Différence entre la Business Intelligence et l'exploration de données
Business Intelligent transforme les données en informations exploitables. Il aide à optimiser les décisions commerciales stratégiques et tactiques des organisations en utilisant les applications, l'infrastructure et les outils, ainsi que les meilleures pratiques qui facilitent l'accès aux faits et chiffres opérationnels d'une organisation. L'exploration de données est le processus d'évaluation des modèles non reconnus dans les ensembles de grandes données brutes, selon les différentes perspectives pour classer les données en informations utiles, ce qui permet d'obtenir des informations commerciales pour résoudre les problèmes à l'avance.
Business Intelligent (BI)
Dans le langage profane, la Business Intelligence analysera les données brutes complexes d'une organisation et les transformera en informations utiles selon les besoins de l'entreprise. En utilisant ces informations utiles, l'entreprise saura ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, quel est l'avenir et comment pouvez-vous améliorer votre entreprise.
Voici le processus impliqué dans la Business Intelligence:
- Agréger les données brutes complexes d'une organisation
- Analyser les données
- Présentez les données dans une visualisation significative
- Sur la base de ces faits, les entreprises prendront des décisions intelligentes pour le bien-être de l'organisation
Il existe de nombreux outils disponibles sur le marché de la Business Intelligence et toute organisation peut utiliser cet outil pour améliorer son activité:
- Microstratégie
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Service Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Outil précis de Business Intelligence et de Reporting (BIRT)
- DOMO
- Objets métier SAP
Exploration de données
Dans la langue du profane, comme l'explique le mot lui-même, ce n'est que l'extraction d'informations ou de connaissances utiles. L'exploration de données aide à trouver des informations ou des connaissances utiles dans un océan de données.
Il existe un océan de données disponibles dans une organisation. Il n'y a aucune valeur pour les données tant que vous ne les convertissez pas en informations précieuses. Il est nécessaire d'analyser ces données et de les convertir en informations précieuses. Par conséquent, l'exploration de données aidera à extraire ces informations précieuses d'énormes ensembles de données disponibles. Les autres processus impliqués dans l'exploration de données sont:
- Nettoyage des données
Il traitera les données corrompues, non pertinentes, inexactes et incomplètes
- Intégration des données
Combinez plusieurs sources de données en informations significatives
- Sélection des données
Les données significatives pour l'analyse seront extraites de la base de données
- Transformation des données
Convertit les données sous une forme spécifique pertinente pour l'exploitation minière
- Exploration de données
Extraira les modèles de données requis
- Évaluation des modèles dans les données
Extraira des modèles représentant des informations ou des connaissances en fonction de mesures intéressantes.
- Présentation d'informations ou de connaissances
Présentera les connaissances minées à l'entreprise en utilisant différentes visualisations
Les informations ou connaissances précieuses révélées par l'exploration de données peuvent être utilisées à de nombreuses fins, telles que:
- Analyse de gestion
- Analyse de marché
- Gestion des risques
- Analyse d'entreprise
- Gestion de la clientèle
- Détection de fraude
Il existe de nombreux outils d'exploration de données disponibles, certains des meilleurs outils du marché sont répertoriés ci-dessous:
- Programmation R
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Orange
- Knime
- DataMelt
- ÉTINCELLE
- Hadoop
Comparaison directe entre l'intelligence d'affaires et l'exploration de données (infographie)
Ci-dessous se trouve le top 7 de la comparaison de Business Intelligence VS Data Mining
Différences clés entre Business Intelligence VS Data Mining
ci-dessous est la liste des points décrivant la principale différence entre la Business Intelligence et l'exploration de données
- La Business Intelligence est pilotée par les données tandis que le Data Mining analyse les modèles dans les données.
- La Business Intelligence aide à la prise de décision, mais l'exploration de données résoudra un problème particulier et contribuera à la prise de décision.
- Le volume de données impliqué dans la Business Intelligence est énorme alors que dans l'exploration de données, le volume de données est faible.
- La Business Intelligence implique des processus métier et des méthodes d'analyse de données tandis que dans l'exploration de données, elle utilise l'intelligence informatique pour découvrir la solution d'un facteur métier.
