Business Intelligence vs. Data Analytics: Κατανόηση των διαφορών

Η επιχειρηματική ευφυΐα και η ανάλυση δεδομένων είναι δύο ζωτικής σημασίας τεχνικές που αξιοποιούν οι σύγχρονες επιχειρήσεις για να αποκτήσουν πολύτιμες, ακριβείς επιχειρηματικές γνώσεις.

Και οι δύο αυτές μέθοδοι βοηθούν στην οπτικοποίηση, ανάλυση και κατανόηση δεδομένων που σχετίζονται με την επιχείρησή σας, τους πελάτες, τους ανταγωνιστές σας και τον κλάδο στον οποίο ανήκετε.

Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να πάρετε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις, να δημιουργήσετε γόνιμες στρατηγικές, να βελτιώσετε τις δραστηριότητές σας, να αποκτήσετε καλύτερες πωλήσεις και έσοδα, να βρείτε μοτίβα και να προβλέψετε μελλοντικές κινήσεις.

Αν και η επιχειρηματική ευφυΐα και η ανάλυση δεδομένων διαδραματίζουν κρίσιμους ρόλους και μπορεί να χρησιμοποιηθούν εναλλακτικά σε διάφορους τομείς, αυτοί οι όροι σημαίνουν διαφορετικούς για διαφορετικούς κλάδους.

Και τα δύο έχουν διαφορετικές απαιτήσεις και εύρος εργασίας. Χρειάζονται ποικίλες δεξιότητες για να βοηθήσουν τις εταιρείες να ανθίσουν με καλύτερη λήψη αποφάσεων με τη βοήθεια αποτελεσμάτων που βασίζονται σε δεδομένα που λαμβάνονται με αυτές τις τεχνικές.

Επομένως, η σωστή επιλογή μεταξύ των δύο είναι δύσκολη για τις εταιρείες.

Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσω την επιχειρηματική ευφυΐα και την ανάλυση δεδομένων και τις διαφορές μεταξύ τους με βάση τους τύπους, τους στόχους, τα οφέλη, τους περιορισμούς και τις εφαρμογές τους για να σας βοηθήσουμε να επιλέξετε τη σωστή μέθοδο για τον οργανισμό σας.

Ας αρχίσουμε!

Τι είναι η Business Intelligence;

Η επιχειρηματική ευφυΐα (BI) είναι μια διαδικασία κατά την οποία πραγματοποιείται η συλλογή και αποθήκευση δεδομένων του παρόντος και του παρελθόντος προκειμένου να αναλυθούν αυτά τα δεδομένα και να ληφθούν από αυτά επιχειρηματικές αποφάσεις που βασίζονται στην τεχνολογία. Αυτό θα βελτιώσει τις επιχειρηματικές σας δραστηριότητες καθώς και το περιθώριο κέρδους.

Το BI συνδυάζει διαφορετικές μεθοδολογίες όπως εξόρυξη δεδομένων, επιχειρηματικές αναλύσεις, εργαλεία δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, βέλτιστες πρακτικές εταιρείας και υποδομή. Έτσι, μπορεί να προσφέρει εύχρηστες περιλήψεις δεδομένων που επιτρέπουν στην επιχείρησή σας να προχωρήσει στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα.

Επιπλέον, το BI μπορεί να σας βοηθήσει να ξεκλειδώσετε τις δυνατότητες μάρκετινγκ και πωλήσεων και να καινοτομήσετε νέες επιχειρηματικές δυνατότητες.

Επιπλέον, η επιχειρηματική ευφυΐα βοηθά τους οργανισμούς να προσαρμοστούν σε νέες στρατηγικές αγοράς, να οδηγήσουν σε ευεργετικές αλλαγές και να εξαλείψουν τις αναποτελεσματικότητες. Επιτρέπει στις επιχειρήσεις να γνωρίζουν τις τελευταίες τάσεις και να έχουν πρόσβαση σε ισχυρές δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων.

Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτήν τη μέθοδο για να επιτύχετε πολλά πράγματα, όπως ταχύτερη επίλυση προβλημάτων, ανάπτυξη της επιχείρησης και πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων.

Στόχος: Ο πρωταρχικός στόχος της επιχειρηματικής ευφυΐας είναι να φιλτράρει βασικές επιχειρηματικές πληροφορίες και να προωθήσει μια ανάλυση των δεδομένων πληροφοριών σε ένα συγκεκριμένο χρονικό πλαίσιο. Και χρειάζεστε εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας για να κάνετε αυτές τις κουραστικές εργασίες. Θα σας βοηθήσουν να επιτύχετε υψηλότερη αποτελεσματικότητα στην αγορά, ώστε να είστε μπροστά από τον ανταγωνισμό.

Έτσι, αντί να χρησιμοποιείτε τα συναισθήματα και τις υποθέσεις σας, μπορείτε να πάρετε τέλειες επιχειρηματικές αποφάσεις με ακριβή ιστορικά δεδομένα. Εκτελεί ανάλυση δεδομένων για τη δημιουργία περιλήψεων, αναφορών, χαρτών, γραφημάτων, πινάκων εργαλείων και γραφημάτων, ώστε οι χρήστες να μπορούν να γνωρίζουν την πραγματική φύση της επιχείρησής σας.

Η επιχειρηματική ευφυΐα μπορεί να αντιμετωπίσει μεγάλες ποσότητες μη δομημένων και δομημένων δεδομένων που βοηθούν στον εντοπισμό και την ανάπτυξη νέων στρατηγικών για τη συγκέντρωση πολλών επιχειρηματικών ευκαιριών.

Τι είναι το Data Analytics;

Η ανάλυση δεδομένων (DA) είναι μια διαδικασία ή στρατηγική συλλογής, επιθεώρησης, καθαρισμού, αποθήκευσης, μετατροπής, αναζήτησης και μοντελοποίησης δεδομένων. Ο πρωταρχικός στόχος είναι η δημιουργία πληροφοριών που μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Μοιάζει με την επιχειρηματική ευφυΐα. Ωστόσο, η ανάλυση δεδομένων μπορεί να είναι μέρος του BI που εστιάζει κυρίως στη διαδικασία ανάλυσης μόνο.

Αν και η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται συχνά σε μια επιχείρηση, δεν είναι εργαλείο νοημοσύνης. Αντίθετα, η ανάλυση δεδομένων είναι μια στρατηγική που χρησιμοποιείται στην τεχνική διαδικασία διαχείρισης δεδομένων, από την εξόρυξη έως τη μετατροπή. Χρειάζεται μεγάλος όγκος δεδομένων για να βρείτε τις τρέχουσες τάσεις και να λύσετε μεγαλύτερα ζητήματα μέσα σε λίγο χρόνο.

Με άλλα λόγια, η ανάλυση δεδομένων περιλαμβάνει μηχανές ή ανθρώπους που βρίσκουν, ερμηνεύουν, οπτικοποιούν και αναγνωρίζουν τα μοτίβα στα δεδομένα. Μπορεί να σας βοηθήσει να βρείτε:

• Τάσεις
• Ανωμαλίες
• Ακριβείς τιμές
• Ευκαιρίες
• Κίνδυνοι

Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται από επιχειρήσεις και άλλους τομείς για τη λήψη ακριβών και καλύτερων αποφάσεων βάσει δεδομένων, προκειμένου να προβλεφθεί η μελλοντική ανάπτυξη των επιχειρήσεων. Οι διαδικασίες και οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση δεδομένων είναι αυτοματοποιημένες με αναδυόμενες τεχνολογίες όπως οι αλγόριθμοι Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).

