Business intelligence și analiza datelor sunt două tehnici vitale pe care companiile moderne le folosesc pentru a obține informații valoroase și precise de afaceri.
Ambele metode ajută la vizualizarea, analiza și înțelegerea datelor legate de afacerea dvs., clienții, concurenții și industria din care faceți parte.
Acest lucru vă poate ajuta să luați decizii de afaceri mai bune, să elaborați strategii fructuoase, să vă îmbunătățiți operațiunile, să obțineți vânzări și venituri mai bune, să găsiți modele și să anticipați mișcările viitoare.
Deși business intelligence și analiza datelor joacă ambele roluri cruciale și pot fi utilizate interschimbabil în diferite domenii, acești termeni înseamnă diferit pentru diferite industrii.
Ambele au cerințe și domenii de activitate diferite. Au nevoie de abilități diferite pentru a ajuta companiile să înflorească cu o mai bună luare a deciziilor cu ajutorul rezultatelor bazate pe date obținute cu aceste tehnici.
Prin urmare, a face alegerea corectă între cele două este dificilă pentru companii.
În acest articol, voi discuta despre inteligența de afaceri și analiza datelor și diferențele dintre acestea în funcție de tipurile, obiectivele, beneficiile, limitările și aplicațiile lor, pentru a vă ajuta să alegeți metoda potrivită pentru organizația dvs.
Să începem!
Cuprins
Ce este Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) este un proces prin care se colectează și stochează date prezente și trecute pentru a analiza aceste date și a lua decizii de afaceri bazate pe tehnologie. Acest lucru vă va îmbunătăți operațiunile de afaceri, precum și marja de profit.
BI combină diferite metodologii, cum ar fi data mining, analiză de afaceri, instrumente de date, vizualizare a datelor, bune practici ale companiei și infrastructură. Astfel, poate oferi rezumate de date rapid de utilizat, care permit afacerii dvs. să avanseze în lumea actuală bazată pe date.
În plus, BI vă poate ajuta să vă deblocați potențialul de marketing și vânzări și să inovați noi capabilități de afaceri.
În plus, business intelligence ajută organizațiile să se adapteze la noile strategii de piață, să conducă schimbări benefice și să elimine ineficiența. Permite companiilor să cunoască cele mai recente tendințe și să acceseze capabilități solide de analiză a datelor.
În plus, puteți utiliza această metodă pentru a realiza multe lucruri, cum ar fi rezolvarea mai rapidă a problemelor, creșterea afacerii și predicția rezultatelor viitoare.
Scop: Scopul principal al business intelligence este de a filtra informațiile esențiale de afaceri și de a efectua o analiză a informațiilor date într-un anumit interval de timp. Și aveți nevoie de instrumente de business intelligence pentru a face aceste sarcini obositoare. Ele vă vor ajuta să obțineți o eficiență mai mare a pieței, astfel încât să puteți rămâne în fața concurenței.
Astfel, în loc să vă folosiți sentimentele și ipotezele, puteți lua decizii de afaceri perfecte cu date istorice precise. Efectuează analize de date pentru a crea rezumate, rapoarte, hărți, grafice, tablouri de bord și diagrame, astfel încât utilizatorii să poată cunoaște adevărata natură a afacerii dvs.
Business Intelligence poate face față unor cantități mari de date nestructurate și structurate care ajută la identificarea și dezvoltarea de noi strategii pentru a aduna mai multe oportunități de afaceri.
Ce este Data Analytics?
Analiza datelor (DA) este un proces sau o strategie de colectare, inspectare, curățare, stocare, transformare, interogare și modelare a datelor. Scopul principal este de a genera perspective care pot ajuta organizațiile să ia decizii de afaceri informate.
Pare similar cu business intelligence. Cu toate acestea, analiza datelor poate fi o parte a BI care se concentrează în primul rând pe procesul de analiză.
Deși analiza datelor este folosită adesea într-o afacere, nu este un instrument de informații. În schimb, Data analytics este o strategie folosită în procesul tehnic de gestionare a datelor, de la minerit la transformare. Este nevoie de un volum mare de date pentru a găsi tendințele actuale și pentru a rezolva probleme mai mari într-o chestiune de timp.
Cu alte cuvinte, analiza datelor implică ca mașini sau oameni să găsească, să interpreteze, să vizualizeze și să identifice modelele din date. Vă poate ajuta să găsiți:
- Tendințe
- Anomalii
- Outliers
- Oportunități
- Riscuri
Analiza datelor este folosită de companii și alte domenii pentru a lua decizii precise și mai bune bazate pe date, pentru a prezice creșterea viitoare a afacerii. Procesele și tehnicile utilizate în analiza datelor sunt automatizate cu tehnologii emergente precum algoritmii de inteligență artificială (AI).
