Différence entre Business Intelligence et Data Warehouse
La Business Intelligence (BI) est un ensemble de méthodes et d'outils utilisés par les organisations pour accéder aux données de divers systèmes sources et les explorer afin de mieux comprendre les performances de l'entreprise et de prendre une décision mieux informée qui améliore les performances et crée de nouvelles opportunités stratégiques pour croissance.
Data Warehouse (DW) est simplement une consolidation de données provenant de diverses sources qui jettent les bases de la Business Intelligence, ce qui aide à prendre une meilleure décision stratégique et tactique. Je peux donc dire que les entrepôts de données ont une signification commerciale intégrée. La base de données stocke les données de différentes sources dans un format commun et The Warehouse est comme Godown (Big Building) où de nombreuses choses peuvent être stockées, mais avec des algorithmes intelligents comme l'indexation qui aide à localiser et à récupérer facilement et sur le même concept Data - Warehouse fonctionne.
Data Warehouse est similaire à une base de données relationnelle qui vise à interroger et analyser les données plutôt que pour le traitement des transactions. Il contient généralement des données historiques dérivées des données de transaction, mais il peut inclure des données provenant de diverses sources de données. Les entrepôts de données contiennent des données dans des tableaux de faits (tableaux qui couvrent des chiffres tels que les revenus et les coûts) et des dimensions (faits de groupe par différents attributs comme la région, le bureau ou la semaine).
J'utiliserai certaines abréviations comme BI pour Business Intelligence et DW pour Data Warehouse car c'est facile à écrire. Jusqu'à présent, j'espère que vous avez suffisamment compris les concepts de Business Intelligence et de Data Warehouse qui sont si couramment utilisés dans le domaine Data Analytics. Ceux-ci sont si mal utilisés que même les personnes qui travaillent dans ce domaine ne savent pas non plus quoi utiliser et quand.
Maintenant, comprenons exactement ce qu'est la Business Intelligence qui a créé tant de confusion dans l'industrie de l'analyse car certaines personnes utilisent les deux termes de manière interchangeable et de nombreuses discussions se déroulent sur Internet.
La BI est essentiellement un système de Business Intelligence qui vous dit ce qui s'est passé ou se passe actuellement dans votre entreprise - il vous décrit la situation. Non seulement cela, une bonne plateforme de BI vous le décrit en temps réel sous une forme granulaire, précise et présentable.
Mais sur quelle base il est capable de le faire, quelle en est la source. Comment cela peut-il m'aider à prendre une décision stratégique?
Je vais vous dire pourquoi il est si intelligent, c'est simple, il utilise les données . Données accumulées sur une grande période de temps à partir de plusieurs sources disparates.
Mais maintenant, une question très fondamentale se pose où se trouvent ces données. Ces données sont stockées dans l'entrepôt de données (DDS, Cubes). Et les systèmes de BI utilisent les données de l'entrepôt de données et vous permettent d'appliquer des mesures choisies à des ensembles de données potentiellement énormes et non structurés, et couvrent les requêtes, l'exploration de données, le traitement analytique en ligne (OLAP) et les rapports, ainsi que la surveillance des performances de l'entreprise, les analyses prédictives et prescriptives .
Alors maintenant, comparons Business Intelligence et Data Warehouse pour obtenir une compréhension plus approfondie en comparant.
Comparaison directe entre l'intelligence d'affaires et l'entrepôt de données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le Top 5 de la comparaison entre Business Intelligence et Data Warehouse
Différences clés entre Business Intelligence et Data Warehouse
Voici la différence entre Business Intelligence et Data Warehouse:
- La BI signifie trouver des informations qui décrivent l'image actuelle de l'entreprise (comment et quoi) en exploitant les données de l'entrepôt de données (DW).
- La BI consiste à accéder aux données de l'organisation et à les explorer, tandis que l'entrepôt de données concerne la collecte, la transformation et le stockage des données.
- DW décrit le processus de création et d'intégration de la base de données, ainsi que les règles de profilage des données et de validation métier, tandis que la Business Intelligence utilise des outils et des techniques qui se concentrent sur les décomptes, les statistiques et la visualisation pour améliorer les performances de l'entreprise.
- La BI traite de l'OLAP, de la visualisation des données et des outils d'exploration de données et de requêtes / rapports tandis que DW traite de l'acquisition des données, de la gestion des métadonnées, du nettoyage des données, de la transformation des données, de la distribution des données et de la planification de la récupération / sauvegarde des données.
- Les équipes DW utilisent des outils comme Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica etc. tandis que les équipes BI utilisent des outils comme Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView, etc.
- Les ingénieurs logiciels traitent principalement des ingénieurs de données avec DW tandis que les cadres supérieurs, les gestionnaires s'occupent de BI.
Tableau de comparaison Business Intelligence vs Data Warehouse
| Base de comparaison | L'intelligence d'entreprise | Entrepôt de données |
| Ce que c'est | Système pour dériver des informations liées à l'entreprise. | Stockage de données: historique avec le courant. |
| La source | Données de l'entrepôt de données. | Données provenant de plusieurs sources de données, applications. |
| Production | Rapports commerciaux, tableaux, graphiques | Données en fait et tableaux de dimensions pour les applications en amont ou les outils BI. |
| Public | Top cadres, Manager | Ingénieurs de données, analyste de données, analyste d'affaires. |
| Outils | MSBI, QlikView, Cognos, etc. | Logiciel Ab Initio, Amazon Redshift, Informatica |
Conclusion - Business Intelligence vs Data Warehouse
Je veux donc enfin conclure cet article en tant qu'outils de BI comme QlikView, MSBI, Oracle BI, toutes les données d'accès des entrepôts de données. Et laissez les utilisateurs professionnels créer des rapports, des graphiques et des graphiques plus granulaires et plus présentables qui aident les cadres supérieurs à prendre une décision commerciale plus efficace dans différents domaines fonctionnels tels que les finances, la chaîne d'approvisionnement, les ressources humaines, les ventes et le marketing et le service client.
Je voudrais mettre plus de lumière à ce sujet car de nos jours pour Analytics nous nous dirigeons vers l'écosystème Big Data pour gérer une grande quantité de données, mais oui de toute façon, nous nous dirigeons vers Enterprise Data Hub avec un système distribué et un traitement Map Reduce ou en mémoire moteur d'exécution comme Spark.
J'espère maintenant qu'il a fait une distinction claire entre Business Intelligence et Data Warehouse et laissez-moi savoir vos pensées en utilisant la section des commentaires.
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