Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Big Data vs Business Intelligence vs Data Mining

Big Data vs Business Intelligence vs Data Mining

Sake-intelligensie is hoe ondernemings inligting uit groot data onttrek en data-ontginning. Sake-intelligensie fokus op die ontleding en verslagdoening van bestaande besigheidsdata om probleme en belangstellingsgebiede te monitor, terwyl data wetenskap genereer voorspellende insigte vir nuwe produkte en innovasies deur die gebruik van gevorderde analitiese gereedskap en algoritmes. Die data Wetenskap Toolkit is meer gesofistikeerd as die Business Intelligence Toolkit en data -wetenskaplikes gebruik gereedskap soos gevorderde statistiekpakkette soos SQL, Hadoop en open source gereedskap soos Python en Perl.

Datawetenskaplikes gebruik BI-instrumente om data te genereer, saam te voeg, te ontleed en te visualiseer wat maatskappye help om beter besluite te neem. data-ontginning, verslae en data-dashboards word ontwikkel deur verskaffers soos PowerBI en Tableau om te ontwikkel sake-intelligensie gereedskap wat betekenisvolle insigte op 'n maklik verstaanbare manier bied en daarop reageer.

data-ontginning is die praktyk om versamelde data te ondersoek deur verskillende tipes algoritmes te gebruik om nuwe inligting te genereer en patrone te vind. Data Mining stel jou in staat om besigheidsrelevante faktore te voorspel en te ontdek, datapatrone te identifiseer en nuwe ontledings en aanwysers vir sake-intelligensie. Maatskappye gebruik data-ontginning en sake-intelligensie om spesifieke data te vind wat hul maatskappye kan help om beter leierskap- en bestuursbesluite te neem.

Die BI -vaandel dek data -generering, data -samevoeging, data -analise en datavisualisering tegnieke om korporatiewe bestuur moontlik te maak. Met ander woorde, BI bevat verskeie prosesse en prosedures om die insameling, verspreiding en rapportering van data te ondersteun vir beter besluitneming. Die afgelope paar jaar is die meeste BI-werknemers vervang deur gereedskap wat verslae en grafika verskaf om die besluitnemingsproses te ondersteun.

Dit is 'n stelsel wat die vloei van analise en inligting binne 'n organisasie fasiliteer, insluitend gevorderde databasisse, data pakhuis tegnologieë, uitvoerende dashboards, platforms en gereedskap wat toegang bied tot data wat deur data-ontleders gegenereer word vir nie-tegniese lede van die organisasie.

Oor die algemeen behels analise dat u leer hoe om groot te gebruik dataverwerking en moderne IT-stelsels om relevante data te stoor en te ontleed. Data wetenskap studente leer hoe om baie van dieselfde instrumente te gebruik wat in data-analise gebruik is, insluitend statistiese modellering, gevorderde wiskunde, algoritmiese programmering en grootdatastelsels. Benewens basiese kursusse in toegepaste wiskunde en statistiese modellering, sal studente oor data-analise leer data-ontginning, die proses waardeur relevante data geïdentifiseer, onttrek, gesorteer, skoongemaak, geïnterpreteer en voorberei word vir aanbieding.

Data -analise verwys na enige vorm van data -analise, hetsy in 'n sigblad, databasis of app, met die doel om tendense op te spoor, afwykings te identifiseer en prestasie te meet. Data -analise is 'n tegniese proses waarin data ontgin, gesuiwer, getransformeer word en stelsels vir die bestuur daarvan opgestel word.

Baie organisasies benodig die kundigheid van data -wetenskaplikes en sake -ontleders om hul gebruik van groot data te maksimeer. Bykomende wiskundige en IT -kennis kan data -ontleders help om intekenaardatabasisse te bestuur en opbrengste en moontlike beleggings te bereken.

Besighede kan gebruik groot data-analise stelsels en sagteware om datagedrewe besluite te neem om besigheidsuitkomste te verbeter. Grootdata-analise kan insigte verskaf om produklewensvatbaarheid, ontwikkelingsbesluite, vorderingsmetings en verbeterings in die regte rigting vir besighede en kliënte te stuur. Terwyl ek oor die voordele van kleinhandel gepraat het, sake-intelligensie nutsmiddels stel maatskappye in staat om die voordele van data te benut om nie net huidige verkoopsramings en toekomstige potensiële patrone en neigings te omhels nie, maar ook om die behoeftes van hul kliënte op 'n dieper vlak te verstaan.

Groot Data Analytics is 'n ingewikkelde proses om groot data te ondersoek om inligting soos verborge patrone, korrelasies, marktendense en voorkeure van kliënte te ontbloot om organisasies te help om ingeligte besigheidsbesluite te neem. Op 'n breë vlak bied tegnologieë en tegnieke vir data -ontleding ondernemings die geleentheid om datastelle te ontleed en nuwe inligting te versamel.

Vir jou maatskappy om slim besluite te neem, probleme te identifiseer en winsgewend te wees, benodig jy gereedskap en metodes om jou data in uitvoerbare insigte te omskep. Dit is belangrik om die verskille tussen Big Data, Data Mining en Business Intelligence om verskillende besigheidsdataprosesse te help verstaan ​​en dit effektief te gebruik. Terwyl bi-analise die gebruik van data behels om insigte te ontdek waarby organisasies kan baat, is daar een groot verskil wat aangespreek moet word.

Business Intelligence vs Data Mining Business Intelligence (BI) is die tegnologie-gedrewe proses om data in uitvoerbare inligting te omskep. BI sluit besigheidsprosesse en data-ontledingstegnieke in wat help om besigheidsdata in te samel. Alhoewel dit as 'n oorkoepelende kategorie beskou kan word, is dit nóg groot data nóg data-ontginning, maar bestaan ​​binne wat dit definieer as 'n data-gebaseerde ontleding van besigheidspraktyke.

data-ontginning is 'n tegniek wat gebruik word om nuttige inligting uit rou data soos video's, foto's en lêers te onttrek om verslae te skep wat nuttig is vir 'n organisasie se besluitneming. Ontleders kan gebruik data-ontginning spesifieke inligting in enige formaat in te samel, maar hulle moet volg sake-intelligensie gereedskap om te bepaal hoe die belangrike inligting aangebied word.

Die proses om besigheidsdata in bruikbare inligting om te skakel is tydrowend en sluit verskeie faktore in soos datamodelle, databronne, datapakhuise, besigheidsmodelle en ander. Maatskappye moet relevante doelwitte en parameters stel om waardevolle insigte uit groot data te verkry. Besluitnemers moet toegang hê tot klein, spesifieke data en gebruik data-ontginning om spesifieke data te identifiseer wat hul maatskappye kan help om beter leierskap- en bestuursbesluite te neem.

By definisie, sake-intelligensie en data-ontginning verskil, maar hulle kan saamwerk en gedeel word. Trouens, datawetenskaplikes en sake-ontleders werk met groot data in verskillende, maar onderling gekoppelde rolle om rou data te omskep in nuttige, bruikbare inligting. Daar is baie verskille tussen data-analise en data-ontginning, maar maatskappye kan beide gebruik as hulle 'n dieper begrip wil kry van hoe om hul handelsmerk te verbeter en 'n beter verbinding met verbruikers te bou.

Tags:

Guest Post

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: