تفاوت اصلی بین هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا تفاوت های اصلی بین هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده است که همه شما باید بدانید. هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها موضوع بسیار ضروری با توجه به عملیات و مدیریت سازمانی است.

با تمرکز بر روش ها، یک شرکت باید در درجه اول بر اساس عملکرد کلی خود اجرا شود. هوش تجاری (BI) ایده‌ای است که در آن آمارهای سازمانی ثبت، مطالعه و بکار می‌شود .

اطلاعات در سراسر آمارهای سازمانی عموماً عملکرد کلی شرکت را در نمونه های گذشته توضیح می دهد و رونق کلی عملیات را نشان می دهد. برخی افراد با گفتن اینکه هوش تجاری برای توصیف اتفاقاتی که اتفاق افتاده است به داده های تاریخی نگاه می کند.

در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها از تکنیک های علم داده برای پیش بینی آنچه در آینده اتفاق می افتد یا باید رخ دهد، بین این دو تمایز قائل می شود. ما فکر می کنیم که نزدیک است، اما چیزهای بیشتری در آن وجود دارد.

هوش تجاری شامل استفاده از داده ها برای کمک به تصمیم گیری های تجاری می شود، یا همانطور که OLAP.com بیان می کند، BI “به فناوری ها، برنامه ها و شیوه های جمع آوری، یکپارچه سازی، تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات تجاری اشاره دارد.

هدف هوش تجاری حمایت از تصمیم گیری بهتر در کسب و کار است.” با این حال، می توان همین را در مورد تجزیه و تحلیل داده ها گفت.

برای ترسیم مرز بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها، فکر می کنیم مفیدتر است که در مورد آنچه می خواهیم به انجام برسانیم صحبت کنیم.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید

می‌توان تحلیل‌ها را به سه دسته تقسیم کرد:

1. توصیفی
2. پیش‌بینی‌کننده
3. تجویزی

۱- تجزیه و تحلیل توصیفی :

داده ها را می گیرد و به چیزی تبدیل می کند که مدیران کسب و کار می توانند تجسم، درک و تفسیر کنند. این اطلاعات عملکرد تاریخی را فراهم می کند و به سؤالاتی در مورد آنچه اتفاق افتاده است پاسخ می دهد.

گزارش های تحلیلی توصیفی به گونه ای طراحی شده اند که به طور منظم اجرا و مشاهده شوند. مثال‌ها شامل گزارش‌های مشتری، عملیات و فروش است.

۲- تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده :

بینش‌هایی درباره نتایج احتمالی آینده ارائه می‌کند – پیش‌بینی‌ها، بر اساس داده‌های توصیفی، اما با پیش‌بینی‌های اضافه‌شده با استفاده از علم داده و اغلب الگوریتم‌هایی که از مجموعه‌های داده‌های متعدد استفاده می‌کنند. هرچه داده های موجود بیشتر باشد، پیش بینی ها بهتر است.

به عنوان مثال می توان به پیش بینی فروش، امتیازات اعتبار مصرف کننده، و پیشنهادات خرده فروشان برای آنچه که ممکن است بخواهید بعدا بخوانید، مشاهده یا خریداری کنید، اشاره کرد.

۳- تجزیه و تحلیل تجویزی:

توصیه هایی در مورد اقداماتی که باید انجام شود ارائه می دهد. نتایج احتمالی را که از اقدامات ممکن مختلف ناشی می‌شوند را بررسی می‌کند و پیشنهاد می‌کند کدام اقدامات نتایج بهینه را خواهند داشت.

ایجاد تجزیه و تحلیل تجویزی به تکنیک های مدل سازی پیشرفته و دانش بسیاری از الگوریتم های تحلیلی نیاز دارد – همه بخشی از کار دانشمندان داده است.

مارک ون ریمنام، استراتژیست کلان داده، می نویسد:

“اگر ما تجزیه و تحلیل توصیفی را به عنوان پایه و اساس هوش تجاری ببینیم و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را اساس داده های بزرگ بدانیم، می توانیم بیان کنیم که تجزیه و تحلیل تجویزی آینده کلان داده ها خواهد بود.”

تفاوت بین BI و تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تمام تحلیل های توصیفی در دسته هوش تجاری قرار می گیرند. برخی از تجزیه و تحلیل های پیش بینی نیز BI را تشکیل می دهند.

هوش تجاری برپایه داده هایی است که مدیران کسب و کار با آنها کار می کنند.

اگر آنها در استفاده از ابزارهای تجسم، مانند Tableau، Microsoft Power BI، Looker یا هر یک از گزینه های دیگر آموزش دیده باشند، می توانند گزارش های BI خود را ایجاد کنند. تجزیه و تحلیل داده ها به سطح بالاتری از تخصص ریاضی نیاز دارد.

دانشمندان داده مجموعه‌های کلان داده را می‌گیرند و الگوریتم‌هایی را برای سازماندهی و مدل‌سازی آن‌ها تا جایی که می‌توان از داده‌ها برای گزارش‌های آینده‌نگر و پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند. برای تعیین روابط بین داده‌هایی که در سطح آشکار نیستند، بر الگوریتم‌ها، شبیه‌سازی‌ها و تحلیل‌های کمی تکیه دارد. این اتفاق با BI نمی افتد.

تجزیه و تحلیل داده ها به جای پاسخ دادن به سؤالاتی در مورد آنچه اتفاق افتاده است، سعی می کند یاد بگیرد که چرا اتفاق افتاده است..

جیک استین، یکی از بنیانگذاران Stitch و SVP Talend می گوید: “تجزیه و تحلیل داده ها در مورد پرسیدن سوالات تکراری است. پاسخ به هر سوال داده شده اغلب فقط یک بار مشاهده می شود و برای اطلاع رسانی به سوال بعدی در راه پاسخ به یک سوال اساسی کسب و کار یا حل یک مشکل استفاده می شود. ”

زمینه مشترک برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل

هوش تجاری به عملیات جاری می پردازد و به کسب و کارها و بخش ها کمک می کند تا به اهداف سازمانی دست یابند. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شرکت هایی کمک کند که می خواهند روش کسب و کار خود را تغییر دهند.

هر دو رشته می توانند از کمی آماده سازی داده ها بهره مند شوند. تجزیه و تحلیل داده ها به طور کلی نیاز به مدل سازی داده دارد، که در آن داده های خام جمع آوری، پاکسازی، طبقه بندی، تبدیل، تجمیع، اعتبارسنجی می شوند. داده های پاک سازی شده  نیز برای BI مفید است.

هنگامی که داده‌ها تمیز می‌شوند، در ساختار و قالبی ذخیره می‌شوند که خود را برای گزارش‌دهی مناسب می‌سازد. اغلب این بدان معناست که داده ها در یک انبار داده ذخیره می شوند – یک ذخیره داده ستونی که امروزه اغلب بر روی زیرساخت ابری مقیاس پذیر اجرا می شود.

داده‌های موجود در انبار داده، نسخه‌ای از حقیقت را برای همه گزارش‌های سازمانی، هم برای BI و هم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، نشان می‌دهد. هم BI و هم تجزیه و تحلیل داده ها به دنبال یک پشته تحلیلی هستند که بر روی یک انبار داده بنا شده است و داده ها از طریق ابزار ETL وارد می شوند. Stitch پر کردن انبار داده شما را آسان می کند.

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining

Aparat Chanel: VISTA Data Mining

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining