Forskel mellem Business Intelligence og Data Mining
Business Intelligent omdanner dataene til handlingsmæssige oplysninger. Det hjælper med at optimere organisationers strategiske og taktiske forretningsbeslutninger ved hjælp af applikationer, infrastruktur og værktøjer og den bedste praksis, der letter adgang til en virksomheds operationelle fakta og tal. Data Mining er processen med at evaluere de ikke-anerkendte mønstre i sættet med store rå data i henhold til de forskellige perspektiver for at kategorisere dataene i nyttig information, hvilket resulterer i at få forretningsmæssig indsigt for at løse problemer på forhånd.
Business Intelligent (BI)
På lægmandssprog vil Business Intelligence analysere en organisations komplekse rådata og omdanne dem til nyttig information, som virksomheden kræver. Ved at bruge disse nyttige oplysninger vil virksomheden vide, hvad der fungerer, hvad der ikke er, hvad der er fremtiden, og hvordan kan du forbedre din virksomhed.
Nedenfor er processen involveret i Business Intelligence:
- Saml en organisations komplekse rådata
- Analyser dataene
- Præsenter dataene i en meningsfuld visualisering
- Baseret på disse fakta vil virksomheden tage intelligente beslutninger for organisationens velvære
Der er mange værktøjer tilgængelige på markedet for Business Intelligence, og enhver organisation kan bruge dette værktøj til at forbedre deres forretning:
- Microstrategy
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Nøjagtigt Business Intelligence and Reporting Tool (BIRT)
- DOMO
- SAP forretningsobjekter
Datamining
På lægmandssprog, som selve ordet forklarer, er det bare udvindingen af nyttig information eller viden. Data mining hjælper med at finde nyttig information eller viden fra et hav af data.
Der er et hav af data tilgængelige i en organisation. Der er ingen værdi for dataene, før du konverterer dem til værdifuld information. Det kræves at analysere disse data og konvertere dem til værdifuld information. Derfor vil Data Mining hjælpe med at udtrække denne værdifulde information fra enorme sæt tilgængelige data. Den anden proces involveret i Data Mining er:
- Rensning af dataene
Det vil håndtere korrupte, irrelevante, unøjagtige, ufuldstændige data
- Integrering af dataene
Kombiner flere datakilder til meningsfuld information
- Valg af data
Data, der er meningsfulde for analysen, hentes fra databasen
- Transformation af data
Konverterer data til specifik form, der er relevant for minedrift
- Datamining
Udtrækker de nødvendige datamønstre
- Evaluering af mønstre i Data
Vil udtrække mønstre, der repræsenterer information eller viden, afhængigt af interessante mål.
- Præsentation af information eller viden
Vil præsentere den udvindede viden til virksomheden ved hjælp af forskellige visualiseringer
Den værdifulde information eller viden, der er afsløret fra Data Mining, kan bruges til mange formål, såsom:
- Ledelsesanalyse
- Markedsanalyse
- Risikostyring
- Virksomhedsanalyse
- Kundestyring
- Svigpåvisning
Der er mange dataindvindingsværktøjer til rådighed, nogle af de bedste værktøjer på markedet er vist nedenfor:
- R-Programmering
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- orange
- Knime
- DataMelt
- GNIST
- Hadoop
Sammenligning mellem hovedet og hovedet mellem Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Nedenfor er Top 7-sammenligningen af Business Intelligence VS Data Mining
Vigtige forskelle mellem Business Intelligence VS Data Mining
nedenfor er listen over punkter, der beskriver den vigtigste forskel mellem Business Intelligence og Data Mining
- Business Intelligence er datadrevet, mens Data Mining analyserer mønstre i data.
- Business Intelligence hjælper med at tage beslutningstagning, men Data Mining vil løse et bestemt problem og bidrage til beslutningstagning.
- Mængden af data, der er involveret i Business Intelligence, er enorm, medens datamængden af data er lille.
- Business Intelligence involverer forretningsprocesser og dataanalysemetoder, mens det i Data Mining bruger computational intelligence til at finde løsningen for en forretningsfaktor.
- Business Intelligence inkluderer generering, aggregering, analyse og visualisering af data. I Data Mining inkluderer det imidlertid rensning, integration, transformation og evaluering af mønstre i data.
