Статьи / BI в сравнении с Big Data и Data Mining

04.04.2019 г., перевод статьи BI vs Big Data vs Data Miningn

В последнее время произошли огромные перемены в сфере бизнес-технологий. Достижения в отрасли облачных технологий и мобильных приложений позволили компаниям и их клиентам взаимодействовать совершенно новыми способами. Одной из наиболее быстро развивающихся технологий в этой сфере является бизнес-аналитика и связанные с ней концепции, такие как большие данные и интеллектуальный анализ данных.

Чтобы помочь вам понять различные процессы обработки бизнес-данных с целью использования инструментов бизнес-аналитики, важно знать различия между большими данными, интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой. Мы обрисовали в общих чертах определения каждого из них и подробно описали, как они соотносятся между собой и какая между ними разница.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика включает в себя анализ данных с целью выявления тенденций, закономерностей и выводов. Результаты, основанные на данных, обеспечивают точное, проницательное представление о процессах вашей компании и результатах, которые эти процессы дают. Помимо стандартных показателей, таких как финансовые показатели, глубокий бизнес-анализ показывает влияние текущей практики на эффективность работы сотрудников, общую удовлетворенность компании, конверсии, охват СМИ и ряд других факторов.

Кроме представления информации о текущем состоянии вашей организации, использование бизнес-аналитики помогает прогнозировать будущие результаты. На основе анализа прошлых и текущих данных мощные системы BI отслеживают тенденции и показывают, как эти тенденции будут развиваться с течением времени.

Бизнес-аналитика включает в себя больше, чем наблюдение. Она выходит за рамки анализа в тот момент, когда на основе полученных результатов принимаются меры. Способность видеть реальные, поддающиеся количественной оценке результаты политики и влияние на будущее вашего бизнеса, делает ее мощным инструментом принятия решений.

Что означает определение «Большие данные»

Термин «Большие данные» можно определить просто как большие наборы данных, которые перерастают обычные базы данных и архитектуры обработки данных. Например, данные, которые не могут быть без проблем обработаны в электронных таблицах Excel, могут называться большими данными.

Большие данные включают в себя процесс хранения, обработки и визуализации данных. Очень важно найти правильные инструменты для создания наилучших условий для того, чтобы успешно получать ценную информацию из ваших данных.

Создание эффективной среды больших данных включает использование инфраструктурных технологий, которые обрабатывают, хранят и облегчают анализ данных. Хранилища данных, языковые программы моделирования и кубы OLAP – вот лишь некоторые примеры. Сегодня компании часто используют более одного инфраструктурного развертывания для управления различными аспектами своих данных.

Большие данные часто дают компаниям ответы на те вопросы, о которых они не задумывались: как новое программное обеспечение для работы с персоналом повлияло на производительность сотрудников? Как последние отзывы клиентов связаны с продажами? Анализ больших источников данных освещает взаимосвязи между всеми аспектами вашего бизнеса.

Таким образом, информация, собираемая в больших данных, несомненно, является полезной. Компании должны правильно определять цели и параметры, чтобы собрать ценные данные из больших данных.

Интеллектуальный анализ данных: что это такое?

Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс обработки больших наборов данных для определения релевантной или соответствующей информации. Однако лицам, принимающим решения, необходим также доступ к более мелким и более конкретным данным. Предприятия используют интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики и выявления конкретных данных, которые могут помочь их компаниям принимать более эффективные решения в области руководства и управления.

Интеллектуальный анализ данных – это процесс поиска ответов на вопросы, о которых вы не знали ранее. Например, изучение новых источников данных может привести к выявлению причин финансовых недостатков, снижению эффективности сотрудников и многого другого. Поддающиеся количественной оценке данные освещают информацию, которая может быть неочевидна при стандартном наблюдении.

Информационная перегрузка заставляет многих аналитиков данных полагать, что они упускают из виду ключевые моменты, которые могут помочь их компаниям работать лучше. Эксперты по интеллектуальному анализу данных анализируют большие наборы данных, чтобы выявить тенденции и закономерности.

Для анализа данных могут использоваться различные пакеты программного обеспечения и аналитические инструменты. Процесс может быть автоматизирован или выполнен вручную. Интеллектуальный анализ данных позволяет отдельным работникам направлять конкретные запросы на получение информации в архивы и базы данных для получения целевых результатов.

Бизнес-аналитика в сравнении с большими данными

Бизнес-аналитика – это совокупность систем и продуктов, которые были реализованы в различных бизнес-практиках, а не информация, полученная из систем и продуктов.

В свою очередь, большие данные со временем стали означать разные вещи для разных людей. При сравнении больших данных с бизнес-аналитикой некоторые люди используют термин «большие данные», имея в виду размер данных, в то время как другие используют этот термин в отношении конкретных подходов к аналитике.

Итак, как бизнес-аналитика и большие данные связаны и чем различаются? Большие данные могут предоставлять информацию за пределами собственных источников данных компании, выступая в качестве обширного ресурса. Таким образом, это компонент бизнес-аналитики, предлагающий всестороннее представление о ваших процессах. Большие данные часто составляют информацию, которая приведет к пониманию бизнес-аналитики.

