Пословна интелигенција наспрам аналитике података: разумевање разлика

Пословна интелигенција и анализа података су две виталне технике које модерна предузећа користе да би стекла вредне, тачне пословне увиде.

Обе ове методе помажу у визуелизацији, анализи и разумевању података који се односе на ваше пословање, клијенте, конкуренте и индустрију којој припадате.

Ово вам може помоћи да донесете боље пословне одлуке, креирате плодоносне стратегије, побољшате своје пословање, остварите бољу продају и приход, пронађете обрасце и предвидите будуће потезе.

Иако пословна интелигенција и аналитика података играју кључну улогу и могу се користити наизменично у различитим областима, ови термини за различите индустрије значе различито.

Обе имају различите захтеве и обим посла. Потребне су им различите вештине како би помогле компанијама да напредују уз боље доношење одлука уз помоћ резултата заснованих на подацима добијених овим техникама.

Стога је прави избор између ова два предузећа тежак.

У овом чланку ћу разговарати о пословној интелигенцији и аналитици података и разликама између њих на основу њихових типова, циљева, предности, ограничења и апликација како бих вам помогао да одаберете прави метод за вашу организацију.

Почнимо!

Шта је пословна интелигенција?

Пословна интелигенција (БИ) је процес у којем се прикупљају и чувају садашњи и прошли подаци како би се анализирали ти подаци и на основу њих доносиле пословне одлуке засноване на технологији. Ово ће побољшати ваше пословање, као и профитну маржу.

БИ комбинује различите методологије попут рударења података, пословне аналитике, алата за податке, визуелизације података, најбоље праксе компаније и инфраструктуре. Стога може понудити сажетке података који се брзо користе и који омогућавају вашем пословању да напредује у данашњем свету заснованом на подацима.

Поред тога, БИ може помоћи у откључавању вашег маркетиншког и продајног потенцијала и иновирању нових пословних могућности.

Штавише, пословна интелигенција помаже организацијама да се прилагоде новим тржишним стратегијама, покрену корисне промене и елиминишу неефикасност. Омогућава предузећима да знају о најновијим трендовима и приступе робусним могућностима анализе података.

Штавише, ову методу можете користити за постизање многих ствари, као што су брже решавање проблема, раст пословања и предвиђање будућих исхода.

Циљ: Примарни циљ пословне интелигенције је филтрирање основних пословних информација и преношење анализе датих информација у одређеном временском оквиру. И потребни су вам алати пословне интелигенције да бисте обавили ове досадне задатке. Они ће вам помоћи да постигнете већу тржишну ефикасност како бисте могли да останете испред конкуренције.

Стога, уместо да користите своја осећања и претпоставке, можете доносити савршене пословне одлуке са тачним историјским подацима. Он врши анализу података да би направио резиме, извештаје, мапе, графиконе, контролне табле и графиконе тако да корисници могу да сазнају праву природу вашег пословања.

Пословна интелигенција може да се бави великим количинама неструктурираних и структурираних података који помажу у идентификацији и развоју нових стратегија за прикупљање неколико пословних прилика.

Шта је аналитика података?

Аналитика података (ДА) је процес или стратегија прикупљања, провере, чишћења, складиштења, трансформације, упита и моделирања података. Примарни циљ је генерисање увида који могу помоћи организацијама да доносе пословне одлуке на основу информација.

Изгледа слично пословној интелигенцији. Међутим, анализа података може бити део БИ који се првенствено фокусира само на процес анализе.

Иако се аналитика података често користи у послу, она није обавештајни алат. Насупрот томе, аналитика података је стратегија која се користи у техничком процесу управљања подацима, од рударења до трансформације. Потребна је велика количина података да би се пронашли актуелни трендови и решили већи проблеми у року од неколико минута.

Другим речима, анализа података подразумева да машине или људи проналазе, тумаче, визуелизују и идентификују обрасце у подацима. Може вам помоћи да пронађете:

• Трендови
• Аномалије
• Оутлиерс
• Могућности
• Ризици

Аналитику података користе предузећа и друга поља за доношење тачних и бољих одлука заснованих на подацима како би се предвидео будући раст пословања. Процеси и технике које се користе у аналитици података су аутоматизовани са новим технологијама као што су алгоритми вештачке интелигенције (АИ).

