най-добрите практики, които позволяват достъп до и анализ на информация за подобряване и оптимизиране на решения и ефективност.“ (Gartner)

„Големите данни са термин, прилаган към набори от данни, чийто размер или тип надхвърля способността на традиционните релационни бази данни да улавят, управляват и обработват данните с ниска латентност. И има една или повече от следните характеристики - голям обем, висока скорост или голямо разнообразие. Големите данни идват от сензори, устройства, видео / аудио, мрежи, лог файлове, транзакционни приложения, уеб и социални медии - голяма част от тях се генерират в реално време и в много голям мащаб. (IBM Analytics)

Въз основа на стандартните дефиниции, бизнес разузнаването и големите данни се отнасят до две отделни, но свързани дисциплини, диференцирани предимно от степента, в която всяка е в състояние да обработва данните от трите V (обем, скорост, разнообразие).

Практикуващите бизнес разузнаване обикновено обработват структурирани данни, докато специалистите с големи данни се чувстват у дома, като обработват ужасни обеми от неструктурирани данни при светкавична скорост. И двете могат да предоставят четвъртата и най-важна V (т.е. стойност) под формата на описателен, предсказуем и предписателен анализ / отчитане.

И накрая, всяко поле използва различен набор от активиращи технологии, като инструментариумът за научни данни като цяло е по-сложен от този за BI, въпреки че те могат да споделят общи инструменти като SQL и Python.

Бизнес разузнаване и големи данни: ползи

Големите данни и бизнес разузнаването предлагат отлична стойност за такива организации, че много големи предприятия наемат както BI анализатори, така и учени с данни, за да добиват информация и да я прецизират в злато.

Бизнес разузнаването обхваща събирането, мониторинга и обработката на сурова, но често структурирана информация за откриване, развитие или стимулиране на възможности за подобряване на бизнес резултатите. Организациите използват BI за подкрепа на много отдели, включително продажби, спазване, набиране, производство, управление на таланти, успех на клиентите и маркетинг. Използвайки BI инструменти, компаниите могат да генерират информация за променящите се игри като най-добрия модел на ценообразуване за конкретно местоположение или най-ефективния график на работния процес / персонала за даден производствен завод.

От друга страна, големите данни могат да осигурят още повече чудеса. Предприятията използват анализи на големи данни за подобни цели, включително намаляване на разходите, по-бързи срокове, откриване на аномалия, по-добри маржове на печалба и намаляване на риска. Тъй като големите данни правят значителна разлика в мащаба, правителствата, финансовите институции, големите търговци на дребно и телекомуникационните гиганти поддържат големи и активни екипи за научни данни.

Инструменти и технологии

За да получат стойност от информацията, BI специалистите използват широк набор от инструменти, включително електронни таблици (като Excel), ресурси за пазарна информация (като тези, предоставени от Thompson, PwC и LinkedIn), услуги за съхранение на данни (като тези, предлагани от SAP, Oracle и Amazon), софтуер за бизнес анализи (като Power BI, Sisense и Tableau) и езици за управление на базата данни (като SQL).

От друга страна, специалистите с големи данни - които често са математици, статистици, актюери или истински сини учени - използват високо специализирани инструменти, включително големи платформи за данни като Cloudera и Apache Hadoop, модели за програмиране на клъстери като Apache Spark и MapReduce, и програми за бази данни като MongoDB за навигация и осмисляне на до голяма степен неструктурирани океани от данни.

За останалата част от статията посетете www.goskills.com.