Business Intelligence and Data Analytics Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Einblick in Business Intelligence und Data Analytics
Es ist wichtig, von Big Data und Analysen zu profitieren, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und die Gewinne zu steigern. Als Geschaeftsinhaber kann es ueberwaeltigend sein zu wissen, welche Tools und Technologien verwendet werden muessen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Viele Unternehmer haben wichtige Ziele und Ziele, aber ein Mangel an den richtigen Tools erschweren den Erfolg. Wie sollte ein Eigentuemer in einer Welt, in der sich die Technologie von Tag zu Tag entwickelt?
Es ist wichtig, ein tieferes Verstaendnis der verschiedenen datenbezogenen Begriffe zu erlangen, ueber die grosse Unternehmen sprechen. Kleinere Organisationen denken vielleicht, dass diese Bedingungen nicht fuer sie gelten, aber sie irren sich. Mit dem richtigen Fachwissen und den richtigen Technologien koennen sowohl kleine als auch grosse Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die dazu beitragen, Gewinne zu steigern, neue Kunden zu gewinnen und den Umsatz zu steigern.
Lesen Sie weiter, um einen Ueberblick ueber die Aehnlichkeiten und Unterschiede zwischen zwei kritischen datenbezogenen Praktiken am Arbeitsplatz zu erhalten.
Business Intelligence and Data Analytics
Experten im Bereich Data Science neigen dazu, viele Begriffe zu nutzen und zu werfen. Da viele datenbezogene Technologien und Tools aehnliche Funktionen haben, ist es leicht zu verwirren.
Zum Beispiel sind Business Intelligence und Data Analytics zwei wichtige Praktiken in der Geschaeftswelt. Leider verstehen viele Eigentuemer den Unterschied zwischen ihnen nicht. Was ist also Business Intelligence im Vergleich zu Analyse und Analytik? Wie unterscheiden sie sich und wie sind sie aehnlich?
Business Intelligence verarbeitet alle Echtzeit-Big Data, die ein Unternehmen sammelt, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und den aktuellen Geschaeftsbetrieb zu rationalisieren. BI-Tools umfassen die Strategien und Technologien, die ein Eigentuemer verwendet, um die aktuelle und vergangene Leistung des Unternehmens zu bewerten.
Im Gegensatz dazu verwenden Eigentuemer Geschaeftsanalysen und Softwareloesungen, um die zukuenftige Leistung eines Unternehmens vorherzusagen. Datenanalysen helfen Eigentuemern, bessere Geschaeftsplaene zu erstellen, um zukuenftige Ziele zu erreichen. Zusammenfassend ist BI eher eine Bewertung des taeglichen Betriebs, waehrend BI Analytics die zukuenftige Gesundheit eines Unternehmens priorisiert.
Hier finden Sie einen ausfuehrlicheren Ueberblick ueber BI und BA und wie eine Organisation sie zur Erreichung der Hauptziele verwendet.
Data Analytics
Ein Business Analyst verwendet Analysesoftware, um alle Geschaeftsdaten zu bewerten und zu verstehen, die das Unternehmen durch den Data Mining-Prozess erhaelt. In der heutigen digitalen Welt ist die Datenanalyse entscheidend, um finanziellen Erfolg zu erzielen und gute Geschaeftsentscheidungen zu treffen.
Datenanalyse ist eine breite Praxis, die die meisten Datenmanagementspezialisten in drei separate Kategorien zusammenfassen. Dazu gehoeren -
- Descriptive Analytics - Ein Datenwissenschaftler wandelt unstrukturierte Daten in eine Datenvisualisierung um, die historische Daten zusammenfasst. Hochrangige Fuehrungskraefte nutzen die Visualisierung, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
- Predictive Analytics - PA verwendet beschreibende Analysen, um Kundenbeduerfnisse, Verkaeufe und andere Trends vorherzusagen.
- Prescriptive Analytics - Verwendet beschreibende Analysen und PA, um zukuenftige Aktionen zu empfehlen. Fuehrungskraefte nutzen Dateneinblicke, um Risiken zu minimieren, bessere Produkte herzustellen, den Kundenservice zu verbessern und das Endergebnis zu steigern.
Business Intelligence vs. Data Analytics
Business Intelligence verwendet DA, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, aber nicht alle Unternehmen verwenden Datenanalysen.