Опять же, большие данные существуют в бизнес-аналитике. Это означает, что они различаются по количеству и типу данных, которые они включают. Поскольку бизнес-аналитика является общим термином, данные, которые считаются частью бизнес-аналитики, являются гораздо более всеобъемлющими, чем те, которые подпадают под определение «большие данные». Бизнес-аналитика охватывает все данные: от отчетов о продажах, размещенных в электронных таблицах Excel, до больших онлайн-баз данных. Большие данные, с другой стороны, состоят только из этих больших наборов данных.

Различаются и инструменты, задействованные в процессах больших данных и бизнес-аналитики. Программное обеспечение бизнес-аналитики базового уровня имеет возможность обрабатывать стандартные источники данных, но не может быть использовано для управления большими данными. Другие, более продвинутые системы, могут быть специально доработаны и получить возможность обработки больших данных.

Несомненно, при обсуждении больших данных и бизнес-аналитики наблюдается некоторое совпадение в использовании комплексных систем бизнес-аналитики, предназначенных для обработки больших наборов данных. Большинство поставщиков программного обеспечения для бизнес-аналитики предлагают многоуровневые модели стоимости, которые увеличивают функциональность в зависимости от цены. Возможности больших данных в этом случае могут быть предложены в качестве дополнения к программной системе BI. И в этом кроется отличие бизнес-аналитики от больших данных.

Бизнес-аналитика в сравнении с интеллектуальным анализом данных

Как указывалось ранее, бизнес-аналитика определяется как методы и инструменты, используемые организациями для сбора аналитических данных на основе данных. Это определение также включает в себя и то, как компании могут получать информацию из больших данных и использование интеллектуального анализа данных. Это означает, что бизнес-аналитика не ограничивается технологиями – она включает в себя бизнес-процессы и процедуры анализа данных, которые облегчают сбор больших данных.

Интеллектуальный анализ данных подпадает под общий термин «бизнес-аналитика» и может рассматриваться как форма BI. Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как функцию BI, используемую для сбора необходимой информации и получения ответов. Более того, бизнес-аналитика также может рассматриваться как результат интеллектуального анализа данных. Как уже говорилось, бизнес-аналитика предполагает использование данных для получения информации. Data Mining Business Intelligence – это сбор необходимых данных, которые в конечном итоге приведут к ответам посредством глубокого анализа.

Связь между интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой можно рассматривать как причинно-следственную связь. Интеллектуальный анализ данных ищет «что» (соответствующие наборы данных), а процессы бизнес-аналитики раскрывают «как» и «почему» (понимание). Аналитики используют интеллектуальный анализ данных, чтобы найти нужную им информацию, а бизнес-аналитику определить, почему это важно.

Большие данные в сравнении с интеллектуальным анализом данных

Большие данные и интеллектуальный анализ данных различаются как две отдельные концепции, описывающие взаимодействие с расширенными источниками данных. Конечно, большие данные и интеллектуальный анализ данных по-прежнему связаны и подпадают под сферу бизнес-аналитики. Хотя определение больших данных действительно отличается: обычно оно называется элементом или концепцией, а интеллектуальный анализ данных рассматривается скорее как действие. Например, интеллектуальный анализ данных может в некоторых случаях включать анализ больших источников данных.

Большие данные, по некоторым определениям, включают в себя действие обработки больших наборов данных. И наоборот, интеллектуальный анализ данных – это больше сбор и идентификация данных. Интеллектуальный анализ данных обычно является ступенью перед обращением к большим данным или действием, необходимым для доступа к большому источнику данных. Эти два компонента бизнес-аналитики работают в тандеме, чтобы определить лучшие наборы данных для предоставления ответов на вопросы вашей организации. Выполнив процессы, связанные с интеллектуальным анализом данных и затем с большими данными, аналитики могут приступить к оценке данных и в конечном итоге внести свои предложения по улучшению бизнес-процедур на основе полученных выводов.

Использование бизнес-аналитики – не единовременная операция. Это происходит не так просто, как может показаться: определить данные, выполнить операции по отсеиванию в больших данных и выполнить анализ бизнес-аналитики. Анализ данных с целью их использования для влияния на бизнес-решения является непрерывным взаимосвязанным процессом. Во время анализа вы можете обнаружить, что вам нужны новые данные или что ваш текущий подход не увенчался успехом. Необходимые корректировки, внесенные в ваши планы бизнес-аналитики, обеспечат точный, действительно глубокий анализ.

Кроме того, поскольку одной из целей бизнес-аналитики является предоставление информации в режиме реального времени, – это должен быть непрерывно работающий проект. Ваша компания должна будет постоянно собирать и исследовать данные, чтобы получить самые актуальные информационные портреты.

Итоги

Бизнес-аналитика, большие данные и интеллектуальный анализ данных – это три разных понятия, которые существуют в одной и той же сфере. Бизнес-аналитику можно рассматривать как всеобъемлющую категорию, в которой существуют эти концепции, поскольку ее можно просто определить как анализ деловой практики на основе данных. Большие данные добываются и анализируются, что приводит к получению бизнес-аналитики. Несмотря на то, что эти три понятия различаются, бизнес-аналитика, большие данные и интеллектуальный анализ данных работают вместе, для того чтобы обеспечить понимание данных. Это инструменты, которые могут помочь вам лучше понять ваш бизнес и, в конечном итоге, упростить процессы, повышающие производительность и финансовую доходность.