Differenza tra Business Intelligence e Data Mining
Business Intelligent trasforma i dati in informazioni fruibili. Aiuta a ottimizzare le decisioni di business strategiche e tattiche delle organizzazioni utilizzando le applicazioni, l'infrastruttura e gli strumenti e le migliori pratiche che facilitano l'accesso ai fatti e alle figure operative di un'organizzazione. Il data mining è il processo di valutazione dei modelli non riconosciuti negli insiemi di dati non elaborati di grandi dimensioni, in base alle diverse prospettive di categorizzare i dati in informazioni utili con il risultato di acquisire informazioni di business per risolvere i problemi in anticipo.
Business Intelligent (BI)
Nel linguaggio dei laici, la Business Intelligence analizzerà i dati grezzi complessi di un'organizzazione e li trasformerà in informazioni utili come richiesto dall'azienda. Utilizzando queste informazioni utili, l'azienda saprà cosa sta funzionando, cosa non lo è, qual è il futuro e come è possibile migliorare la propria attività.
Di seguito sono riportati i processi coinvolti nella Business Intelligence:
- Aggrega i dati grezzi complessi di un'organizzazione
- Analizza i dati
- Presenta i dati in una visualizzazione significativa
- Sulla base di questi fatti, l'azienda prenderà decisioni intelligenti per il benessere dell'organizzazione
Esistono molti strumenti disponibili sul mercato per la Business Intelligence e qualsiasi organizzazione può utilizzare questo strumento per migliorare il proprio business:
- Microstrategy
- quadro
- QlikView
- Sisense
- Servizio Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Strumento accurato di Business Intelligence e Reporting (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Estrazione dei dati
Nel linguaggio dei laici come spiega la parola stessa, è solo il mining di informazioni o conoscenze utili. Il data mining aiuta a trovare informazioni o conoscenze utili da un oceano di dati.
C'è un oceano di dati disponibili in un'organizzazione. Non c'è valore per i dati fino a quando non li converti in informazioni preziose. È necessario analizzare questi dati e convertirli in informazioni preziose. Pertanto, il Data Mining aiuterà a estrarre queste preziose informazioni da enormi set di dati disponibili. Gli altri processi coinvolti nel Data Mining sono:
- Pulizia dei dati
Gestirà dati corrotti, irrilevanti, inesatti, incompleti
- Integrazione dei dati
Combina più origini dati in informazioni significative
- Selezione dei dati
I dati, che sono significativi per l'analisi, verranno recuperati dal database
- Trasformazione dei dati
Converte i dati in una forma specifica rilevante per il mining
- Estrazione dei dati
Estrarrà i modelli di dati richiesti
- Valutazione dei modelli in Dati
Estrarrà modelli che rappresentano informazioni o conoscenze a seconda di misure interessanti.
- Presentazione di informazioni o conoscenze
Presenterà le conoscenze estratte all'azienda utilizzando diverse visualizzazioni
Le informazioni preziose o le conoscenze rivelate da Data Mining possono essere utilizzate per vari scopi, come ad esempio:
- Analisi di gestione
- Analisi di mercato
- Gestione del rischio
- Analisi aziendale
- Gestione clienti
- Intercettazione di una frode
Ci sono molti strumenti di data mining disponibili, alcuni dei migliori strumenti sul mercato sono elencati di seguito:
- R-Programmazione
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- arancia
- KNIME
- DataMelt
- SCINTILLA
- Hadoop
Confronto testa a testa tra Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 7 di Business Intelligence VS Data Mining
Differenze chiave tra Business Intelligence VS Data Mining
di seguito è riportato un elenco di punti che descrivono la differenza chiave tra Business Intelligence e Data Mining
- La Business Intelligence è basata sui dati mentre il Data Mining analizza i modelli nei dati.
- La Business Intelligence aiuta nel processo decisionale, ma il Data Mining risolverà un problema particolare e contribuirà al processo decisionale.
- Il volume di dati coinvolti in Business Intelligence è enorme, mentre nel volume di data mining il volume di dati è ridotto.
