Forskjellen mellom Business Intelligence og Data Mining
Business Intelligent forvandler dataene til handlingsfull informasjon. Det hjelper med å optimalisere organisasjoners strategiske og taktiske forretningsavgjørelser ved bruk av applikasjoner, infrastruktur og verktøy, og den beste fremgangsmåten som letter tilgang til de operative fakta og tall fra en organisasjon. Data Mining er prosessen med å evaluere de ikke anerkjente mønstrene i settene med store rå data, i henhold til de forskjellige perspektivene for å kategorisere dataene i nyttig informasjon som resulterer i å få forretningsinnsikt for å løse problemer på forhånd.
Business Intelligent (BI)
På lekmannsspråk vil Business Intelligence analysere de komplekse rådataene til en organisasjon og transformere dem til nyttig informasjon etter behov av virksomheten. Ved å bruke denne nyttige informasjonen, vil bedriften vite hva som fungerer, hva som ikke er, hva som er fremtiden, og hvordan kan du forbedre virksomheten din.
Nedenfor er prosessen involvert i Business Intelligence:
- Samle de komplekse rådataene til en organisasjon
- Analyser dataene
- Presentere dataene i en meningsfull visualisering
- Basert på disse fakta vil virksomheten ta intelligente beslutninger for velvære i organisasjonen
Det er mange verktøy tilgjengelig i markedet for Business Intelligence, og enhver organisasjon kan bruke dette verktøyet for å forbedre sin virksomhet:
- MicroStrategy
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Nøyaktig Business Intelligence and Reporting Tool (BIRT)
- DOMO
- SAP-forretningsobjekter
Datautvinning
I lekmannsspråk som selve ordet forklarer, er det bare utvinning av nyttig informasjon eller kunnskap. Data mining hjelper deg med å finne nyttig informasjon eller kunnskap fra et hav av data.
Det er et hav av data tilgjengelig i en organisasjon. Det er ingen verdi for dataene før du konverterer den til verdifull informasjon. Det kreves å analysere disse dataene og konvertere dem til verdifull informasjon. Derfor vil Data Mining bidra til å hente ut denne verdifulle informasjonen fra enorme datasett tilgjengelig. Den andre prosessen involvert i Data Mining er:
- Rensing av dataene
Den vil håndtere korrupte, irrelevante, unøyaktige, ufullstendige data
- Integrering av dataene
Kombiner flere datakilder til meningsfull informasjon
- Valg av data
Data som er betydningsfulle for analysen, vil bli hentet fra databasen
- Transformasjon av data
Konverterer data til spesifikk form som er relevant for gruvedrift
- Datautvinning
Vil trekke ut datamønster som er nødvendige
- Evaluering av mønstrene i Data
Vil trekke ut mønstre som representerer informasjon eller kunnskap avhengig av interessante tiltak.
- Presentasjon av informasjon eller kunnskap
Vil presentere den utvunnet kunnskapen til virksomheten ved bruk av forskjellige visualiseringer
Verdifull informasjon eller kunnskap som blir avslørt fra Data Mining kan brukes til mange formål, for eksempel:
- Ledelsesanalyse
- Markedsanalyse
- Risikostyring
- Bedriftsanalyse
- Kundebehandling
- Fraud Detection
Det er mange dataverktøy tilgjengelig, noen av de beste verktøyene i markedet er listet opp nedenfor:
- R-programmering
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- oransje
- Knime
- DataMelt
- GNIST
- Hadoop
Sammenligning fra topp til hodet mellom Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Nedenfor er topp 7-sammenligningen av Business Intelligence VS Data Mining
Viktige forskjeller mellom Business Intelligence VS Data Mining
nedenfor er listen over punkter som beskriver den viktigste forskjellen mellom Business Intelligence og Data Mining
- Business Intelligence er datadrevet mens Data Mining analyserer mønstre i data.
- Business Intelligence hjelper med å ta beslutninger, men Data Mining vil løse et bestemt spørsmål og bidra til beslutninger.
- Datavolumet som er involvert i Business Intelligence er stort, mens datamengden er lite.
- Business Intelligence innebærer forretningsprosesser og dataanalysemetoder mens den i Data Mining bruker beregningsintelligens for å oppdage løsningen for en forretningsfaktor.