Einige Unternehmen ziehen es vor zu sehen, wie sie in Echtzeit arbeiten, und verwenden historische Informationen, um ihre eigenen Vorhersagen zu treffen. BI ist besser fuer Fuehrungskraefte, um die taeglichen Aktivitaeten zu ueberwachen. Weitere Unterschiede sind -
1. BI is Erforderliche Daten vs. DA Aendert Daten
BI verarbeitet Datensaetze, die ein Unternehmen benoetigt, um Entscheidungen zu treffen und Strategien zu generieren. Die Datenanalyse verwendet praediktive Modellierung und andere Tools, um vorhandene Analysedaten zu aendern. Es ist aussagekraeftiger und erzaehlt eine groessere Geschichte als BI-Daten allein.
2. BI-Plan des Handelns vs. DA Redementable Information
BI verwendet die umsetzbaren Erkenntnisse aus allen Datenanalysedaten und schlaegt eine Vorgehensweise vor. DA nimmt alle Ergebnisse aus Rohdaten und macht sie fuer Geschaeftsanwender verstaendlich. Die Art und Weise, wie ein Analyst eines dieser Ergebnisse vorstellt, sollte mit den Geschaeftsanforderungen uebereinstimmen.
3. BI vs. DA Beispiel
Um zu verstehen, wie sowohl BI als auch DA funktionieren, ist es hilfreich, ein Beispiel zu sehen. Zur Veranschaulichung kann ein Einzelhandelsbetreiber DA-Tools verwenden, um Kundeninformlungsdaten zu analysieren. Er stellt fest, dass der Grossteil der Kundenkaeufe von 3 Standorten stammt.
Ausserdem sind die meisten Kunden maennlich. Der Eigentuemer erhoeht Marketingkampagnen an diesen 3 Standorten und wirbt stark fuer Maenner. Er erhoeht auch den Marktanteil mit einer neuen Linie, die sich an Frauen richtet.
Im Gegensatz dazu kann ein Eigentuemer BI-Tools oder ein Dashboard verwenden, um die Mitarbeiterleistung zu bewerten oder die Bestandsverwaltung zu ueberwachen. Oder derselbe Einzelhaendler kann BI verwenden, um zu analysieren, wie Kunden auf eine Marketingkampagne reagiert haben. Er kann diese Erkenntnisse nutzen, um zukuenftige Werbeentscheidungen zu verbessern.
Zusammenfassend laesst sich sagen, dass BI deskriptive Analysen verwendet, um den aktuellen Status einer Geschaeftssituation zu bewerten. Der Benutzer nimmt diese Erkenntnisse dann, um die Entscheidungsfindung in Zukunft zu optimieren. DA verwendet praediktive Analysen und beschreibende Analysen, um in Datensaetze einzudringen, sie zu kategorisieren und zukuenftige Trends vorherzusagen.
4. Data Analytics Mehr Statistisch, BI Mehr Kreativ
Ein Datenanalyst muss Statistiken, Wissenschaft und eine Reihe von Intelligence-Tools verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Alle diese Erkenntnisse, die ein Datenwissenschaftler einer Organisation zur Verfuegung stellt, basieren auf Beweisen und nicht auf Raetselraten. Alle spezifischen Empfehlungen ergeben sich aus maschinellem Lernen und Zahlen.
Business Intelligence-Erkenntnisse basieren ebenfalls auf Statistiken, nutzen aber auch kreatives Denken im Namen des Fuehrungsteams. Das Management kann historische und aktuelle Daten annehmen, um eigene Strategien zu entwickeln, waehrend DA Empfehlungen auf der Grundlage von Wissenschaft erstellt. Eine Organisation kann je nach ihren geschaeftlichen Anforderungen eine oder beide Praktiken anwenden.
Wichtige Erkenntnisse von Business Intelligence und Data Analytics Zusammenfassend laesst sich sagen, was Sie ueber Intelligenz
im Vergleich zur Datenanalyse wissen sollten -
- Beschreibende, praediktive und praeskriptive Analysen sind die drei Kategorien von Datenanalysen. Descriptive Analytics beschreibt Daten, Predictive Analytics prognostiziert zukuenftige Trends, und Prescriptive Analytics erstellt Empfehlungen fuer zukuenftige Aktionen.
- Business Analytics verwendet die erforderlichen Daten, waehrend die Datenanalyse bereits vorhandene Daten aendert. DA wandelt Informationen durch die Verwendung von Visualisierungen in verstaendlicher Weise um. BI hilft dem Fuehrungsteam bei der Entwicklung eines Aktionsplans.
- BI bewertet den aktuellen Status von Geschaeftsvorgaengen, Kunden oder anderen Kennzahlen. DA sagt zukuenftige Trends voraus.
- BI erfordert mehr Kreativitaet im Namen des Fuehrungsteams. Die Empfehlungen von DA basieren alle auf Statistiken und Softwareloesungen.
5 Einfache Schritte im Data Science Life Cycle
7 wichtige Schritte im Data Mining-Prozess