Astfel, companiile cu o țintă competitivă pe piață au folosit analiza datelor pentru a-și susține și crește baza de clienți. În general, utilizează tehnici computaționale și statistice pentru a găsi relații, modele și tendințe în seturile de date. În plus, utilizează tehnici și tehnologii speciale, precum software de vizualizare a datelor, platforme Big Data, algoritmi ML etc.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Tipuri
Tipuri de Business Intelligence
Există două categorii principale de BI – BI tradițional și BI modern.
Informații de afaceri tradiționale: în BI tradițională, veți găsi date structurate din sursele interne ale companiilor, cum ar fi datele financiare, vânzările și stocurile. Aceste tipuri de date sunt colectate și stocate în depozite de date pentru a le analiza în continuare folosind instrumente bazate pe SQL, inclusiv tablouri de bord, raportare și cuburi OLAP.
Exemple: analiza vânzărilor, analiza performanței operaționale și raportarea financiară.
Business intelligence modernă: în această categorie, BI utilizează cele mai noi tehnologii pentru a oferi autoservire și acces în timp real la numeroase date dintr-o gamă largă de surse. Vă permite să explorați, să identificați și să analizați cu ușurință datele prin vizualizări, tablouri de bord și NLP.
În plus, încorporează algoritmi ML pentru a automatiza descoperirea, analiza și pregătirea datelor, făcând mai ușor și mai ușor obținerea de informații.
Exemple: descoperire de date, raportare în timp real, analiză predictivă, analiză cu autoservire și multe altele.
Tipuri de analize de date
Există patru tipuri diferite de analiză a datelor; fiecare are o abordare și o focalizare diferite.
Analiză descriptivă: aceasta implică analiza datelor istorice care vă ajută compania să obțină informații despre datele anterioare. Acesta rezumă aceste date anterioare în KPI, astfel încât să puteți înțelege performanța afacerii dvs.
Exemple: analiza traficului de pe site, scoruri de satisfacție a clienților, rapoarte de vânzări etc.
Analize de diagnosticare: aceasta analizează datele din trecut pentru a înțelege „de ce”, cum ar fi de ce rapoartele de vânzări au scăzut în trecut. Detectează cauza principală și investighează problema analizând relațiile și modelele din cadrul datelor.
Exemple: analiza abandonului clienților, analiza rotației angajaților și analiza defectelor produsului.
Analiză predictivă: în această analiză, puteți utiliza algoritmi ML și modele statistice pentru a face predicții privind rezultatele viitoare folosind date istorice. Acest lucru permite companiilor să identifice oportunitățile și riscurile potențiale înainte ca acestea să apară.
Exemple: predicție privind valoarea de viață a clientului, prognoza cererii și detectarea fraudei.
Analiză prescriptivă: acesta este un fel de analiză în care utilizați informații și date pentru a oferi sugestii esențiale, astfel încât să poată fi întreprinse acțiunile necesare pentru a obține un obiectiv definit. Vă permite să luați decizii cu ajutorul unor informații acționabile.
Exemple: optimizarea prețurilor, optimizarea campaniilor de marketing și optimizarea lanțului de aprovizionare.
Prin utilizarea analizelor de mai sus, companiile iau decizii informate, își îmbunătățesc operațiunile și obțin un avantaj perfect pe piață.
Business Intelligence vs Data Analytics: Caracteristici
Caracteristicile Business Intelligence
Unele caracteristici importante ale BI includ:
- Analiză avansată: vă ajută să efectuați o manipulare complicată a datelor. Aceasta permite analiza de regresie, astfel încât să puteți analiza conexiunile dintre variabilele independente și dependente.
- Raportare: puteți crea și distribui rapoarte fără asistență IT. De asemenea, îl puteți programa pentru a asigura livrarea automată a rapoartelor la momente recurente.
- Vizualizarea datelor: aceasta vă permite să prezentați date complicate în formate mai simple. Instrumentele BI pot crea vizualizări sofisticate și avansate care transmit cu ușurință date.
- Analiza geospațială: Cu funcționalitatea hărții geografice, puteți găsi cu ușurință locații în vizualizarea hărții. Instrumentele BI vă preiau datele și le convertesc în reprezentări cartografice și grafice, astfel încât să puteți vizualiza cu ușurință datele geografice.
- Gestionarea datelor: implică amestecarea, explorarea, curățarea și pregătirea datelor pentru analiză. Combină diferite seturi de date pentru a construi unul nou. Acest lucru ajută și la explorarea informațiilor pentru a descoperi tendințele, caracteristicile, punctele de interes și modelele recente.
Alte caracteristici ale business intelligence sunt analiza augmentată, analiza predictivă, securitatea specifică utilizatorului, analiza în sistem self-service și integrarea datelor.