Έτσι, οι επιχειρήσεις με ανταγωνιστικό στόχο στην αγορά χρησιμοποίησαν αναλύσεις δεδομένων για να διατηρήσουν και να αναπτύξουν τη βάση των πελατών τους. Γενικά, χρησιμοποιεί υπολογιστικές και στατιστικές τεχνικές για να βρει σχέσεις, μοτίβα και τάσεις μέσα σε σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, χρησιμοποιεί ειδικές τεχνικές και τεχνολογίες, όπως λογισμικό οπτικοποίησης δεδομένων, πλατφόρμες Big Data, αλγόριθμους ML κ.λπ.

Business Intelligence vs. Data Analytics: Τύποι

Τύποι Business Intelligence

Υπάρχουν δύο κύριες κατηγορίες BI – το παραδοσιακό BI και το Modern BI.

Παραδοσιακή επιχειρηματική ευφυΐα: Στο παραδοσιακό BI, θα βρείτε δομημένα δεδομένα από εσωτερικές πηγές των επιχειρήσεων, όπως δεδομένα οικονομικών, πωλήσεων και αποθέματος. Αυτοί οι τύποι δεδομένων συλλέγονται και αποθηκεύονται σε αποθήκες δεδομένων για περαιτέρω ανάλυσή τους χρησιμοποιώντας εργαλεία που βασίζονται σε SQL, συμπεριλαμβανομένων των πινάκων εργαλείων, των αναφορών και των κύβων OLAP.

Παραδείγματα: Ανάλυση πωλήσεων, ανάλυση λειτουργικής απόδοσης και χρηματοοικονομική αναφορά.

Σύγχρονη επιχειρηματική ευφυΐα: Σε αυτήν την κατηγορία, το BI χρησιμοποιεί τις πιο πρόσφατες τεχνολογίες για να προσφέρει αυτοεξυπηρέτηση και πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο σε πολλά δεδομένα από ένα ευρύ φάσμα πηγών. Σας επιτρέπει να εξερευνάτε, να αναγνωρίζετε και να αναλύετε δεδομένα εύκολα μέσω οπτικοποιήσεων, πινάκων εργαλείων και NLP.

Επιπλέον, ενσωματώνει αλγόριθμους ML για την αυτοματοποίηση της ανακάλυψης, ανάλυσης και προετοιμασίας δεδομένων, καθιστώντας πιο ομαλή και ευκολότερη την απόκτηση πληροφοριών.

Παραδείγματα: Ανακάλυψη δεδομένων, αναφορές σε πραγματικό χρόνο, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, αναλυτικά στοιχεία αυτοεξυπηρέτησης και πολλά άλλα.

Τύποι ανάλυσης δεδομένων

Υπάρχουν τέσσερις διαφορετικοί τύποι ανάλυσης δεδομένων. το καθένα έχει διαφορετική προσέγγιση και εστίαση.

Περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία: Περιλαμβάνει αναλύσεις ιστορικών δεδομένων που βοηθούν την επιχείρησή σας να αποκτήσει πληροφορίες σχετικά με προηγούμενα δεδομένα. Συνοψίζει αυτά τα προηγούμενα δεδομένα σε KPI, ώστε να κατανοήσετε την απόδοση της επιχείρησής σας.

Παραδείγματα: Ανάλυση επισκεψιμότητας ιστότοπου, βαθμολογίες ικανοποίησης πελατών, αναφορές πωλήσεων κ.λπ.

Διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία: Αυτό αναλύει δεδομένα του παρελθόντος για να κατανοήσει το «γιατί», όπως γιατί οι αναφορές πωλήσεων ήταν μειωμένες στο παρελθόν. Εντοπίζει τη βασική αιτία και διερευνά το ζήτημα αναλύοντας σχέσεις και μοτίβα μέσα στα δεδομένα.

Παραδείγματα: Ανάλυση εκτροπής πελατών, ανάλυση κύκλου εργασιών εργαζομένων και ανάλυση ελαττωμάτων προϊόντος.

Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία: Σε αυτά τα αναλυτικά στοιχεία, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αλγόριθμους ML και στατιστικά μοντέλα για να κάνετε προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εντοπίζουν ευκαιρίες και πιθανούς κινδύνους πριν εμφανιστούν.

Παραδείγματα: Πρόβλεψη για την αξία διάρκειας ζωής του πελάτη, πρόβλεψη ζήτησης και ανίχνευση απάτης.

Προδιαγραφικά αναλυτικά στοιχεία: Αυτό είναι ένα είδος αναλυτικών στοιχείων όπου χρησιμοποιείτε πληροφορίες και δεδομένα για να παρέχετε βασικές προτάσεις, ώστε να μπορούν να γίνουν οι απαραίτητες ενέργειες προκειμένου να επιτευχθεί ένας καθορισμένος στόχος. Σας επιτρέπει να λαμβάνετε αποφάσεις με τη βοήθεια πρακτικών γνώσεων.

Παραδείγματα: Βελτιστοποίηση τιμολόγησης, βελτιστοποίηση καμπάνιας μάρκετινγκ και βελτιστοποίηση αλυσίδας εφοδιασμού.

Χρησιμοποιώντας τα παραπάνω αναλυτικά στοιχεία, οι επιχειρήσεις λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, βελτιώνουν τις δραστηριότητές τους και αποκτούν ένα τέλειο πλεονέκτημα στην αγορά.

Business Intelligence vs Data Analytics: Χαρακτηριστικά

Χαρακτηριστικά της Business Intelligence

Ορισμένα σημαντικά χαρακτηριστικά του BI περιλαμβάνουν:

• Προηγμένα αναλυτικά στοιχεία: Σας βοηθά να εκτελείτε πολύπλοκους χειρισμούς δεδομένων. Αυτό επιτρέπει την ανάλυση παλινδρόμησης, ώστε να μπορείτε να αναλύετε τις συνδέσεις μεταξύ ανεξάρτητων και εξαρτημένων μεταβλητών.
• Αναφορές: Μπορείτε να δημιουργήσετε και να διανείμετε αναφορές χωρίς βοήθεια πληροφορικής. Επίσης, μπορείτε να το προγραμματίσετε για να εξασφαλίσετε την αυτόματη παράδοση των αναφορών σε επαναλαμβανόμενες στιγμές.
• Οπτικοποίηση δεδομένων: Αυτό σας επιτρέπει να παρουσιάζετε πολύπλοκα δεδομένα σε απλούστερες μορφές. Τα εργαλεία BI μπορούν να δημιουργήσουν εξελιγμένες και προηγμένες απεικονίσεις που μεταφέρουν εύκολα δεδομένα.
• Γεωχωρική ανάλυση: Με τη λειτουργία γεωγραφικού χάρτη, μπορείτε να βρείτε εύκολα τοποθεσίες στην προβολή χάρτη. Τα εργαλεία BI λαμβάνουν τα δεδομένα σας και τα μετατρέπουν σε χαρτογραφικές και γραφικές αναπαραστάσεις, ώστε να μπορείτε να προβάλλετε εύκολα γεωγραφικά δεδομένα.
• Διαχείριση δεδομένων: Περιλαμβάνει την ανάμειξη, την εξερεύνηση, τον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων για ανάλυση. Συνδυάζει διαφορετικά σύνολα δεδομένων για να δημιουργήσει ένα νέο. Αυτό βοηθά επίσης στην εξερεύνηση πληροφοριών για την αποκάλυψη πρόσφατων τάσεων, χαρακτηριστικών, σημείων ενδιαφέροντος και μοτίβων.

Άλλα χαρακτηριστικά της επιχειρηματικής ευφυΐας είναι η επαυξημένη ανάλυση, η προγνωστική ανάλυση, η ασφάλεια για συγκεκριμένο χρήστη, η ανάλυση αυτοεξυπηρέτησης και η ενοποίηση δεδομένων.