Стога су предузећа са конкурентним циљем на тржишту користила аналитику података да би одржала и повећала своју базу купаца. Генерално, користи рачунарске и статистичке технике за проналажење односа, образаца и трендова унутар скупова података. Поред тога, користи посебне технике и технологије, као што су софтвер за визуелизацију података, платформе великих података, МЛ алгоритми итд.

Пословна интелигенција наспрам аналитике података: типови

Врсте пословне интелигенције

Постоје две главне категорије БИ – традиционална БИ и модерна БИ.

Традиционална пословна интелигенција: У традиционалној БИ, наћи ћете структуриране податке из интерних извора предузећа, као што су финансије, продаја и подаци о залихама. Ови типови података се прикупљају и чувају у складиштима података да би се даље анализирали помоћу алата заснованих на СКЛ-у, укључујући контролне табле, извештаје и ОЛАП коцке.

Примери: анализа продаје, анализа оперативног учинка и финансијско извештавање.

Савремена пословна интелигенција: У овој категорији, БИ користи најновије технологије како би понудио самопослуживање и приступ у реалном времену бројним подацима из широког спектра извора. Омогућава вам да лако истражујете, идентификујете и анализирате податке кроз визуелизације, контролне табле и НЛП.

Поред тога, укључује МЛ алгоритме за аутоматизацију откривања, анализе и припреме података, чинећи глаткијим и лакшим стицање увида.

Примери: откривање података, извештавање у реалном времену, предиктивна аналитика, самоуслужна аналитика и још много тога.

Врсте аналитике података

Постоје четири различите врсте аналитике података; свака има другачији приступ и фокус.

Дескриптивна аналитика: Ово укључује анализу историјских података која помаже вашем предузећу да стекне увид у прошле податке. Он сажима ове податке из прошлости у КПИ-је како бисте могли да разумете свој пословни учинак.

Примери: анализа саобраћаја на веб-сајту, резултати задовољства купаца, извештаји о продаји итд.

Дијагностичка аналитика: Ово анализира прошле податке да би се разумело „зашто“, на пример, зашто су извештаји о продаји пали у прошлости. Он открива основни узрок и истражује проблем анализирајући односе и обрасце унутар података.

Примери: анализа одлива купаца, анализа флуктуације запослених и анализа дефеката производа.

Предиктивна аналитика: У овој аналитици можете користити МЛ алгоритме и статистичке моделе да бисте предвиђали будуће исходе користећи историјске податке. Ово омогућава предузећима да идентификују прилике и потенцијалне ризике пре него што се појаве.

Примери: Предвиђање животне вредности купаца, предвиђање потражње и откривање превара.

Прескриптивна аналитика: Ово је врста аналитике у којој користите увиде и податке да бисте дали суштинске предлоге како би се предузеле потребне радње како би се постигао дефинисани циљ. Омогућава вам да доносите одлуке уз помоћ практичних увида.

Примери: Оптимизација цена, оптимизација маркетиншке кампање и оптимизација ланца снабдевања.

Користећи горњу аналитику, предузећа доносе информисане одлуке, унапређују своје пословање и стичу савршену предност на тржишту.

Пословна интелигенција наспрам аналитике података: карактеристике

Карактеристике пословне интелигенције

Неке важне карактеристике БИ укључују:

• Напредна аналитика: Помаже вам да извршите компликовану манипулацију подацима. Ово омогућава регресиону анализу тако да можете анализирати везе између независних и зависних варијабли.
• Извештавање: Можете да правите и дистрибуирате извештаје без ИТ помоћи. Такође, можете га заказати да бисте осигурали аутоматску испоруку извештаја у периодима који се понављају.
• Визуелизација података: Ово вам омогућава да представите компликоване податке у једноставнијим форматима. БИ алати могу да креирају софистициране и напредне визуелизације које лако преносе податке.
• Геопросторна анализа: Са функцијом географске карте, лако можете пронаћи локације у приказу карте. БИ алати узимају ваше податке и претварају их у картографске и графичке приказе тако да можете лако да прегледате географске податке.
• Управљање подацима: укључује мешање, истраживање, чишћење и припрему података за анализу. Комбинује различите скупове података да би направио нови. Ово такође помаже у истраживању информација како би се открили новији трендови, карактеристике, интересантне тачке и обрасци.

Остале карактеристике пословне интелигенције су проширена анализа, предиктивна анализа, безбедност специфична за корисника, самоуслужна аналитика и интеграција података.