- Business Intelligence Informerer og letter Business Management og Executives, hvorimod datamining giver KPI'er, der skal præsenteres i BI-resultater.
- BI leverer betjeningspaneler, rapporter og dokumenter i en konsolideret visning af mange KPI'er i grafik og diagrammer, mens Data Mining leverer rapporter, der kan bidrage til beslutningstagningen.
- Business Intelligence er en del af beslutningstagningen i en organisation, mens Data Mining er en del af BI hjælper med at skabe KPI'erne til beslutningstagning.
Sammenligningstabel VS-minedrift om sammenligning af forretningsinformation
| GRUNDLÆGGNING TIL SAMMENLIGNING | Business Intelligence | Datamining |
| Betyder | Konvertering af rå data til nyttig information til virksomheden. | Designet til at udforske data og finde løsningen på et problem i virksomheden. |
| Brug til erhvervslivet | Datadrevet hjælper med at tage beslutningstagning for en virksomhed. | Finder svar på et problem eller et problem i forretningen. |
| Datavolumen | Store datasæt behandlet på dimensionelle / relationelle databaser | Små datasæt behandlet på en lille del af data. |
| Kvalitet på løsninger | Volumetrisk karakter og præsentere det nøjagtige resultat ved hjælp af visualiseringer. | Bruger algoritmer til at identificere nøjagtige mønstre for et problem og identificere de blinde pletter. |
| Resultater Præsentation | Dashboards og rapporter repræsenteret af grafer og diagrammer med KPI'er | Identificerer løsningen for et problem, der skal repræsenteres som en af KPI'erne i Dashboards eller rapporter. |
| Analyse | Afhængig af små data fra tidligere data er der ingen intelligens involveret; ledelsen skal tage beslutningen baseret på informationen. | Fokuseret på et bestemt emne i virksomheden på småskala-data ved hjælp af algoritmer til at finde løsningen. |
| Fokus | Viser prisværdi, fortjeneste, samlede omkostninger osv. Som KPI'er | Identificerer løsning til et problem, der opretter nye KPI'er til BI |
Konklusion - Business Intelligence VS Data Mining
Selv om jeg i denne blog Business Intelligence og Data Mining kun har angivet nogle få karakteristiske forskelle, viser resultatet, at der er en vigtig og væsentlig forskel mellem Business Intelligence vs Data Mining.
Der er en stigning i brugen af internettet, mobile applikationer, forskellige softwares og skytjenester i forretningsprocesser og it, hvilket gjorde en betydelig stigning i efterspørgslen efter Data Mining og Business Intelligent for Business. Derfor er det vigtigt at forstå den vigtigste forskel mellem processen med Business Intelligence og Data Mining. De vigtigste punkter er:
- Organisationen, der bruger Business Intelligence-løsningen, har en høj succesrate og har mere modenhed til at håndtere alle data mining-projekter. Den viden, der opdages ved dataindvindingen, kan testes hurtigt på BI-løsningen, og resultaterne er nøjagtige.
- BI hjælper med at afkode komplekse rå data ved hjælp af data mining-teknikker og præsentere de komplekse data på en forståelig måde ved hjælp af forskellige visualiseringer ved hjælp af grafer og diagrammer. Dette vil hjælpe den højere ledelse med at tage den nødvendige beslutning for velvære i virksomheden.
- Resultatet af Data Mining og BI genererer intelligens til erhvervslivet. Det er dog meget vigtigt at vurdere, om det er nødvendigt at imødekomme en virksomheds ønsker.
- Data stopper aldrig med at komme, datamængden og dens kompleksitet har tendens til at vokse enormt dag for dag, og dataene er aldrig de samme, de ændrer sig altid. Dette viser en stigende efterspørgsel efter BI-løsninger og Data Mining for en organisation, der skal være på toppen af markedet.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Business Intelligence VS Data Mining, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 12 Vigtige Business Intelligence-værktøjer (fordele)
- Skal vide 10 vigtige forretningsstyringsevner (nyttige)
- 7 Vigtige dataminingsteknikker for de bedste resultater
- 8 Vigtige dataminingsteknikker til succesfuld forretning