هوش تجاری و داده های بزرگ: تفاوت چیست؟

هوش تجاری و داده های بزرگ مشابه به نظر می رسند اما یکسان نیستند.

به طور کلی ، هوش تجاری (BI) به اطلاعات ساختاری و به راحتی قابل استفاده اشاره دارد که بر سودآوری و مزیت رقابتی تأثیر می گذارد. از طرف دیگر ، داده های بزرگ - همانطور که ممکن است انتظار داشته باشید - به انبوه اطلاعاتی دیجیتال پراکنده در سرتاسر مکان ، اشاره دارد که پزشکان معمولاً بیشتر روی داده های بدون ساختار تمرکز می کنند.

هر دو زمینه شامل خرد کردن اطلاعات برای ایجاد بینش و ایجاد اتفاقات هستند. اما آنها از نظر حجم و ماهیت اطلاعاتی که هر کدام روی آنها تمرکز دارند و همچنین ابزارهایی که برای پردازش داده ها از آنها استفاده می کنند متفاوت هستند. اهداف و نتایج خاص آنها گاهی اوقات همزمان است اما نه همیشه. به عنوان مثال برای ساختن یک سیستم هوشمندی شغلی مناسب به داده های بزرگ نیازی ندارید ، اما داده های بزرگ به طور چشمگیری قابلیت های BI را در مقیاس افزایش می دهند.

در این مقاله آنچه را که شما باید در مورد هوش تجاری در مقابل داده های بزرگ بدانید تقسیم می کنیم.

دامنه ، تعاریف و مزایای رسمی: BI در مقابل داده های بزرگ

هوش تجاری به شرکتها کمک می کند تا تصمیمات هوشمندانه و افزایش درآمد کسب کنند. شرکت ها عمداً از BI برای بهبود فرآیند ، برنامه ریزی و سود استفاده می کنند. در همین حال ، داده های بزرگ می توانند عملکردهای یکسانی را انجام دهند اما می توانند این کار را سریعتر و در مقیاس انجام دهند. داده های بزرگ همچنین به سازمان ها کمک می کند تا به بسیاری از نکات قابل توجه دست یابند: طراحی سینه بند مناسب ، مبارزه با سرطان ، محافظت از امنیت ملی ، تقویت عملکرد ورزشی و حفظ تنوع زیستی. فقط به ذکر چند

با گذشت سالها ، اندیشکده ها و رهبران تجارت سعی در به روزرسانی معنای داده های بزرگ و هوش تجاری به عنوان تکامل زمینه های اقتصادی و فناوری دارند. در اینجا دو تعاریف بسیار ذکر شده وجود دارد:

"هوش تجاری (BI) اصطلاحی چتر است که شامل برنامه ها ، زیرساخت ها و ابزارها و بهترین روش هایی است که امکان بهبود و بهینه سازی اطلاعات را برای بهبود و بهینه سازی تصمیمات و عملکردها فراهم می آورد." (گارتنر)

"داده های بزرگ اصطلاحی است که به مجموعه داده هایی اعمال می شود که اندازه یا نوع آن فراتر از توانایی پایگاه داده های رابطه سنتی برای گرفتن ، مدیریت و پردازش داده ها با تأخیر کم است. و دارای یک یا چند مورد از خصوصیات زیر است - حجم زیاد ، سرعت بالا یا تنوع زیاد. داده های بزرگ از سنسورها ، دستگاه ها ، ویدئو / صوتی ، شبکه ها ، پرونده های log ، برنامه های کاربردی تراکنش ، وب و رسانه های اجتماعی حاصل می شود - بخش اعظم آن در زمان واقعی و در مقیاس بسیار بزرگ تولید می شود. (IBM Analytics)

بر اساس تعاریف استاندارد ، هوش تجاری و داده های بزرگ به دو رشته مجزا اما مرتبط با هم مربوط می شوند ، در درجه اول با درجه ای که هر یک قادر به دستیابی به سه پنجم از داده ها (حجم ، سرعت ، تنوع) است ، متفاوت است.

