Informații de afaceri și date mari: Care este diferența?

Cercetarea și datele mari sunt similare, dar nu sunt aceleași.

În general, business intelligence (BI) se referă la date structurate și ușor utilizate, care pot afecta profitabilitatea și avantajul competitiv. Datele mari, pe de altă parte, se referă la cantitatea uriașă de date digitale care sunt împrăștiate peste tot, așa cum vă așteptați, practicienii, în general, acordând mai multă atenție datelor mai structurate.

Ambele zone au date de compresie pentru a genera informații și pentru a implementa evenimente. Cu toate acestea, acestea diferă ca mărime și natura fiecărei informații focalizate, precum și instrumentele utilizate în procesarea datelor. Obiectivele și rezultatele lor specifice sunt uneori consecvente, dar nu întotdeauna. De exemplu, nu aveți nevoie de date mari pentru a construi un sistem decent de informații de afaceri, dar datele mari pot spori semnificativ capacitățile BI.

În acest articol, vom descompune ceea ce trebuie să știți despre date mari și date despre afaceri.

Domeniul de aplicare, definițiile și beneficiile oficiale: BI și date mari

Informațiile de afaceri ajută companiile să ia decizii inteligente și care să facă profit. Companiile folosesc BI special pentru a îmbunătăți procesul, planificarea și veniturile. Între timp, datele mari pot îndeplini aceleași funcții, dar o pot face mai repede și la scară. De asemenea, datele mari ajută organizațiile să obțină mare succes: proiectarea unui sutien perfect, combaterea cancerului, protejarea securității naționale, îmbunătățirea performanței sportive și a biodiversității. Numai pentru a numi câteva.

De-a lungul anilor, centrele academice și liderii de afaceri au căutat să actualizeze sensul datelor mari și a informațiilor de afaceri pe măsură ce contextele economice și tehnologice se dezvoltă. Iată două dintre cele mai comune definiții:

„Business Intelligence (BI) este un termen umbrelă care include aplicații, infrastructură și cele mai bune practici care permit accesul și analiza datelor pentru îmbunătățirea și optimizarea deciziilor și a performanței." (Gartner)

"Date mari este un termen care se aplică unei baze de date. Dimensiunea sau tipul său nu are capacitatea de a colecta, gestiona și prelucra baze de date tradiționale cu latență scăzută. are una sau mai multe dintre următoarele caracteristici: volum mare, viteză mare sau diversitate ridicată Datele mari provin de la senzori, dispozitive, video / audio, rețele, fișiere jurnal, aplicații de tranzacții, Internet și social media - majoritatea Este fabricat în timp real și la scară largă. (IBM Analytics)

Pe baza definițiilor standard, informațiile de afaceri și datele mari se referă în principal la două discipline care diferă, dar depind de capacitatea lor de a prelucra două tipuri diferite de date (mărime, viteză, varietate).

Informațiile de afaceri procesează, de obicei, date structurate, în timp ce experții de date mari prelucrează cantități mari de date nestructurate la viteza fulgerului. Ambele pot prezenta cea de-a patra și cea mai importantă V (adică valoarea) sub formă de analiză / raportare descriptivă, predicție și scrisă.

În cele din urmă, fiecare câmp folosește o varietate de tehnologii de aprindere, un set de instrumente bazat pe date este adesea mai complex decât cele create pentru BI, dar pot partaja instrumente comune precum SQL și Python.

Informații de afaceri și date mari: beneficii

Datele mari și informațiile comerciale sunt de o importanță deosebită pentru organizații, astfel încât multe companii mari angajează analiști BI și specialiști în date pentru a mina și transforma datele în aur.

Informațiile de afaceri implică colectarea, monitorizarea și procesarea datelor brute, dar deseori structurate pentru a identifica, dezvolta sau conduce oportunități de creștere a eficienței afacerii. Organizațiile folosesc BI pentru a sprijini multe departamente precum vânzări, conformare, angajare, producție, managementul talentelor, succesul clienților și marketing. Folosind instrumente BI, companiile pot veni cu idei care schimbă jocuri, cum ar fi cel mai bun model de prețuri pentru o anumită locație sau cel mai eficient flux de lucru / program de personal pentru o anumită întreprindere de producție.

Datele mari, pe de altă parte, pot aduce lucruri și mai uimitoare. Întreprinderile folosesc analize de date mari în scopuri similare, inclusiv reducerea costurilor, detectarea mai rapidă, detectarea anomaliilor, marja de profit și reducerea riscului. Guvernele, instituțiile financiare, comercianții cu amănuntul și producătorii de telecomunicații sprijină grupuri mari și active de știință a datelor, deoarece datele mari fac o diferență semnificativă.

Instrumente și tehnologie

Pentru a colecta date, specialiștii în BI utilizează o varietate de instrumente, inclusiv foi de calcul (de ex. Excel), resurse de cercetare de piață (de exemplu, date Thompson, PwC și LinkedIn) și servicii de stocare a datelor (de ex. , Oferit de SAP), Oracle și Amazon), software de analiză de afaceri (cum ar fi Power BI, Sisense și Tableau) și limbaje de gestionare a bazelor de date (de ex. SQL).

Pe de altă parte, specialiștii în date mari - adesea matematicieni, statistici, actuari sau specialiști în date reale - provin din platforme mari de date precum Cloudera și Apache Hadoop și modele de programare a clusterului, precum Apache Spark și MapReduce, inclusiv instrumente extrem de specializate. bazele de date și programele precum MongoDB sunt destinate în principal înțelegerii călătoriei și a semnificației oceanelor nestructurate.

Pentru alte articole, accesați www.goskills.com.