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商业智能(BI)与数据分析的区别与联系

发布时间:2021.03.19 18:12:36

  充分利用公司收集的数据往往能带来持续的成功,当谈到当今商界的数据时,有很多术语经常会出现。很多组织在他们的过程中使用商业智能和分析,但有多少组织真正理解这些术语的意思呢?归根结底,大数据是一项相对新的发展。理解他们两个都很重要, 下面就有小编为您带来数据分析与商业智能(BI)的区别与联系。

一、什么是商业智能(BI)与数据分析?

我们将从商业智能与数据分析的基本定义开始。根据Forrester的说法,商业智能(BI)是“一组利用信息管理过程的输出进行分析,报告,绩效管理和信息传递的方法,流程,体系结构和技术。”

数据分析的定义是“检查数据集的过程,以便借助专用系统和软件越来越多地得出关于其中包含的信息的结论。”

1.什么是商业智能(BI)

商业智能(BI)是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。它是一种产品/服务,这个产品/服务可能包含报表,分析,管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。

2.什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

商业智能(BI)与数据分析的区别与联系

二、商业智能(BI)与数据分析之间的相似性

虽然将商业智能(BI)与据分析分开的区别是众所周知的,但了解它们的相似性也很重要。这样,组织可以知道每个组织如何以相似的方式提供收益。

可以预期,商业智能(BI)与数据分析都遵循相似的收集数据,分析数据和提供见解的过程。数据收集步骤尤其重要,因为提供最佳结果将意味着确保收集的信息完整且无误。

这两个术语也都参与报告。这意味着数据的组织和显示方式使其可以可视化。尽管原始数字很重要,但是一旦数据变得可视化,它就真正开始显示价值,从而使洞察力更易于发现和采取行动。

商业智能(BI)与数据分析还可以确定企业失败或至少没有以最高效率运营的领域。换句话说,他们使用收集到的数据来显示痛点所在,从而使组织可以更好地了解可能的不足之处。

二、商业智能(BI)与数据分析之间的区别

通过商业智能(BI)与数据分析的定义,我们知道商业智能(BI)和数据分析并不是完全等同的关系,而是有交叉关系的两个领域。数据分析是商业智能(BI)的一个重要组成部分,商业智能(BI)是数据分析的一个典型应用。

商业智能(BI)聚焦于实现商业价值,而数据分析只是一种系统化分析问题的方式,也可以说是一种工具。

商业智能(BI)主要目标是实现数据的交互(有时候是实时的),实现对数据的操作,使管理人员和分析人员能够进行合理的分析。数据分析的最终目的是实现业务增长,无论用怎样的方法,用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。

数据分析与数据分析都是一个很泛的概念,两者互相包容。一般的BI是集数据接入、数据处理、数据分析、数据可视化等功能为一体,可以说商业智能(BI)包括数据分析,而且BI更多是能够给企业一套完整的解决方案,数据分析没有强调解决的概念;另一方面,数据分析包括太多的东西,商业智能BI只是数据分析的一种体现。

商业智能(BI)与数据分析的区别与联系

从术语上讲,数据分析主要是指各种应用,包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。

商业智能(BI)系统其实是一整套方案,就是充分利用企业在日常经营过程中生产的大量数据,并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态,让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、采购和财务状况,技术人员做好固定格式的数据报表(dashboard/仪表盘),领导打开就能看,数据自动更新。

所以,商业智能(BI)并不完全等于数据分析,BI与数据分析是有共同交集的两个领域。数据分析是BI的一个重要组成部分,BI是数据分析的一个典型应用。

  简言之,数据已成为这个时代的核心生产要素,各行各业的数字化转型是必然趋势。要实施国家大数据战略,发展数字经济,满足当今时代海量人才的需求,必须培养更多的数据分析人才,对于掌握了数据分析技能的人才,未来的就业前景也十分广阔。以上就是小编为您介绍的商业智能(BI)与数据分析的区别与联系,希望对您有所帮助。

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