پزشکان متخصص هوش تجاری معمولاً داده های ساختاری را کنترل می کنند در حالی که متخصصان داده های بزرگ در پردازش خانه حجم ناخوشایند از داده های بدون ساختار را با سرعت رعد و برق احساس می کنند. هر دو می توانند چهارمین و مهمترین V (یعنی ارزش) را در قالب تجزیه و تحلیل / گزارش توصیفی ، پیش بینی و تجربی ارائه دهند.

سرانجام ، هر زمینه از مجموعه متفاوتی از فناوریهای فعال کننده استفاده می کند ، در حالی که جعبه ابزار علوم داده به طور کلی از BI پیچیده تر است ، اگرچه ممکن است ابزارهای متداول مانند SQL و Python را به اشتراک بگذارند.

هوش تجاری و داده های بزرگ: مزایا

داده های بزرگ و هوش تجاری ارزش مشخصی را در سازمانها به وجود می آورند به گونه ای که بسیاری از شرکتهای بزرگ از هر دو تحلیلگر BI و دانشمندان داده برای استخراج اطلاعات و تصفیه آن به طلا استفاده می کنند.

هوش تجاری جمع آوری ، نظارت و پردازش اطلاعات خام اما اغلب ساختار یافته برای کشف ، توسعه و یا ایجاد فرصت هایی برای بهبود عملکرد کسب و کار را در بر می گیرد. سازمانها BI را برای پشتیبانی از بخشهای مختلف از جمله فروش ، رعایت استخدام ، استخدام ، تولید ، مدیریت استعداد ، موفقیت مشتری و بازاریابی از BI استفاده می کنند. با استفاده از ابزارهای BI ، شرکتها می توانند بینش تغییر بازی مانند بهترین مدل قیمت گذاری برای یک مکان خاص یا موثرترین برنامه کاری / زمان بندی کارکنان برای یک کارخانه تولید خاص تولید کنند.

از طرف دیگر ، داده های بزرگ می توانند شگفتی های بیشتری را ارائه دهند. شرکت ها از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای اهداف مشابه از جمله کاهش هزینه ، زمان بندی سریعتر ، تشخیص ناهنجاری ، حاشیه سود بهتر و کاهش ریسک استفاده می کنند. از آنجا که داده های بزرگ در مقیاس تفاوت چشمگیری ایجاد می کنند ، دولت ها ، موسسات مالی ، خرده فروشان بزرگ و غول های مخابراتی تیم های بزرگ و فعال دانش علوم را حفظ می کنند.

ابزار و فناوری

برای کسب ارزش اطلاعات ، متخصصان BI از طیف گسترده ای از ابزارها از جمله صفحات گسترده (مانند اکسل) ، منابع بینش بازار (مانند اطلاعات ارائه شده توسط تامپسون ، PwC و LinkedIn) ، خدمات انبار داده (مانند موارد ارائه شده توسط SAP ، اوراکل ، و آمازون) ، نرم افزار تجزیه و تحلیل تجاری (مانند Power BI ، Sisense و Tableau) و زبانهای مدیریت بانک اطلاعاتی (مانند SQL).

از طرف دیگر ، متخصصان داده های بزرگ - که غالباً ریاضیدانان ، آمار شناسان ، آکواریوم ها یا دانشمندان داده های آبی واقعی هستند - از ابزارهای بسیار تخصصی از جمله سیستم عامل های بزرگ داده مانند Cloudera و Apache Hadoop ، مدل های برنامه نویسی خوشهای مانند Apache Spark و MapReduce استفاده می کنند. و برنامه های پایگاه داده مانند MongoDB برای پیمایش و مفهوم اقیانوس های عمدتا بدون ساختار داده ها.

برای بقیه مقاله به www.goskills.com مراجعه کنید.