Erinevus äriteabe ja andmete kaevandamise vahel
Business Intelligent muudab andmed toimivaks teabeks. See aitab optimeerida organisatsioonide strateegilisi ja taktikalisi äriotsuseid rakenduste, infrastruktuuri ja tööriistade ning parimate tavade abil, mis hõlbustavad juurdepääsu organisatsiooni operatiivsetele faktidele ja arvudele. Andmete kaevandamine on protsess, mille käigus hinnatakse suurte töötlemata andmete kogumites tuvastamata mustreid vastavalt erinevatele vaatenurkadele andmete liigitamiseks kasulikeks andmeteks, mille tulemuseks on äritegevuse ülevaade, et probleeme eelnevalt lahendada.
Äriintelligentsed (BI)
Tavakeelses keeles analüüsib äriteave organisatsiooni keerulisi lähteandmeid ja muudab need ettevõtte jaoks vajalikuks teabeks. Seda kasulikku teavet kasutades saab ettevõte teada, mis töötab, mis mitte, mis on tulevik ja kuidas saate oma ettevõtet paremaks muuta.
Allpool on toodud äriteabe intelligentsusprotsess:
- Koondage organisatsiooni keerukad lähteandmed
- Analüüsige andmeid
- Esitage andmed mõtestatud visuaalsuses
- Nendele faktidele tuginedes võtab ettevõte organisatsiooni heaolu nimel arukaid otsuseid
Äriteabe turul on saadaval palju tööriistu ja iga organisatsioon saab seda tööriista oma ettevõtte parendamiseks kasutada:
- Mikrostrateegia
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI-teenus
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Täpne äriteabe ja aruandluse tööriist (BIRT)
- DOMO
- SAP-i äriobjektid
Andmete kaevandamine
Nagu sõna ise seletab, võhikute keeles on see lihtsalt kasuliku teabe või teadmiste kaevandamine. Andmete kaevandamine aitab andmete ookeanist leida kasulikku teavet või teadmisi.
Organisatsioonis on andmete ookean. Andmetel pole väärtust enne, kui teisendate need väärtuslikuks teabeks. Neid andmeid on vaja analüüsida ja need väärtuslikuks teabeks teisendada. Seetõttu aitab andmekaevandamine seda väärtuslikku teavet saada olemasolevatest tohututest andmekogumitest. Muud andmekaevandamisega seotud protsessid on:
- Andmete puhastamine
See haldab rikutud, ebaolulisi, ebatäpseid ja mittetäielikke andmeid
- Andmete integreerimine
Kombineerige mitu andmeallikat asjalikuks teabeks
- Andmete valik
Andmed, mis on analüüsi jaoks olulised, hangitakse andmebaasist
- Andmete teisendamine
Teisendab andmed kaevandamise jaoks oluliseks vormiks
- Andmete kaevandamine
Kaevandab vajalikud andmemudelid
- Andmete mustrite hindamine
Kaardistab teavet või teadmisi esindavaid mustreid sõltuvalt huvitavatest meetmetest.
- Teabe või teadmiste esitamine
Esitleb kaevandatud teadmisi ettevõttele erinevate visualisatsioonide abil
Data Miningist saadud väärtuslikku teavet või teadmisi saab kasutada mitmel otstarbel, näiteks:
- Juhtimisanalüüs
- Turuanalüüs
- Riskijuhtimine
- Ettevõtte analüüs
- Kliendihaldus
- Pettuste tuvastamine
Andmete kaevandamise tööriistu on palju, allpool on toodud mõned parimad tööriistad turul:
- R-programmeerimine
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Oranž
- Knime
- DataMelt
- Säde
- Hadoop
Äriteabe võrdlus VS Data Mining (infograafika) vahel
Allpool on äriteabe VS-andmete kaevandamise 7 parimat võrdlust
Äriteabe peamised erinevused VS-andmete kaevandamine
Allpool on loetelu punktidest, mis kirjeldavad peamist erinevust äriteabe ja andmekaevandamise vahel
- Äriteave on andmepõhine, samas kui Data Mining analüüsib andmete mustreid.
- Äriteave aitab otsuste tegemisel, kuid andmekaevandamine lahendab konkreetse küsimuse ja aitab kaasa otsuste tegemisele.
- Äriuuringutega seotud andmete maht on tohutu, samas kui andmete kaevandamisel on andmete maht väike.
- Äriteave hõlmab äriprotsesse ja andmeanalüüsi meetodeid, samas kui Data Mining kasutab äriteguri lahenduse leidmiseks arvutuslikku intelligentsust.