Caracteristicile Data Analytics
Unele dintre caracteristicile sale cruciale sunt.
- Pregătirea și disputarea datelor: Ideea acestui proces este de a efectua procedurile de pregătire a datelor o dată în timpul proiectului în derulare. Acest lucru ajută la pregătirea unui model iterativ pentru același proiect, dacă este necesar. Dezbaterea datelor este efectuată în timpul construcției modelului și analizei iterative pentru a elimina erorile și pentru a combina date complexe pentru a ușura analiza și accesibilitatea.
- Explorarea datelor: aceasta este etapa inițială a analizei datelor este explorarea datelor. Aceasta implică vizualizarea datelor pentru a obține informații despre mai multe modele sau regiuni care necesită o identificare suplimentară.
- Scalabilitate: Pentru a scala vertical în sus sau în jos un sistem, este nevoie de un server mai rapid, împreună cu memorie și procesoare puternice. Acest lucru utilizează mai puțină energie și echipament de rețea și este singurul remediu temporar pentru platformele de analiză a datelor.
- Controlul versiunilor: este un control al sursei sau procesul de menținere a urmăririi și controlul modificărilor codului software.
- Securitatea datelor: această caracteristică este utilă pentru a preveni accesul neautorizat al datelor sau a fi furate sau corupte în orice moment. Acesta cuprinde securitatea programelor logice, securitatea dispozitivului de stocare, securitatea hardware fizică și multe altele.
Business Intelligence vs Data Analytics: Componente
Componentele Business Intelligence
Business intelligence are cinci componente:
- OLAP: Procesarea analitică online (OLAP) îi ajută pe directorii de afaceri să sorteze și să selecteze datele agregate și să le monitorizeze strategic.
- Analiză avansată: această componentă a BI ajută la obținerea statisticilor unui anumit produs și serviciu. Vă permite să preziceți performanța produsului pe piață.
- Depozitarea datelor: Aceasta implică stocarea de date enorme pentru a beneficia mai multe divizii ale unei întreprinderi.
- BI în timp real: Acest lucru ajută la urmărirea tendințelor de marketing în schimbare. Cu această componentă, echipa de marketing poate anunța reduceri și oferte speciale pentru a atrage atenția clienților și a se implica pe site.
- Surse de date: implică preluarea de informații brute și crearea surselor de date în mod sistematic folosind mai multe aplicații. Instrumentele BI folosesc aceste seturi de date pentru a construi grafice, tabele și diagrame circulare.
Componentele analizei datelor
Există cinci componente ale analizei datelor:
- Colectarea datelor: aceasta este prima etapă a analizei datelor care implică colectarea datelor atât intern, cât și extern pentru afacerea dvs. Datele provin din multe surse, cum ar fi sisteme operaționale, date web și rețelele sociale, date despre tranzacții, date despre mașini etc.
- Analiza datelor: odată ce datele sunt colectate, acestea trebuie analizate. Acesta este un proces în care puteți utiliza tehnici statistice pentru a curăța și a examina datele pentru a aduna informații utile. Analiza datelor ajută la identificarea tiparelor, la prezicerea viitorului și la detectarea anomaliilor.
- Raportarea rezultatelor: în această componentă, puteți împărtăși informații și puteți lua decizii informate pe baza constatărilor dvs. Metodele comune utilizate pentru raportarea rezultatelor includ prezentarea constatărilor într-un tablou de bord, generarea de rapoarte și crearea de infografice.
- Îmbunătățirea proceselor: Aceasta implică schimbarea modului în care datele sunt colectate, procesate și analizate. De asemenea, modifică modalitățile de luare a deciziilor pe baza datelor.
- Cultura bazată pe date: puteți crea o cultură în care toată lumea poate folosi datele pentru a lua decizii eficiente. Acest lucru ajută la instruirea angajaților cu privire la utilizarea analizei datelor și le oferă acces la resurse. Pentru a construi o cultură bazată pe date, trebuie să urmați câteva sfaturi:
Business Intelligence vs Data Analytics: Aplicații
Aplicații ale Business Intelligence
Business intelligence poate fi implementată în mai multe industrii, cum ar fi:
- Comerțul cu amănuntul: BI este utilizat pentru a prognoza cererea clienților și pentru a analiza fluctuațiile cererii în timp. Acest lucru ajută la optimizarea dimensiunii stocului pentru a satisface cerințele clienților.
- Servicii bancare: BI ajută instituțiile financiare și băncile să își identifice baza de clienți. Acest lucru le permite să-și planifice strategiile de marketing. Băncile își pot vizualiza, de asemenea, valorile de performanță cu ajutorul Business Intelligence.
- Automobile: BI ajută la optimizarea funcțiilor de producție, HR, marketing, cercetare, distribuție și finanțare ale industriei auto. Acest lucru se face pentru a permite luarea eficientă a deciziilor.