Χαρακτηριστικά του Data Analytics

Μερικά από τα κρίσιμα χαρακτηριστικά του είναι.

• Προετοιμασία δεδομένων και διαμάχη: Η ιδέα αυτής της διαδικασίας είναι να διεξάγονται διαδικασίες προετοιμασίας δεδομένων μία φορά κατά τη διάρκεια του τρέχοντος έργου. Αυτό βοηθά στην προετοιμασία ενός επαναληπτικού μοντέλου για το ίδιο έργο, εάν χρειάζεται. Η αντιπαράθεση δεδομένων πραγματοποιείται κατά τη διάρκεια της κατασκευής του μοντέλου και της επαναληπτικής ανάλυσης για την εξάλειψη σφαλμάτων και τον συνδυασμό σύνθετων δεδομένων για διευκόλυνση της ανάλυσης και της προσβασιμότητας.
• Εξερεύνηση δεδομένων: Αυτό είναι το αρχικό στάδιο της ανάλυσης δεδομένων είναι η εξερεύνηση δεδομένων. Περιλαμβάνει την οπτικοποίηση δεδομένων για την απόκτηση γνώσεων για διάφορα μοτίβα ή περιοχές που χρειάζονται περαιτέρω προσδιορισμό.
• Επεκτασιμότητα: Για κάθετη κλιμάκωση προς τα πάνω ή προς τα κάτω ενός συστήματος, απαιτείται ταχύτερος διακομιστής, μαζί με μνήμη και ισχυρούς επεξεργαστές. Αυτό χρησιμοποιεί λιγότερη ενέργεια και εξοπλισμό δικτύου και είναι η μόνη προσωρινή θεραπεία για πλατφόρμες ανάλυσης δεδομένων.
• Έλεγχος έκδοσης: Είναι ένας έλεγχος πηγής ή η διαδικασία διατήρησης ίχνους και ελέγχου αλλαγών κώδικα λογισμικού.
• Ασφάλεια δεδομένων: Αυτή η δυνατότητα είναι χρήσιμη για την αποτροπή μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης ή κλοπής ή αλλοίωσης δεδομένων σε οποιοδήποτε σημείο. Περιλαμβάνει λογική ασφάλεια προγράμματος, ασφάλεια συσκευής αποθήκευσης, φυσική ασφάλεια υλικού και πολλά άλλα.

Business Intelligence vs Data Analytics: Components

Συστατικά της Επιχειρηματικής Ευφυΐας

Η επιχειρηματική ευφυΐα έχει πέντε στοιχεία:

• OLAP: Η Online Analytical Processing (OLAP) βοηθά τα στελέχη επιχειρήσεων να ταξινομούν και να επιλέγουν συγκεντρωτικά δεδομένα και να τα παρακολουθούν στρατηγικά.
• Προηγμένα αναλυτικά στοιχεία: Αυτό το στοιχείο του BI βοηθά στη λήψη των στατιστικών στοιχείων ενός συγκεκριμένου προϊόντος και υπηρεσίας. Σας επιτρέπει να προβλέψετε την απόδοση του προϊόντος στην αγορά.
• Αποθήκευση δεδομένων: Περιλαμβάνει την αποθήκευση τεράστιων δεδομένων προς όφελος των πολλαπλών τμημάτων μιας επιχείρησης.
• BI σε πραγματικό χρόνο: Αυτό βοηθά να παρακολουθείτε τις μεταβαλλόμενες τάσεις μάρκετινγκ. Με αυτό το στοιχείο, η ομάδα μάρκετινγκ μπορεί να ανακοινώσει ειδικές εκπτώσεις και προσφορές για να τραβήξει την προσοχή των πελατών και να αφοσιωθεί στον ιστότοπο.
• Πηγές δεδομένων: Περιλαμβάνει τη λήψη ακατέργαστων πληροφοριών και τη συστηματική δημιουργία πηγών δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορες εφαρμογές. Τα εργαλεία BI χρησιμοποιούν αυτά τα σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία γραφημάτων, πινάκων και γραφημάτων πίτας.

Στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων

Υπάρχουν πέντε στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων:

• Συλλογή δεδομένων: Αυτό είναι το πρώτο στάδιο της ανάλυσης δεδομένων που περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων τόσο εσωτερικά όσο και εξωτερικά για την επιχείρησή σας. Τα δεδομένα προέρχονται από πολλές πηγές, όπως λειτουργικά συστήματα, δεδομένα ιστού και μέσων κοινωνικής δικτύωσης, δεδομένα συναλλαγών, δεδομένα μηχανών κ.λπ.
• Ανάλυση δεδομένων: Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα, πρέπει να αναλυθούν. Αυτή είναι μια διαδικασία όπου μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στατιστικές τεχνικές για να καθαρίσετε και να εξετάσετε τα δεδομένα προκειμένου να συγκεντρώσετε χρήσιμες πληροφορίες. Η ανάλυση δεδομένων βοηθά στον εντοπισμό προτύπων, στην πρόβλεψη του μέλλοντος και στον εντοπισμό ανωμαλιών.
• Αναφορά αποτελεσμάτων: Σε αυτό το στοιχείο, μπορείτε να μοιραστείτε πληροφορίες και να λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις με βάση τα ευρήματά σας. Οι συνήθεις μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την αναφορά αποτελεσμάτων περιλαμβάνουν την παρουσίαση των ευρημάτων σε έναν πίνακα εργαλείων, τη δημιουργία αναφορών και τη δημιουργία γραφημάτων.
• Βελτίωση διαδικασιών: Αυτό περιλαμβάνει την αλλαγή του τρόπου συλλογής, επεξεργασίας και ανάλυσης των δεδομένων. Αλλάζει επίσης τους τρόπους λήψης αποφάσεων με βάση τα δεδομένα.
• Κουλτούρα που βασίζεται σε δεδομένα: Μπορείτε να δημιουργήσετε μια κουλτούρα όπου όλοι μπορούν να χρησιμοποιούν δεδομένα για να λαμβάνουν αποτελεσματικές αποφάσεις. Αυτό βοηθά στην εκπαίδευση των εργαζομένων στη χρήση των αναλυτικών στοιχείων δεδομένων και τους παρέχει πρόσβαση σε πόρους. Για να δημιουργήσετε μια κουλτούρα με γνώμονα τα δεδομένα, πρέπει να ακολουθήσετε ορισμένες συμβουλές:

Κάντε τα δεδομένα προσβάσιμα

Εκπαιδεύστε τους υπαλλήλους στη χρήση δεδομένων

Ενθαρρύνετε την κουλτούρα που βασίζεται στα δεδομένα

Δημιουργήστε μια κουλτούρα λογοδοσίας

Business Intelligence vs Data Analytics: Εφαρμογές

Εφαρμογές Επιχειρηματικής Ευφυΐας

Η επιχειρηματική ευφυΐα μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορους κλάδους, όπως:

• Λιανικό εμπόριο: Το BI χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της ζήτησης των πελατών και την ανάλυση των διακυμάνσεων της ζήτησης με την πάροδο του χρόνου. Αυτό βοηθά στη βελτιστοποίηση του μεγέθους του αποθέματος για την κάλυψη των απαιτήσεων των πελατών.
• Τραπεζικές εργασίες: Το BI βοηθά τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και οι τράπεζες να προσδιορίζουν τη βάση πελατών τους. Αυτό τους επιτρέπει να σχεδιάζουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ. Οι τράπεζες μπορούν επίσης να δουν τις μετρήσεις απόδοσής τους με τη βοήθεια του Business Intelligence.
• Αυτοκίνητο: Το BI βοηθά στη βελτιστοποίηση των λειτουργιών παραγωγής, ανθρώπινου δυναμικού, μάρκετινγκ, έρευνας, διανομής και χρηματοδότησης της αυτοκινητοβιομηχανίας. Αυτό γίνεται για να καταστεί δυνατή η αποτελεσματική λήψη αποφάσεων.
• Κατασκευή: Το BI ενισχύει τις επικοινωνίες με τους προμηθευτές και τυποποιεί τις συναλλαγές. Μπορεί να προβλέψει τη ζήτηση προϊόντος που θα βελτιστοποιήσει περαιτέρω το απόθεμα, την προμήθεια και το μέγεθος της παραγωγής.

