Business Intelligence e Data Analytics Similarita e differenze
Insight Insight In Business Intelligence e Data Analytics
E fondamentale sfruttare i big data e le analisi per mantenere un vantaggio competitivo e aumentare i profitti. Come imprenditore, puo essere schiacciante sapere quali strumenti e tecnologie utilizzare per prendere decisioni migliori. Molti imprenditori hanno obiettivi e obiettivi chiave, ma la mancanza degli strumenti giusti rende piu difficile il successo. In un mondo in cui la tecnologia si evolve di giorno in giorno, come dovrebbe andare avanti un proprietario?
E fondamentale acquisire una comprensione piu approfondita dei vari termini relativi ai dati di cui parlano le grandi imprese. Le organizzazioni piu piccole potrebbero pensare che questi termini non si applichino a loro, ma si sbagliano. Grazie alle competenze e alle tecnologie giuste, sia le piccole che le grandi aziende possono estrarre informazioni utili per aumentare i profitti, attirare nuovi clienti e migliorare le vendite.
Leggi avanti per una panoramica delle somiglianze e delle differenze tra due pratiche critiche relative ai dati sul posto di lavoro.
Gli esperti di Business Intelligence e Data Analytics nel campo della scienza dei dati tendono a utilizzare e a gettare molti termini. Poiche molte tecnologie e strumenti relativi ai dati hanno funzionalita simili, e facile confondersi.
Ad esempio, la business intelligence e l'analisi dei dati sono due pratiche importanti nel mondo del business. Purtroppo, molti proprietari non capiscono la differenza tra loro. Quindi, cos'e la business intelligence rispetto all'analisi e all'analisi? In che modo differiscono e come sono simili?
La Business Intelligence gestisce tutti i big data in tempo reale che un'organizzazione raccoglie per ottimizzare il processo decisionale e semplificare le operazioni aziendali correnti. Gli strumenti di BI includono le strategie e le tecnologie utilizzate dal proprietario per valutare le prestazioni attuali e passate dell'azienda.
Al contrario, i proprietari utilizzano l'analisi aziendale e le soluzioni software per prevedere le prestazioni future di un'azienda. L'analisi dei dati aiuta i proprietari a creare piani aziendali migliori per raggiungere gli obiettivi futuri. In sintesi, BI e piu di una valutazione delle operazioni quotidiane, mentre l'analisi BI da priorita all'integrita futura di un'azienda.
Ecco una panoramica piu approfondita di BI e BA e come un'organizzazione li utilizza per raggiungere gli obiettivi chiave.
Analisi dei dati
Un analista aziendale utilizza un software di analisi per valutare e comprendere tutti i dati aziendali acquisiti dall'organizzazione attraverso il processo di data mining. Nel mondo digitale di oggi, l'analisi dei dati e fondamentale per raggiungere il successo finanziario e prendere buone decisioni aziendali.
L'analisi dei dati e un'ampia pratica che la maggior parte degli specialisti della gestione dei dati raggruppa in 3 categorie distinte. Questi includono -
- Analisi descrittiva - Un data scientist trasforma i dati non strutturati in una visualizzazione dei dati, che riassume i dati storici. I dirigenti di alto livello utilizzano la visualizzazione per prendere decisioni basate sui dati.
- Analisi predittiva - PA utilizza l'analisi descrittiva per prevedere le esigenze dei clienti, le vendite e altre tendenze.
- Analisi prescrittiva - Utilizza analisi descrittive e PA per consigliare azioni future. I leader utilizzano informazioni dettagliate sui dati per mitigare i rischi, creare prodotti migliori, migliorare il servizio clienti e aumentare i profitti.
Business Intelligence e Data Analytics
Business Intelligence utilizza DA per migliorare il processo decisionale, ma non tutte le organizzazioni utilizzano l'analisi dei dati.