- Producție: BI îmbunătățește comunicarea cu furnizorii și standardizează tranzacțiile. Poate prognoza cererea de produse care va optimiza în continuare stocul, achizițiile și dimensiunea producției.
Alte aplicații ale BI sunt în ospitalitate, servicii farmaceutice, FMCG, căi aeriene, distribuție și logistică și multe altele.
Aplicații ale analizei datelor
Unele aplicații ale analizei datelor sunt:
- Transport: analiza datelor poate fi utilizată pentru a rezolva problemele de trafic și pentru a îmbunătăți experiența de călătorie prin îmbunătățirea inteligenței și a sistemelor de transport.
- Educație: factorii de decizie politică folosesc această tehnologie pentru a crește deciziile de management și programele de învățare.
- Marketing și publicitate: agenții de marketing și agenții de publicitate folosesc analiza datelor pentru a-și cunoaște audiența și pentru a obține rate de conversie mai bune.
- Logistică și livrare: analiza datelor poate fi utilizată pentru procese de livrare mai bune și pentru un flux de lucru productiv în industria logistică. Acest lucru ajută la îmbunătățirea performanței industriei și la creșterea bazei de clienți.
Alte aplicații de analiză a datelor sunt securitatea online, rezultatele căutării pe internet, detectarea fraudelor și multe altele.
Business Intelligence vs. Data Analytics: comparație rapidă
Parametri Business Intelligence Data Analytics ScopeBI se referă la datele necesare pentru a îmbunătăți procesul decizional în afaceri. Analiza datelor permite transformarea datelor brute într-un format ușor de înțeles, care este utilizat pentru analiză și prezicerea viitorului. Funcționalitate Scopul principal al BI este de a oferi sprijin companiilor în luarea deciziilor în cunoștință de cauză, pentru a crea strategii mai bune și pentru a le ajuta să se dezvolte. Scopul principal este de a modela, prezice, curăța și transforma datele în funcție de nevoile dvs. de afaceri. Implementarea BI este implementat folosind mai multe instrumente BI. Poate fi implementat numai folosind datele din trecut stocate în marturi de date sau depozite de date. Analiza datelor este implementată folosind mai multe instrumente de stocare a datelor. Depinde de strategia și abordarea concepute de companie în timpul implementării. Metode de depanare Poate fi depanat folosind un model propus care convertește datele într-un format semnificativ. Instrumentele BI vă permit să utilizați tehnologia fără cunoștințe de codare adecvate. Multe instrumente oferă interfețe drag-and-drop pentru a vizualiza și a construi tablouri de bord. Analiza CodeData implică limbajul de programare utilizat pentru a efectua analize complexe. Limbajele de programare precum R sau Python sunt obligatorii. Puteți fi un profesionist BI fără cunoștințe de bază de probabilitate și algebră liniară. Matematică Puteți fi profesionist BI fără cunoștințe de bază de probabilitate și algebră liniară. Depozitul de date este obligatoriu, deoarece transformă datele pentru a îmbunătăți calitatea de date. Statistica BI implică statistici descriptive, inclusiv medie, mediană și medie. Analiza datelor implică statistici inferențiale și descriptive pentru a înțelege datele într-un mod mai bun și pentru a găsi informații valoroase. Tipul de date BI se realizează numai pe date structurate pentru analiza datelor de afaceri .Analitica datelor nu are limită. Analiștii pot continua procesul de analiză cu formate audio, text și video. Calitatea datelorRapoartele sunt executate la un anumit moment pe baza cazurilor de utilizare ale afacerii dvs. Nu depinde de depozitele de date pentru a analiza datele. RapoarteRapoartele sunt executate la un moment dat pe baza cazurilor de utilizare ale afacerii dvs. Analiza datelor este flexibilă și este utilizată pentru diferite cazuri de utilizare.
Concluzie
Business intelligence și analiza datelor sunt două concepte similare, dar cu abordări diferite. Având în vedere tendințele recente ale pieței, se utilizează tot mai mult tehnici precum business intelligence și analiza datelor pentru a obține informații utile și a îmbunătăți afacerea.
Analiza datelor ajută la îmbunătățirea eficienței afacerii și a operațiunilor cu informații utile obținute prin analiza datelor agregate. Pe de altă parte, BI ajută la utilizarea optimă a datelor pentru a lua decizii de afaceri solide, bazate pe fapte.
Astfel, alegerea unuia dintre ele este o sarcină complicată. Cel mai bine este să alegeți unul dintre ele sau ambele în funcție de cerințele dvs. de afaceri, operațiuni, scenarii și cazuri de utilizare.
De asemenea, puteți explora cele mai bune platforme de business intelligence și analiză