- Business Intelligence inkluderer generering, aggregering, analyse og visualisering av data. I Data Mining inkluderer det imidlertid rensing, integrering, transformasjon og evaluering av mønstre i data.
- Business Intelligence Informerer og letter forretningsadministrasjon og ledere, mens data mining gir KPI-er som skal presenteres i BI-resultater.
- BI leverer dashboards, rapporter og dokumenter i en samlet visning av mange KPI-er i grafikk og diagrammer, mens Data Mining gir rapporter som kan bidra i beslutningen.
- Business Intelligence er en del av beslutningsprosesser i en organisasjon, mens Data Mining er en del av BI og hjelper deg med å lage KPI-er for beslutningstaking.
Sammenligningstabel for Business Intelligence VS Data Mining
| GRUNN TIL SAMMENLIGNING | Business Intelligence | Datautvinning |
| Betydning | Konvertere rå data til nyttig informasjon for virksomheten. | Designet for å utforske data og finne løsningen for et problem i virksomheten. |
| Brukes til virksomhet | Datadrevet hjelper deg med å ta beslutninger for en virksomhet. | Finner svar på et problem eller et problem i virksomheten. |
| Datavolum | Store datasett behandlet på dimensjons / relasjonsdatabaser | Små datasett behandlet på en liten del av data. |
| Kvaliteten på løsningene | Volumetrisk karakter og presenter det nøyaktige resultatet ved hjelp av visualiseringer. | Bruker algoritmer for å identifisere nøyaktige mønstre for et problem og identifisere blinde flekker. |
| Resultatpresentasjon | Dashboards og rapporter representert med grafer og diagrammer med KPI-er | Identifiserer løsningen for et problem som skal representeres som en av KPI-ene i Dashboards eller rapporter. |
| Analyse | Avhengig av liten skala fra tidligere data, er det ingen intelligens involvert; ledelsen må ta beslutningen basert på informasjonen. | Fokusert på et bestemt problem i virksomheten på småskala data ved hjelp av algoritmer for å finne løsningen. |
| Fokus | Viser prisverdi, fortjeneste, totale kostnader osv. Som KPI-er | Identifiserer løsning for et problem som oppretter nye KPI-er for BI |
Konklusjon - Business Intelligence VS Data Mining
Selv om jeg i denne bloggen Business Intelligence og Data Mining bare har spesifisert noen få karakteristiske forskjeller, viser resultatet at det er en viktig og betydelig forskjell mellom Business Intelligence vs Data Mining.
Det er en økning i bruken av internett, mobile applikasjoner, forskjellige programvarers og skytjenester i forretningsprosesser og IT, dette gjorde en betydelig økning i etterspørselen etter Data Mining og Business Intelligent for Business. Derfor er det viktig å forstå den viktigste forskjellen mellom prosessen med Business Intelligence og Data Mining. De viktigste punktene er:
- Organisasjonen som bruker Business Intelligence-løsningen har en høy suksessrate og har mer modenhet for å håndtere alle data mining-prosjekter. Kunnskapen som er oppdaget av data mining kan testes raskt på BI-løsningene, og resultatene er nøyaktige.
- BI hjelper med å avkode komplekse rådata ved å bruke data mining-teknikker og presentere komplekse data på en forståelig måte ved å bruke forskjellige visualiseringer, ved hjelp av grafer og diagrammer. Dette vil hjelpe den øverste ledelsen til å ta den nødvendige avgjørelsen for velvære i selskapet.
- Resultatet av Data Mining og BI vil generere intelligens for virksomheten. Det er imidlertid veldig viktig å vurdere om det er nødvendig å oppfylle ønskene til et selskap.
- Data slutter aldri å komme, volumet av data og kompleksiteten har en tendens til å vokse enormt dag for dag, og dataene er aldri de samme de endrer seg alltid. Dette viser økende etterspørsel etter BI-løsningene og Data Mining for at en organisasjon skal være på toppen av markedet.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Business Intelligence VS Data Mining, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 12 viktige verktøy for forretningsinformasjon (fordeler)
- Må vite 10 viktige forretningsstyringsevner (nyttig)
- 7 viktige data gruvedriftsteknikker for best resultat
- 8 viktige gruvedriftsteknikker for data for vellykket virksomhet