Άλλες εφαρμογές του BI είναι στη φιλοξενία, τις φαρμακευτικές υπηρεσίες, το FMCG, τους αεραγωγούς, τη διανομή και την επιμελητεία και πολλά άλλα.

Εφαρμογές Data Analytics

Μερικές εφαρμογές της ανάλυσης δεδομένων είναι:

• Μεταφορές: Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση προβλημάτων κυκλοφορίας και τη βελτίωση της ταξιδιωτικής εμπειρίας βελτιώνοντας τη νοημοσύνη και τα συστήματα μεταφοράς.
• Εκπαίδευση: Οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής χρησιμοποιούν αυτήν την τεχνολογία για να αυξήσουν τις αποφάσεις διαχείρισης και τα προγράμματα σπουδών μάθησης.
• Μάρκετινγκ και διαφήμιση: Οι έμποροι και οι διαφημιστές χρησιμοποιούν αναλυτικά στοιχεία δεδομένων για να γνωρίσουν το κοινό τους και να λάβουν καλύτερα ποσοστά μετατροπών.
• Logistics και παράδοση: Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για καλύτερες διαδικασίες παράδοσης και παραγωγική ροή εργασιών στον κλάδο της εφοδιαστικής. Αυτό βοηθά στη βελτίωση της απόδοσης του κλάδου και στην αύξηση της πελατειακής βάσης σας.

Άλλες εφαρμογές της ανάλυσης δεδομένων είναι η διαδικτυακή ασφάλεια, τα αποτελέσματα αναζήτησης στο διαδίκτυο, ο εντοπισμός απάτης και άλλα.

