Differenza tra Business Intelligence e analisi dei dati
La Business Intelligence si occupa di strategie e tecnologie complesse che aiutano gli utenti finali nell'analisi dei dati e svolgono attività decisionali per far crescere la propria attività. La BI svolge un ruolo chiave nella gestione dei dati aziendali e nella gestione delle prestazioni. L'analisi dei dati, d'altra parte, è implementata per convertire i dati grezzi o non strutturati in un formato dati comprensibile per l'utente. Le informazioni trasformate possono essere utilizzate per ripulire, trasformare o modellare i dati per supportare il processo decisionale, trarre conclusioni e implementare analisi predittive.
Confronto diretto tra Business Intelligence e analisi dei dati (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i 5 principali tra Business Intelligence e analisi dei dati
Differenze chiave tra Business Intelligence e analisi dei dati
- Il primo utilizzo della Business Intelligence è stato scoperto nel 'Cyclopedia of Commercial and Business Anecdote book' scritto da Richard Miller Devens nel 1865. Devens usa il termine BI (Business Intelligence) per descrivere come un banchiere di nome Sir Henry Furness, ha guadagnato profitti da analizzando il proprio ambiente per stare al passo con i suoi concorrenti.
- Data Analytics o Business Analytics è un processo che aiuta gli utenti aziendali a trasformare i dati grezzi o non strutturati in un formato significativo. L'analisi dei dati è un processo standard o comune impiegato in varie procedure o strategie da molte organizzazioni in tutto il mondo a seconda delle esigenze aziendali.
- La Business Intelligence è implementata in molte organizzazioni per migliorare le loro capacità decisionali, analizzare i dati aziendali, eseguire il data mining, sviluppare report e migliorare le capacità operative. La BI è implementata solo su dati storici archiviati nel Data Mart o nei data warehouse. Alcune delle operazioni aziendali come la pulizia dei dati, la modellazione dei dati, la trasformazione dei dati e la previsione delle tendenze future dei dati sono gli aspetti chiave dell'implementazione dell'analisi dei dati.
- L'analisi dei dati viene implementata in una situazione in cui un'organizzazione è relativamente nuova e necessita di modifiche significative al suo modello di business. Data Analytics aiuta gli utenti aziendali ad analizzare i dati storici, i dati attuali e prevedere le tendenze future per apportare le giuste modifiche al modello di business proposto. La Business Intelligence, d'altra parte, è implementata in una situazione in cui un'organizzazione non ha alcuna modifica al suo attuale modello di business e il suo scopo principale è di raggiungere gli obiettivi organizzativi. La BI aiuta gli utenti a identificare le lacune nella gestione dei dati e li corregge fornendo scenari decisionali efficienti.
- Il reporting è una funzionalità chiave che può essere implementata con l'aiuto degli strumenti di Business Intelligence e Data Analytic. Tuttavia, i report o le visualizzazioni sviluppati variano in base al tipo di dati aziendali e agli scenari aziendali. Se esiste uno scenario aziendale, in cui il cliente deve affrontare le attuali tendenze del mercato e generare report ad hoc, l'analisi dei dati sarebbe l'opzione giusta. È anche possibile preferire l'analisi dei dati, quando è necessario che le aziende prevedano le tendenze future dei dati in base ai dati passati. Altrimenti, se esiste una situazione in cui il cliente deve gestire i dati archiviati in un data warehouse e generare report estraendo i dati dal warehouse, Business Intelligence sarebbe l'opzione giusta, anche Business Intelligence può essere preferito, quando esiste un necessità per le aziende di tracciare la consegna mirata delle vendite o organizzare i dati per fornire informazioni commerciali.
Tabella di confronto tra Business Intelligence e analisi dei dati
| Base di confronto |
Business Intelligence |
Analisi dei dati |
| Origine | Il termine Business Intelligence è nato nel 1865 descrivendo la sua importanza, attraverso un libro di un autore di nome Richard Miller Devens. | L'analisi dei dati esiste dal diciannovesimo secolo, ma ha acquisito importanza negli anni '60 con l'invenzione dei computer. |
| Ambito / Significato | La Business Intelligence si riferisce alle informazioni richieste per migliorare le attività decisionali aziendali. | L'analisi dei dati si riferisce alla modifica dei dati grezzi in un formato significativo. |
| Funzionalità | Lo scopo principale della business intelligence è fornire supporto nel processo decisionale e aiutare le organizzazioni a far crescere il proprio business. | Lo scopo principale dell'analisi dei dati è quello di modellare, pulire, prevedere e trasformare i dati secondo le esigenze aziendali. |
| Implementazione | La Business Intelligence può essere implementata utilizzando vari strumenti di BI disponibili sul mercato. La BI è implementata solo su dati storici memorizzati in data warehouse o data mart. | L'analisi dei dati può essere implementata utilizzando vari strumenti di archiviazione dei dati disponibili sul mercato. L'analisi dei dati può anche essere implementata utilizzando gli strumenti di BI, ma dipende dall'approccio o dalla strategia progettati da un'organizzazione. |
| Metodi di debug | Il meccanismo di BI può essere eseguito il debug solo attraverso i dati storici forniti e i requisiti dell'utente finale. | È possibile eseguire il debug di Data Analytics tramite il modello proposto per convertire i dati in un formato significativo. |
Conclusione - Business Intelligence vs Data analytics
In conclusione, abbiamo visto le origini, confronti testa a testa e alcune differenze chiave tra Business Intelligence e analisi dei dati. Considerando le attuali tendenze del mercato della tecnologia, c'è stata un'evoluzione nello sviluppo di strumenti di business intelligence e analisi dei dati. I moderni strumenti di Business Intelligence sono dotati anche dell'opzione di analisi dei dati e dipende davvero dagli utenti aziendali fare la scelta giusta in base ai loro scenari di business. Seguire le attuali tendenze dei dati sia Business Intelligence che Data Analytics svolgono un ruolo chiave nella crescita aziendale. L'attività di ricerca necessaria è svolta dall'azienda sia sulla BI che sull'analisi dei dati per aiutarli a servire il loro scopo in modo efficiente.
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