Alcune aziende preferiscono vedere come operano in tempo reale e utilizzare le informazioni storiche per fare le proprie previsioni. BI e meglio per i leader di monitorare l'attivita quotidiana. Altre differenze includono -
1. BI e Dati obbligatori e DA Modifica Data
BI gestisce i set di dati necessari a un'organizzazione per prendere decisioni e generare strategie. L'analisi dei dati utilizza la modellazione predittiva e altri strumenti per modificare i dati di analisi esistenti. E piu significativo e racconta una storia piu grande dei dati BI da soli.
2. BI Plan of Action vs DA Digestible Information
BI utilizza le informazioni utili da qualsiasi dato di analisi dei dati e suggerisce una linea di azione. DA prende qualsiasi risultato dai dati grezzi e lo rende comprensibile per gli utenti aziendali. Il modo in cui un analista presenta uno di questi risultati dovrebbe essere allineato con i requisiti aziendali.
3. Esempio BI vs DA
Per capire come funzionano sia BI che DA, e utile vedere un esempio. Per illustrare, il proprietario di un negozio al dettaglio puo utilizzare gli strumenti DA per analizzare i dati di customer intelligence. Egli scopre che la maggior parte degli acquisti dei clienti proviene da 3 sedi.
Inoltre, la maggior parte dei clienti sono maschi. Il proprietario aumenta le campagne di marketing in quei 3 luoghi e pubblicizza pesantemente verso i maschi. Aumenta anche la quota di mercato con una nuova linea orientata verso le donne.
Al contrario, un proprietario puo utilizzare strumenti di BI o un dashboard per valutare le prestazioni dei dipendenti o monitorare la gestione dell'inventario. In alternativa, lo stesso proprietario della vendita al dettaglio puo utilizzare BI per analizzare il modo in cui i clienti hanno risposto a una campagna di marketing. Puo utilizzare queste informazioni per migliorare le decisioni future in materia di pubblicita.
In sintesi, BI utilizza l'analisi descrittiva per valutare lo stato corrente di una situazione aziendale. L'utente prende quindi queste informazioni per ottimizzare il processo decisionale andando avanti. DA utilizza l'analisi predittiva e l'analisi descrittiva per espandere i set di dati, categorizzarli e prevedere le tendenze future.
4. Analisi dei dati Piu statistica, BI piu creativa
Un analista di dati ha bisogno di utilizzare statistiche, scienza e una serie di strumenti di intelligence per estrarre informazioni dettagliate. Tutte queste informazioni che un data scientist fornisce a un'organizzazione si basano su prove piuttosto che su congetture. Eventuali raccomandazioni specifiche verranno dall'apprendimento automatico e dai numeri.
Le informazioni di Business Intelligence si basano anche su statistiche, ma utilizzano anche il pensiero creativo per conto del team di leadership. La gestione puo prendere dati storici e attuali per venire con le proprie strategie, mentre DA crea raccomandazioni basate sulla scienza. Un'organizzazione puo utilizzare una o entrambe le pratiche, a seconda della sua gamma di esigenze aziendali.
Informazioni chiave di Business Intelligence e Data Analytics
In conclusione, ecco cosa sapere sull'intelligenza rispetto all'analisi dei dati- analisi
- descrittiva, predittiva e prescrittiva sono le tre categorie di analisi dei dati. L'analisi descrittiva descrive i dati, le previsioni di analisi predittiva sulle tendenze future e l'analisi prescrittiva crea suggerimenti per le azioni future. L'
- analisi aziendale utilizza i dati necessari, mentre l'analisi dei dati modifica i dati gia esistenti. DA trasforma le informazioni in un modo piu comprensibile attraverso l'uso di visualizzazioni. BI aiuta il team di leadership a sviluppare un piano d'azione.
- BI valuta lo stato corrente delle operazioni aziendali, dei clienti o di altre metriche. Il DA predice le tendenze future.
- La BI richiede piu creativita per conto del team di leadership. Le raccomandazioni di DA sono tutte basate su statistiche e soluzioni software.
5 semplici passi nel ciclo di vita della scienza dei dati
6 I vantaggi del data mining nel settore sanitario