- La Business Intelligence comprend la génération, l'agrégation, l'analyse et la visualisation des données. Cependant, dans l'exploration de données, cela inclut le nettoyage, l'intégration, la transformation et l'évaluation des modèles dans les données.
- La Business Intelligence informe et facilite la gestion d'entreprise et les cadres tandis que l'exploration de données fournit des KPI à présenter dans les résultats BI.
- BI fournit des tableaux de bord, des rapports et des documents dans une vue consolidée de nombreux indicateurs de performance clés dans les graphiques et les graphiques, tandis que l'exploration de données fournit des rapports pour contribuer à la prise de décision.
- La Business Intelligence fait partie de la prise de décision dans une organisation tandis que le Data Mining fait partie de la BI aide à créer les KPI pour la prise de décision.
Tableau de comparaison Business Intelligence VS Data Mining
| BASE DE COMPARAISON | L'intelligence d'entreprise | Exploration de données |
| Sens | Conversion de données brutes en informations utiles pour les entreprises. | Conçu pour explorer les données et trouver la solution à un problème en entreprise. |
| Utilisation pour les entreprises | L'aide basée sur les données dans la prise de décision pour une entreprise. | Recherche des réponses à un problème ou un problème en entreprise. |
| Volume de données | Grands ensembles de données traités sur des bases de données dimensionnelles / relationnelles | Petits ensembles de données traités sur une petite partie des données. |
| Qualité des solutions | De nature volumétrique et présentent le résultat précis à l'aide de visualisations. | Utilise des algorithmes pour identifier des modèles précis pour un problème et identifie les angles morts. |
| Présentation des résultats | Tableaux de bord et rapports représentés par des graphiques et des tableaux avec des KPI | Identifie la solution pour qu'un problème soit représenté comme l'un des KPI dans les tableaux de bord ou les rapports. |
| Une analyse | Dépend de la petite échelle des données passées, aucune intelligence n'est impliquée; la direction doit prendre la décision sur la base des informations. | Concentré sur un problème particulier en entreprise sur les données à petite échelle à l'aide d'algorithmes pour trouver la solution. |
| Concentrer | Affiche la valeur du prix, le profit, le coût total, etc., sous forme de KPI | Identifie la solution à un problème de création de nouveaux KPI pour la BI |
Conclusion - Business Intelligence VS Data Mining
Bien que dans ce blog Business Intelligence et Data Mining, je n'ai spécifié que quelques différences de caractéristiques, le résultat montre qu'il existe une différence importante et substantielle entre la Business Intelligence vs Data Mining.
Il y a une augmentation de l'utilisation d'Internet, des applications mobiles, de différents logiciels et services cloud dans les processus métier et l'informatique, ce qui a fait augmenter considérablement la demande de Data Mining et de Business Intelligent for Business. Par conséquent, il est important de comprendre la différence clé entre le processus de Business Intelligence et de Data Mining. Les points les plus importants sont:
- L'organisation qui utilise la solution de Business Intelligence a un taux de réussite élevé et a plus de maturité pour gérer tous les projets d'exploration de données. Les connaissances découvertes par l'exploration de données peuvent être testées rapidement sur les solutions BI et les résultats sont précis.
- BI aide à décoder des données brutes complexes à l'aide de techniques d'exploration de données et à présenter les données complexes de manière compréhensible à l'aide de différentes visualisations, à l'aide de graphiques et de tableaux. Cela aidera la haute direction à prendre la décision nécessaire au bien-être de l'entreprise.
- Le résultat de l'exploration de données et de la BI générera de l'intelligence pour les entreprises. Cependant, il est très important d'évaluer s'il est nécessaire de répondre aux désirs d'une entreprise.
- Les données n'arrêtent jamais d'arriver, le volume des données et leur complexité ont tendance à croître de jour en jour, et les données ne sont jamais les mêmes, elles changent toujours. Cela montre la demande croissante pour les solutions de BI et l'exploration de données pour qu'une organisation soit au sommet du marché.
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Il s'agit d'un guide de Business Intelligence VS Data Mining, de leur signification, de leur comparaison directe, de leurs principales différences, de leur tableau de comparaison et de leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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