- Äriteave hõlmab andmete genereerimist, koondamist, analüüsi ja visualiseerimist. Andmekaevandamises hõlmab see aga andmete mustrite puhastamist, integreerimist, muutmist ja hindamist.
- Business Intelligence informeerib ja hõlbustab ärijuhtimist ja juhte, samas kui andmete kaevandamine võimaldab KPI-sid esitada BI-tulemustena.
- BI pakub armatuurlaudu, aruandeid ja dokumente paljude KPI-de koondvaates graafika ja diagrammidena, Data Mining pakub aruandeid, mis aitavad kaasa otsuste tegemisele.
- Äriteave on osa organisatsiooni otsuste tegemisest, samas kui Data Mining on osa BI-st, mis aitab luua KPI-sid otsustamiseks.
Äriteabe VS andmete kaevandamise võrdlustabel
| VÕRDLUSE ALUS | Äriteave | Andmete kaevandamine |
| Tähendus | Töötlemata andmete teisendamine äri jaoks kasulikuks teabeks. | Kavandatud andmete uurimiseks ja ettevõttes leiduvale probleemile lahenduse leidmiseks. |
| Kasutage äriks | Andmepõhine aitab ettevõtte jaoks otsuste tegemisel. | Otsib vastuseid ettevõttes tekkinud probleemile või probleemile. |
| Andmete maht | Dimensionaalsetes / relatsioonilistes andmebaasides töödeldavad suured andmekogumid | Väikese osa andmete puhul töödeldakse väikseid andmekogumeid. |
| Lahenduste kvaliteet | Olemuselt mahuline ja esitab täpse tulemuse visualisatsioonide abil. | Kasutab algoritme, et tuvastada probleemi täpsed mustrid ja tuvastada pimedad kohad. |
| Tulemuste tutvustus | Armatuurlauad ja aruanded on KPI-dega graafikute ja diagrammidena esindatud | Tuvastab probleemi lahenduse, mis tuleb esindada KPI-dena juhtpaneelides või aruannetes. |
| Analüüs | Oleneb varasematest andmetest väikeses mahus, luureandmeid pole; juhtkond peab teabe põhjal otsuse tegema. | Keskendutakse konkreetses ettevõttes väikesemahulistele andmetele, kasutades lahenduse leidmiseks algoritme. |
| Fookus | Näitab KPI-dena hinna väärtust, kasumit, kogumaksumust jne | Tuvastab lahenduse probleemile, mis loob uusi KPI-sid BI jaoks |
Järeldus - ärialane intelligentsus VS andmete kaevandamine
Ehkki selles ajaveebi äriteabe ja andmete kaevandamise alal olen määratlenud vaid mõned tunnuserinevused, näitab tulemus, et äriteabe ja andmete kaevandamise vahel on oluline ja oluline erinevus.
Kasvanud on Interneti, mobiilirakenduste, erinevate tarkvara- ja pilveteenuste kasutamine äriprotsessides ja IT-s, see suurendas märkimisväärselt nõudlust andmekaevandamise ja ettevõtte intelligentse ettevõtluse järele. Seetõttu on oluline mõista äriteabe ja andmekaevandamise protsessi peamist erinevust. Kõige olulisemad punktid on:
- Business Intelligence'i lahendust kasutaval organisatsioonil on kõrge edukuse määr ja kõigil andmekaeveprojektidel on rohkem küpsust. Andmekaevega avastatud teadmisi saab BI-lahenduste abil kiiresti proovile panna ja tulemused on täpsed.
- BI aitab andmete kaevandamise tehnikaid kasutades dekodeerida keerulisi töötlemata andmeid ja esitada keerukaid andmeid arusaadaval viisil, kasutades erinevaid visualisatsioone, kasutades graafikuid ja diagramme. See aitab kõrgemal juhtkonnal vastu võtta ettevõtte heaolu tagamiseks vajaliku otsuse.
- Data Mining ja BI tulemus loob äriteabe jaoks intelligentsuse. Siiski on väga oluline hinnata, kas on vaja täita ettevõtte soove.
- Andmete esitamine ei lõpe kunagi, andmete maht ja keerukus kasvab iga päevaga tohutult ning andmed pole kunagi samad, mida nad alati muudavad. See näitab kasvavat nõudlust BI-lahenduste ja Data Mining järele, et organisatsioon saaks turul tipptasemel olla.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend ärianalüüsi VS andmete kaevandamise, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 12 olulist äriteabe tööriista (eelised)
- Peab teadma 10 olulist ärijuhtimisoskust (kasulik)
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks
- 8 olulist andmekaevandamise tehnikat eduka äri jaoks