Verslo žinios ir dideli duomenys: koks skirtumas?

Verslo žvalgyba ir dideli duomenys skamba panašiai, tačiau jie nėra tie patys.

Apskritai verslo žvalgyba (BI) reiškia struktūrizuotą ir lengvai naudojamą informaciją, darančią įtaką pelningumui ir konkurenciniam pranašumui. Kita vertus, dideli duomenys - kaip ir galima tikėtis - nurodo milžiniškas skaitmeninės informacijos krūvas, išsklaidytas visur, o specialistai paprastai daugiau dėmesio skiria nestruktūrizuotiems duomenims.

Abi sritys apima gniuždomą informaciją, kad būtų galima susidaryti įžvalgą ir įgyvendinti reikalus. Tačiau jie skiriasi informacijos, kuriai skiriama daug dėmesio, apimtimi ir pobūdžiu, taip pat įrankiais, kuriais jie naudojasi tvarkydami duomenis. Jų konkretūs tikslai ir rezultatai kartais sutampa, bet ne visada. Jums nereikia didelių duomenų, pavyzdžiui, norint sukurti tinkamą verslo žvalgybos sistemą, tačiau dideli duomenys dramatiškai padidina BI galimybes mastu.

Šiame straipsnyje mes išskaidome, ką jūs turite žinoti apie verslo informaciją ar didelius duomenis.

Taikymo sritis, oficialūs apibrėžimai ir nauda: BI palyginti su dideliais duomenimis

Verslo informacija padeda įmonėms priimti protingus, įplaukas didinančius sprendimus. Įmonės sąmoningai naudojasi BI, kad pagerintų procesą, planavimą ir pelną. Tuo tarpu dideli duomenys gali atlikti tas pačias funkcijas, tačiau gali tai padaryti greičiau ir mastu. Dideli duomenys taip pat padeda organizacijoms pasiekti daugybę nuostabių žygdarbių: susikurti tobulą liemenėlę, kovoti su vėžiu, saugoti nacionalinį saugumą, gerinti sportinius rezultatus ir išsaugoti biologinę įvairovę. Tiesiog reikia paminėti keletą.

Bėgant metams, ekspertų grupės ir verslo vadovai bandė atnaujinti didžiųjų duomenų ir verslo žvalgybos prasmę, keičiantis ekonominiam ir technologiniam kontekstui. Čia pateikiami du dažniausiai cituojami apibrėžimai:

„Verslo žvalgyba (BI) yra bendras terminas, apimantis programas, infrastruktūrą ir įrankius bei geriausią praktiką, leidžiančią gauti prieigą prie informacijos ir ją analizuoti, siekiant pagerinti ir optimizuoti sprendimus ir efektyvumą.“ („Gartner“)

„Dideli duomenys“ yra terminas, taikomas duomenų rinkiniams, kurių dydis ar tipas neatitinka tradicinių reliacinių duomenų bazių galimybės fiksuoti, tvarkyti ir apdoroti duomenis, kurių uždelsimas vėluoja. Ir jis turi vieną ar daugiau iš šių charakteristikų - didelį tūrį, greitį ar didelę įvairovę. Dideli duomenys gaunami iš jutiklių, įrenginių, vaizdo / garso įrašų, tinklų, žurnalo failų, operacijų programų, interneto ir socialinės žiniasklaidos - didelė jų dalis sugeneruojama realiu laiku ir labai dideliu mastu. („IBM Analytics“)

Remiantis standartiniais apibrėžimais, verslo žvalgyba ir dideli duomenys nurodo dvi atskiras, bet susijusias disciplinas, pirmiausia išskiriamas pagal tai, kokiu laipsniu kiekviena yra pajėgi tvarkyti tris V duomenis (apimtis, greitis, įvairovė).

Verslo žvalgybos specialistai paprastai tvarko struktūrizuotus duomenis, o didžiųjų duomenų profesionalai jaučiasi namuose dirbdami didžiuliu nestruktūruotų duomenų kiekiu žaibo greičiu. Abi gali pateikti ketvirtąją ir svarbiausią V (t. Y. Vertę) aprašomosios, numatomosios ir nurodomosios analizės / ataskaitos pavidalu.

Galiausiai, kiekvienas laukas naudoja skirtingą įgalinamųjų technologijų rinkinį, o duomenų mokslo priemonių rinkinys paprastai yra sudėtingesnis nei tas, kuris skirtas BI, nors juose gali būti bendri įrankiai, tokie kaip SQL ir Python.

Verslo informacija ir dideli duomenys: nauda

Dideli duomenys ir verslo žvalgyba teikia išskirtinę vertę organizacijoms, kad daugelis didelių įmonių samdo tiek BI analitikus, tiek duomenų mokslininkus informacijai iškasti ir paversti auksu.

Verslo žvalgyba apima neapdorotos, bet dažnai struktūrizuotos informacijos rinkimą, stebėjimą ir apdorojimą, kad būtų galima aptikti, sukurti ar panaudoti galimybes pagerinti verslo rezultatus. Organizacijos naudojasi BI palaikydamos daugelį departamentų, įskaitant pardavimus, atitiktį, įdarbinimą, gamybą, talentų valdymą, klientų sėkmę ir rinkodarą. Naudodamos BI įrankius, įmonės gali generuoti žaidimus keičiančias įžvalgas, tokias kaip geriausias kainos nustatymo modelis konkrečiai vietai arba efektyviausias darbo eigos / personalo planavimas tam tikroje gamykloje.

Kita vertus, dideli duomenys gali suteikti dar daugiau stebuklų. Įmonės naudoja stambiųjų duomenų analizę panašiais tikslais, įskaitant išlaidų mažinimą, greitesnius terminus, anomalijų nustatymą, geresnes pelno maržas ir rizikos mažinimą. Kadangi dideli duomenys daro didelę įtaką mastui, vyriausybės, finansų įstaigos, dideli mažmenininkai ir telekomunikacijų milžinai palaiko dideles ir aktyvias duomenų mokslo komandas.

Įrankiai ir technologijos

Norėdami įvertinti informacijos vertę, BI specialistai naudoja daugybę įrankių, įskaitant skaičiuokles (pvz., „Excel“), rinkos įžvalgos išteklius (tokius, kuriuos teikia „Thompson“, „PwC“ ir „LinkedIn“), duomenų saugyklų paslaugas (tokias, kokias siūlo SAP, „Oracle“ ir „Amazon“), verslo analizės programinė įranga (pvz., „Power BI“, „Sisense“ ir „Tableau“) ir duomenų bazių valdymo kalbos (pvz., SQL).

Kita vertus, didžiųjų duomenų profesionalai, kurie dažnai yra matematikai, statistikai, aktuaristai ar teisingi duomenys, naudojasi labai specializuotomis priemonėmis, įskaitant dideles duomenų platformas, tokias kaip Cloudera ir Apache Hadoop, klasterio programavimo modelius, tokius kaip Apache Spark ir MapReduce, ir duomenų bazių programas, tokias kaip „MongoDB“, kad būtų galima naršyti ir įprasminti beveik nestruktūrizuotus duomenų vandenynus.

Likusį straipsnį rasite apsilankę www.goskills.com.