Business Intelligence vs. Data Analytics: Γρήγορη σύγκριση

Παράμετροι Business Intelligence Data Analytics Το ScopeBI αναφέρεται στα δεδομένα που απαιτούνται για τη βελτίωση της λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων. Η ανάλυση δεδομένων επιτρέπει τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε μια κατανοητή μορφή που χρησιμοποιείται για ανάλυση και πρόβλεψη του μέλλοντος. Λειτουργικότητα Ο πρωταρχικός στόχος του BI είναι να προσφέρει υποστήριξη στις επιχειρήσεις για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων, τη δημιουργία καλύτερων στρατηγικών και τη βοήθεια τους να αναπτυχθούν. Ο πρωταρχικός στόχος είναι να μοντελοποιήσει, να προβλέψει, να καθαρίσει και να μετασχηματίσει τα δεδομένα σύμφωνα με τις ανάγκες της επιχείρησής σας. υλοποιείται χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία BI. Μπορεί να εφαρμοστεί μόνο χρησιμοποιώντας τα προηγούμενα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε μάρκες δεδομένων ή αποθήκες δεδομένων. Η ανάλυση δεδομένων υλοποιείται με χρήση πολλαπλών εργαλείων αποθήκευσης δεδομένων. Εξαρτάται από τη στρατηγική και την προσέγγιση που σχεδιάζει η εταιρεία κατά την εφαρμογή. Μέθοδοι εντοπισμού σφαλμάτωνΜπορεί να διορθωθεί χρησιμοποιώντας ένα προτεινόμενο μοντέλο που μετατρέπει δεδομένα σε μια ουσιαστική μορφή. Τα εργαλεία BI σάς επιτρέπουν να χρησιμοποιείτε την τεχνολογία χωρίς τις κατάλληλες γνώσεις κωδικοποίησης. Πολλά εργαλεία προσφέρουν διασυνδέσεις μεταφοράς και απόθεσης για την οπτικοποίηση και τη δημιουργία πινάκων εργαλείων. Τα αναλυτικά στοιχεία του CodeData περιλαμβάνουν γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται για τη διεξαγωγή σύνθετων αναλύσεων. Γλώσσες προγραμματισμού όπως η R ή η Python είναι υποχρεωτικές. Μπορείτε να είστε επαγγελματίας BI χωρίς βασικές γνώσεις πιθανοτήτων και γραμμικής άλγεβρας.Μαθηματικά Μπορείτε να είστε επαγγελματίας BI χωρίς βασικές γνώσεις πιθανοτήτων και γραμμικής άλγεβρας. Η αποθήκη δεδομένων είναι υποχρεωτική, καθώς μετασχηματίζει δεδομένα για να βελτιώσει την ποιότητα των δεδομένων.Το Statistics BI περιλαμβάνει περιγραφικά στατιστικά στοιχεία, συμπεριλαμβανομένου του μέσου όρου, του μέσου και του μέσου όρου. Η ανάλυση δεδομένων περιλαμβάνει συμπερασματικά και περιγραφικά στατιστικά στοιχεία για την καλύτερη κατανόηση των δεδομένων και την εύρεση πολύτιμων πληροφοριών. Το data typeBI εκτελείται μόνο σε δομημένα δεδομένα που επιμελούνται για την ανάλυση επιχειρηματικών δεδομένων .Η ανάλυση δεδομένων δεν έχει όριο. Οι αναλυτές μπορούν να συνεχίσουν τη διαδικασία ανάλυσης με μορφές ήχου, κειμένου και βίντεο. Οι αναφορές ποιότητας δεδομένων εκτελούνται σε μια συγκεκριμένη χρονική στιγμή με βάση τις περιπτώσεις χρήσης της επιχείρησής σας. Δεν εξαρτάται από τις αποθήκες δεδομένων για την ανάλυση δεδομένων. ReportsReports Οι αναφορές εκτελούνται σε μια συγκεκριμένη χρονική στιγμή με βάση τις περιπτώσεις χρήσης της επιχείρησής σας. Η ανάλυση δεδομένων είναι ευέλικτη και χρησιμοποιείται για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.

συμπέρασμα

Η επιχειρηματική ευφυΐα και η ανάλυση δεδομένων είναι δύο παρόμοιες έννοιες αλλά με διαφορετικές προσεγγίσεις. Λαμβάνοντας υπόψη τις πρόσφατες τάσεις της αγοράς, υπάρχει αυξανόμενη χρήση τεχνικών όπως η επιχειρηματική ευφυΐα και η ανάλυση δεδομένων για την απόκτηση πρακτικών πληροφοριών και τη βελτίωση των επιχειρήσεων.

Η ανάλυση δεδομένων συμβάλλει στη βελτίωση της επιχειρηματικής αποτελεσματικότητας και των λειτουργιών με χρήσιμες πληροφορίες που λαμβάνονται με την ανάλυση των συγκεντρωτικών δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, το BI βοηθά στην καλύτερη χρήση των δεδομένων προκειμένου να ληφθούν βασισμένες σε γεγονότα, στέρεες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Επομένως, η επιλογή ενός μεταξύ τους είναι μια περίπλοκη εργασία. Είναι καλύτερο να επιλέξετε ένα από αυτά ή και τα δύο με βάση τις επιχειρηματικές απαιτήσεις, τις λειτουργίες, τα σενάρια και τις περιπτώσεις χρήσης.

Μπορείτε επίσης να εξερευνήσετε τις καλύτερες πλατφόρμες επιχειρηματικής ευφυΐας και αναλυτικών στοιχείων