Карактеристике аналитике података

Неке од његових кључних карактеристика су.

• Припрема података и препирке: Идеја овог процеса је да се процедуре припреме података спроведу једном током пројекта који је у току. Ово помаже у припреми итеративног модела за исти пројекат ако је потребно. Разматрање података се спроводи током конструкције модела и итеративне анализе да би се елиминисале грешке и комбиновали сложени подаци ради лакше анализе и приступачности.
• Истраживање података: Ово је почетна фаза анализе података је истраживање података. Укључује визуализацију података како би се стекао увид у неколико образаца или региона којима је потребна даља идентификација.
• Скалабилност: Да бисте вертикално повећали или смањили систем, потребан је бржи сервер, заједно са меморијом и моћним процесорима. Ово користи мање енергије и мрежне опреме и једини је привремени лек за платформе за анализу података.
• Контрола верзија: То је контрола извора или процес одржавања праћења и контроле промена софтверског кода.
• Безбедност података: Ова функција је корисна у спречавању неовлашћеног приступа подацима, крађе или оштећења у било ком тренутку. Обухвата безбедност логичког програма, безбедност уређаја за складиштење, безбедност физичког хардвера и још много тога.

Пословна интелигенција наспрам аналитике података: компоненте

Компоненте пословне интелигенције

Пословна интелигенција има пет компоненти:

• ОЛАП: Аналитичка обрада на мрежи (ОЛАП) помаже пословним руководиоцима да сортирају и одаберу агрегиране податке и да их стратешки прате.
• Напредна аналитика: Ова компонента БИ-ја помаже да добијете статистику одређеног производа и услуге. Омогућава вам да предвидите перформансе производа на тржишту.
• Складиштење података: Ово укључује складиштење огромних података у корист вишеструких одељења предузећа.
• БИ у реалном времену: Ово помаже у праћењу променљивих маркетиншких трендова. Са овом компонентом, маркетиншки тим може да објави посебне попусте и понуде како би привукао пажњу купаца и ангажовање на веб локацији.
• Извори података: подразумева узимање сирових информација и систематско креирање извора података користећи неколико апликација. БИ алати користе ове скупове података за прављење графикона, табела и тортних графикона.

Компоненте аналитике података

Постоји пет компоненти аналитике података:

• Прикупљање података: Ово је прва фаза аналитике података која укључује прикупљање података и интерно и екстерно за ваше пословање. Подаци потичу из многих извора, као што су оперативни системи, подаци са веба и друштвених медија, подаци о трансакцијама, подаци о машинама итд.
• Анализа података: Када се подаци прикупе, потребно их је анализирати. Ово је процес у којем можете користити статистичке технике за чишћење и испитивање података како бисте прикупили корисне информације. Анализа података помаже у идентификацији образаца, предвиђању будућности и откривању аномалија.
• Извештавање о резултатима: У овој компоненти можете да делите увиде и доносите информисане одлуке на основу својих налаза. Уобичајене методе које се користе за извештавање о резултатима укључују представљање налаза на контролној табли, генерисање извештаја и креирање инфографика.
• Побољшање процеса: Ово укључује промену начина на који се подаци прикупљају, обрађују и анализирају. Такође мења начине доношења одлука на основу података.
• Култура вођена подацима: Можете креирати културу у којој свако може да користи податке за доношење ефикасних одлука. Ово помаже у обучавању запослених о коришћењу аналитике података и даје им приступ ресурсима. Да бисте изградили културу засновану на подацима, потребно је да пратите неколико савета:

Учините податке доступним

Обучите запослене о коришћењу података

Подстицати културу засновану на подацима

Створите културу одговорности

Пословна интелигенција против аналитике података: апликације

Примене пословне интелигенције

Пословна интелигенција се може имплементирати у неколико индустрија, као што су:

• Малопродаја: БИ се користи за предвиђање потражње купаца и анализу флуктуација потражње током времена. Ово помаже да се оптимизује величина залиха како би се задовољиле захтеве купаца.
• Банкарство: БИ помаже финансијским институцијама и банкама да идентификују своју базу клијената. Ово им омогућава да планирају своје маркетиншке стратегије. Банке такође могу да виде своје метрике учинка уз помоћ пословне интелигенције.
• Аутомобили: БИ помаже у оптимизацији функција производње, људских ресурса, маркетинга, истраживања, дистрибуције и финансија у аутомобилској индустрији. Ово се ради како би се омогућило ефикасно доношење одлука.
• Производња: БИ побољшава комуникацију са добављачима и стандардизује трансакције. Може да предвиди потражњу производа што ће додатно оптимизовати залихе, набавку и величину производње.