- La Business Intelligence prevede metodi di analisi dei dati e dei processi aziendali mentre in Data Mining utilizza l'intelligenza computazionale per scoprire la soluzione per un fattore di business.
- La Business Intelligence include generazione, aggregazione, analisi e visualizzazione dei dati. Tuttavia, nel Data Mining include la pulizia, l'integrazione, la trasformazione e la valutazione dei modelli nei dati.
- Business Intelligence Informa e facilita la gestione aziendale e i dirigenti, mentre il data mining fornisce KPI da presentare nei risultati di BI.
- BI fornisce dashboard, report e documenti in una vista consolidata di molti KPI in grafica e grafici, mentre Data Mining fornisce report per contribuire al processo decisionale.
- La Business Intelligence fa parte del processo decisionale in un'organizzazione mentre il Data Mining fa parte della BI aiuta a creare i KPI per il processo decisionale.
Tabella di confronto di data mining di Business Intelligence VS Data
| BASE PER IL CONFRONTO | Business Intelligence | Estrazione dei dati |
| Senso | Conversione di dati grezzi in informazioni utili per l'azienda. | Progettato per esplorare i dati e trovare la soluzione per un problema nel mondo degli affari. |
| Utilizzare per le imprese | I dati guidati aiutano nel processo decisionale per un'azienda. | Trova le risposte a un problema o un problema nel mondo degli affari. |
| Volume di dati | Set di dati di grandi dimensioni elaborati su database dimensionali / relazionali | Piccoli set di dati elaborati su una piccola porzione di dati. |
| Qualità delle soluzioni | Di natura volumetrica e presentare il risultato accurato usando le visualizzazioni. | Utilizza algoritmi per identificare schemi precisi per un problema e identifica i punti ciechi. |
| Presentazione dei risultati | Cruscotti e report rappresentati da grafici e diagrammi con KPI | Identifica la soluzione per un problema da rappresentare come uno dei KPI in Dashboard o report. |
| Analisi | Dipende da una piccola scala di dati passati, non vi è alcuna intelligenza coinvolta; la direzione deve prendere la decisione in base alle informazioni. | Incentrato su un problema particolare nel business dei dati su piccola scala utilizzando algoritmi per trovare la soluzione. |
| Messa a fuoco | Mostra il valore del prezzo, il profitto, il costo totale, ecc., Come KPI | Identifica la soluzione per un problema creando nuovi KPI per la BI |
Conclusione - Business Intelligence VS Data Mining
Sebbene in questo blog Business Intelligence e Data Mining, ho specificato solo alcune differenze di caratteristiche, il risultato mostra che esiste una differenza importante e sostanziale tra Business Intelligence e Data Mining.
Vi è un aumento nell'uso di Internet, applicazioni mobili, diversi software e servizi cloud nei processi aziendali e nell'IT, ciò ha comportato un aumento significativo della domanda di Data Mining e Business Intelligent for Business. Pertanto, è importante comprendere la differenza chiave tra il processo di Business Intelligence e il Data Mining. I punti più importanti sono:
- L'organizzazione che utilizza la soluzione di Business Intelligence ha un alto tasso di successo e una maggiore maturità per gestire tutti i progetti di data mining. Le conoscenze scoperte dal data mining possono essere testate rapidamente sulle soluzioni di BI e i risultati sono accurati.
- La BI aiuta a decodificare dati grezzi complessi utilizzando tecniche di data mining e presentare i dati complessi in modo comprensibile utilizzando visualizzazioni diverse, utilizzando grafici e diagrammi. Ciò aiuterà il management superiore a prendere la decisione necessaria per il benessere dell'azienda.
- Il risultato di Data Mining e BI genererà informazioni di intelligence per le aziende. Tuttavia, è molto importante valutare se è necessario soddisfare i desideri di un'azienda.
- I dati non smettono mai di arrivare, il volume dei dati e la sua complessità tendono a crescere enormemente di giorno in giorno e i dati non sono mai gli stessi che cambiano sempre. Ciò dimostra la crescente domanda di soluzioni di BI e Data Mining affinché un'organizzazione sia in cima al mercato.
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