בינה עסקית וביג נתונים: מה ההבדל?

מחקר ונתונים גדולים דומים, אך הם אינם זהים.

באופן כללי, בינה עסקית (BI) מתייחסת לנתונים מובנים וקלים לשימוש שיכולים להשפיע על הרווחיות ועל היתרון התחרותי. לעומת זאת, נתונים גדולים מתייחסים לכמות העצומה של נתונים דיגיטליים המפוזרים בכל מקום, כפי שניתן היה לצפות, כאשר מתרגלים בדרך כלל שמים לב יותר לנתונים מובנים יותר.

בשני האזורים יש נתוני דחיסה כדי לייצר תובנות וליישם אירועים. עם זאת, הם נבדלים זה מזה בגודל ובאופי של כל מידע ממוקד, כמו גם בכלים המשמשים לעיבוד נתונים. היעדים והתוצאות הספציפיות שלהם לעיתים עקביות, אך לא תמיד. לדוגמה, אינך זקוק לנתונים גדולים כדי לבנות מערכת בינה עסקית הגונה, אך נתונים גדולים יכולים לשפר משמעותית את יכולות ה- BI.

במאמר זה אנו מפרקים את מה שאתה צריך לדעת על נתונים גדולים ונתונים עסקיים.

היקף, הגדרות ויתרונות רשמיים: BI ונתונים גדולים

בינה עסקית מסייעת לחברות לקבל החלטות חכמות ומרוויחות. עסקים משתמשים ב- BI כדי לשפר תהליכים, תזמון ורווחיות. בינתיים, נתונים גדולים יכולים לבצע את אותן הפונקציות, אך יכולים לבצע זאת במהירות ובקנה מידה. נתונים גדולים מסייעים גם לארגונים להשיג הצלחה רבה: תכנון חזייה מושלמת, מאבק בסרטן, הגנה על הביטחון הלאומי, שיפור ביצועי הספורט והמגוון הביולוגי. רק אם נקראו כמה.

לאורך השנים מרכזים אקדמיים ומנהיגים עסקיים ביקשו לעדכן את המשמעות של נתונים גדולים ומודיעין עסקי עם התפתחותם של הקשרים כלכליים וטכנולוגיים. להלן שתי הגדרות נפוצות:

"בינה עסקית (BI) הוא מונח מטריה הכולל יישומים, תשתיות ושיטות עבודה מומלצות המאפשרות גישה וניתוח של נתונים כדי לשפר ולייעל את ההחלטות והביצועים." (גרטנר)

"נתונים גדולים הם מונחים החלים על בסיס נתונים. לגודל או לסוג שלו אין את היכולת לאסוף, לנהל ולעבד מאגרי נתונים מסורתיים קונבנציונליים. יש אחת או יותר מהתכונות הבאות: נפח גבוה, מהירות גבוהה או גיוון גבוה נתונים גדולים מגיעים מחיישנים, מכשירים, וידאו / שמע, רשתות, קבצי יומן, יישומי עסקה, אינטרנט ומדיה חברתית - רובם הוא מיוצר בזמן אמת ובקנה מידה גדול. (IBM Analytics)

בהתבסס על הגדרות סטנדרטיות, בינה עסקית ונתונים גדולים מתייחסים בעיקר לשתי תחומים השונים אך תלויים ביכולתם לעבד שני סוגים שונים של נתונים (גודל, מהירות, מגוון).

בינה עסקית בדרך כלל מעבדת נתונים מובנים, ואילו מומחי נתונים גדולים מעובדים כמויות גדולות של נתונים לא מובנים במהירות הבזק. שניהם יכולים להציג את ה- V הרביעי והחשוב ביותר (כלומר ערך) בצורה של תיאור, חיזוי וניתוח / דיווח בכתב.

לבסוף, בכל תחום משתמשים בטכנולוגיות צריבה שונות, מערך הנתונים מורכב יותר מזה שנוצר בדרך כלל עבור BI, אך הם יכולים לשתף כלים נפוצים כמו SQL ופייתון.

בינה עסקית ונתונים גדולים: יתרונות

נתונים גדולים ואינטליגנציה עסקית הם בעלי חשיבות מיוחדת לארגונים, ולכן עסקים גדולים רבים שוכרים אנליטי BI ומומחי נתונים כדי לכרות ולהמיר נתונים לזהב.

בינה עסקית כוללת איסוף, ניטור ועיבוד של נתונים גולמיים אך לרוב מובנים לצורך זיהוי, פיתוח או הנעה של הזדמנויות להגברת היעילות העסקית. ארגונים משתמשים ב- BI כדי לתמוך במחלקות רבות כמו מכירות, תאימות, גיוס עובדים, ייצור, ניהול כישרונות, הצלחת לקוחות ושיווק. באמצעות כלי BI, חברות יכולות להביא רעיונות לשינוי משחק, כמו מודל התמחור הטוב ביותר עבור מיקום מסוים או תזמון העבודה / הצוות היעיל ביותר עבור מפעל ייצור מסוים.

נתונים גדולים לעומת זאת יכולים להביא דברים מדהימים עוד יותר. עסקים משתמשים בניתוח נתונים גדולים למטרות דומות, כולל קיצוץ בעלויות, איתור מהיר יותר, איתור חריגות, שולי רווח והפחתת סיכונים. ממשלות, מוסדות פיננסיים, קמעונאים גדולים ומייצרי טלקום תומכים בקבוצות מדעי נתונים גדולים ופעילים שכן נתונים גדולים עושים שינוי משמעותי.

כלים וטכנולוגיה

כדי לאסוף נתונים, מומחי BI משתמשים במגוון כלים, כולל גיליונות אלקטרוניים (למשל Excel), משאבי מחקר שוק (למשל, נתוני תומפסון, PwC ו- LinkedIn) ושירותי אחסון נתונים (למשל. , מוצע על ידי SAP), אורקל ואמזון), תוכנת ניתוח עסקי (כגון Power BI, Sisense ו- Tableau) ושפות ניהול מסדי נתונים (למשל SQL).

לעומת זאת, מומחי נתונים גדולים - לרוב מתמטיקאים, סטטיסטיקה, אקטוארים או מומחי נתונים מהעולם האמיתי - מגיעים מפלטפורמות ביג-נתונים כמו Cloudera ו- Apache Hadoop, ומודלים של תכנות אשכול כמו Apache Spark ו- MapReduce, כולל כלים מיוחדים מאוד. מאגרי מידע ותוכנות כמו MongoDB מיועדים בעיקר להבנת המסע והמשמעות של אוקיינוסים לא מובנים.

למאמרים אחרים, בקר באתר www.goskills.com.