Остале примене БИ су у угоститељству, фармацеутским услугама, ФМЦГ, ваздушним путевима, дистрибуцији и логистици и још много тога.

Примене аналитике података

Неке примене аналитике података су:

• Превоз: Аналитика података се може користити за решавање саобраћајних проблема и побољшање доживљаја путовања побољшањем интелигенције и система транспорта.
• Образовање: Креатори политике користе ову технологију да повећају доношење одлука о управљању и наставних планова и програма.
• Маркетинг и оглашавање: Маркетери и оглашивачи користе аналитику података да би упознали своју публику и добили боље стопе конверзије.
• Логистика и испорука: Аналитика података се може користити за боље процесе испоруке и продуктиван радни ток у логистичкој индустрији. Ово помаже у побољшању перформанси индустрије и повећању базе клијената.

Друге апликације аналитике података су онлајн безбедност, резултати интернет претраге, откривање превара и још много тога.

Пословна интелигенција наспрам аналитике података: брзо поређење

Параметри Аналитика података пословне интелигенције СцопеБИ се односи на податке потребне за побољшање пословног одлучивања. Аналитика података омогућава трансформацију необрађених података у разумљив формат који се користи за анализу и предвиђање будућности. Функционалност Примарни циљ БИ-ја је да понуди подршку предузећима у доношењу информисаних одлука, креирању бољих стратегија и помагању им да расту. Примарни циљ је моделирање, предвиђање, чишћење и трансформација података у складу са вашим пословним потребама. Имплементација БИ је имплементиран коришћењем неколико БИ алата. Може се имплементирати само коришћењем претходних података ускладиштених у базама података или складиштима података. Аналитика података се имплементира коришћењем више алата за складиштење података. Зависи од стратегије и приступа које је компанија осмислила током имплементације. Методе отклањања грешака Може се отклонити коришћењем предложеног модела који претвара податке у смислен формат. БИ алати вам омогућавају да користите технологију без одговарајућег знања о кодирању. Многи алати нуде интерфејсе за превлачење и испуштање за визуелизацију и прављење контролних табли. Аналитика ЦодеДата укључује програмски језик који се користи за извођење сложених анализа. Програмски језици као што су Р или Питхон су обавезни. Можете бити БИ професионалац без основног знања о вероватноћи и линеарној алгебри. МатематикаМожете бити БИ професионалац без основног знања о вероватноћи и линеарној алгебри. Складиште података је обавезно јер трансформише податке ради побољшања квалитета Статистике БИ обухвата дескриптивну статистику, укључујући средњу вредност, медијану и просек. Аналитика података укључује инференцијалну и дескриптивну статистику за боље разумевање података и проналажење вредних увида. Тип података БИ се спроводи само на структурираним подацима који су курирани за анализу пословних података .Аналитика података нема ограничења. Аналитичари могу да пренесу процес анализе помоћу аудио, текстуалних и видео формата. Извештаји о квалитету података се извршавају у одређено време на основу случајева коришћења вашег пословања. Анализа података не зависи од складишта података. ИзвештајиИзвештаји се извршавају у одређено време на основу случајева коришћења вашег пословања. Аналитика података је флексибилна и користи се за различите случајеве употребе.

Закључак

Пословна интелигенција и аналитика података су два слична концепта, али са различитим приступима. Узимајући у обзир недавне тржишне трендове, све је већа употреба техника као што су пословна интелигенција и аналитика података како би се стекли увид у дело и побољшао пословање.

Аналитика података помаже у побољшању пословне ефикасности и операција уз корисне увиде добијене анализом агрегираних података. Са друге стране, БИ помаже да се подаци на најбољи начин користе за доношење чврстих пословних одлука заснованих на чињеницама.

Стога је избор једног између њих компликован задатак. Најбоље је да изаберете једну од њих или обоје на основу ваших пословних захтева, операција, сценарија и случајева коришћења.

Такође можете истражити најбоље платформе за пословну интелигенцију и аналитику