Business Intelligence und Big Data: Was ist der Unterschied?

Forschung und Big Data sind ähnlich, aber nicht gleich.

Im Allgemeinen bezieht sich Business Intelligence (BI) auf strukturierte und einfach zu verwendende Daten, die die Rentabilität und den Wettbewerbsvorteil beeinträchtigen können. Big Data hingegen bezieht sich auf die große Menge digitaler Daten, die erwartungsgemäß überall verstreut sind, wobei Praktiker im Allgemeinen stärker auf strukturiertere Daten achten.

Beide Bereiche verfügen über Komprimierungsdaten, um Erkenntnisse zu generieren und Ereignisse zu implementieren. Sie unterscheiden sich jedoch in Größe und Art der einzelnen fokussierten Informationen sowie in den bei der Datenverarbeitung verwendeten Tools. Ihre spezifischen Ziele und Ergebnisse sind manchmal konsistent, aber nicht immer. Zum Beispiel benötigen Sie keine Big Data, um ein anständiges Business Intelligence-System aufzubauen, aber Big Data kann die BI-Funktionen erheblich verbessern.

In diesem Artikel wird erläutert, was Sie über Big Data und Geschäftsdaten wissen müssen.

Umfang, offizielle Definitionen und Vorteile: BI und Big Data

Business Intelligence hilft Unternehmen, kluge und gewinnbringende Entscheidungen zu treffen. Unternehmen verwenden BI speziell zur Verbesserung von Prozess, Planung und Umsatz. In der Zwischenzeit können Big Data dieselben Funktionen ausführen, jedoch schneller und maßstabsgetreuer. Big Data hilft Unternehmen auch dabei, große Erfolge zu erzielen: Entwicklung des perfekten BHs, Bekämpfung von Krebs, Schutz der nationalen Sicherheit, Verbesserung der sportlichen Leistung und Erhaltung der biologischen Vielfalt. Um nur einige zu nennen.

Im Laufe der Jahre haben akademische Zentren und Führungskräfte versucht, die Bedeutung von Big Data und Business Intelligence zu aktualisieren, wenn sich wirtschaftliche und technologische Kontexte entwickeln. Hier sind zwei der häufigsten Definitionen:

"Business Intelligence (BI) ist ein Überbegriff, der Anwendungen, Infrastruktur und Best Practices umfasst, die den Zugriff und die Analyse von Daten ermöglichen, um Entscheidungen und Leistung zu verbessern und zu optimieren." (Gartner)

"Big Data ist ein Begriff, der für eine Datenbank gilt. Aufgrund seiner Größe oder seines Typs können herkömmliche Datenbanken mit geringer Latenz nicht erfasst, verwaltet und verarbeitet werden. verfügt über eine oder mehrere der folgenden Funktionen: hohes Volumen, hohe Geschwindigkeit oder hohe Vielfalt Big Data stammt von Sensoren, Geräten, Video / Audio, Netzwerken, Protokolldateien, Transaktionsanwendungen, dem Internet und sozialen Medien - die meisten davon Es wird in Echtzeit und in großem Maßstab hergestellt. (IBM Analytics)

Basierend auf Standarddefinitionen beziehen sich Business Intelligence und Big Data hauptsächlich auf zwei Disziplinen, die sich unterscheiden, jedoch von ihrer Fähigkeit abhängen, zwei verschiedene Datentypen (Größe, Geschwindigkeit, Vielfalt) zu verarbeiten.

Business Intelligence verarbeitet normalerweise strukturierte Daten, während Big-Data-Experten große Mengen unstrukturierter Daten blitzschnell verarbeiten. Beide können das vierte und wichtigste V (d. H. Den Wert) in Form von Beschreibung, Vorhersage und schriftlicher Analyse / Berichterstattung darstellen.

Schließlich werden in jedem Bereich unterschiedliche Brenntechnologien verwendet. Der Datensatz ist komplexer als der normalerweise für BI erstellte, sie können jedoch gemeinsame Tools wie SQL und Python verwenden.

Business Intelligence und Big Data: Vorteile

Big Data und Business Intelligence sind für Unternehmen von besonderer Bedeutung. Daher stellen viele große Unternehmen BI-Analysten und Datenspezialisten ein, um Daten abzubauen und in Gold umzuwandeln.

Business Intelligence umfasst die Erfassung, Überwachung und Verarbeitung von rohen, aber häufig strukturierten Daten, um Möglichkeiten zur Steigerung der Geschäftseffizienz zu identifizieren, zu entwickeln oder voranzutreiben. Unternehmen verwenden BI, um viele Abteilungen wie Vertrieb, Compliance, Einstellung, Produktion, Talentmanagement, Kundenerfolg und Marketing zu unterstützen. Mithilfe von BI-Tools können Unternehmen bahnbrechende Ideen entwickeln, z. B. das beste Preismodell für einen bestimmten Standort oder den effizientesten Workflow- / Personalplan für ein bestimmtes Fertigungsunternehmen.

Big Data hingegen kann noch erstaunlichere Dinge bringen. Unternehmen verwenden Big-Data-Analysen für ähnliche Zwecke, einschließlich Kostensenkung, schnellere Erkennung, Erkennung von Anomalien, Gewinnspanne und Risikominderung. Regierungen, Finanzinstitute, große Einzelhändler und Telekommunikationshersteller unterstützen große und aktive Data Science-Gruppen, da Big Data einen signifikanten Unterschied macht.

Werkzeuge und Technologie

Um Daten zu sammeln, verwenden BI-Spezialisten eine Vielzahl von Tools, einschließlich Tabellenkalkulationen (z. B. Excel), Marktforschungsressourcen (z. B. Daten von Thompson, PwC und LinkedIn) und Datenspeicherungsdiensten (z. , Angeboten von SAP), Oracle und Amazon), Business Analytics-Software (wie Power BI, Sisense und Tableau) und Datenbankverwaltungssprachen (z. B. SQL).

Auf der anderen Seite können Big-Data-Spezialisten - häufig Mathematiker, Statistiken, Aktuare oder reale Datenexperten - Daten von Big-Data-Plattformen wie Cloudera und Apache Hadoop sowie Cluster-Programmiermodelle wie Apache Spark und MapReduce verwenden. einschließlich hochspezialisierter Werkzeuge. Datenbanken und Programme wie MongoDB dienen hauptsächlich dem Verständnis der Reisen und der Bedeutung unstrukturierter Ozeane.

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