商业智能和数据分析是现代企业用来获得有价值、准确的业务洞察的两项重要技术。
这两种方法都有助于可视化、分析和理解与您的业务、客户、竞争对手和您所属行业相关的数据。
这可以帮助您做出更好的业务决策、制定富有成效的策略、改善运营、获得更好的销售和收入、发现模式并预测未来的走势。
尽管商业智能和数据分析都发挥着至关重要的作用，并且可以在各个领域互换使用，但这些术语对于不同的行业具有不同的含义。
两者都有不同的要求和工作范围。 他们需要不同的技能，借助这些技术获得的数据驱动结果，帮助公司做出更好的决策，从而蓬勃发展。
因此，对于企业来说，在两者之间做出正确的选择是很困难的。
在本文中，我将根据其类型、目标、优势、限制和应用程序讨论商业智能和数据分析以及它们之间的差异，以帮助您为您的组织选择正确的方法。
开始吧！
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什么是商业智能？
商业智能 (BI) 是一个收集和存储当前和过去数据的过程，以便分析这些数据并从中做出技术驱动的业务决策。 这将改善您的业务运营以及利润率。
BI 结合了不同的方法，如数据挖掘、业务分析、数据工具、数据可视化、公司最佳实践和基础设施。 因此，它可以提供快速使用的数据摘要，使您的企业能够在当今数据驱动的世界中向前发展。
此外，BI 可以帮助释放您的营销和销售潜力并创新新的业务能力。
此外，商业智能还可以帮助组织适应新的市场战略、推动有益的变革并消除低效率。 它使企业能够了解最新趋势并获得强大的数据分析功能。
此外，您可以使用此方法来实现许多目标，例如更快地解决问题、业务增长和预测未来结果。
目标：商业智能的主要目标是过滤重要的业务信息并在特定时间范围内对给定信息进行分析。 您需要商业智能工具来完成这些繁琐的任务。 他们将帮助您实现更高的市场效率，从而在竞争中保持领先地位。
因此，您可以利用准确的历史数据做出完美的业务决策，而不是使用您的直觉和假设。 它执行数据分析以创建摘要、报告、地图、图表、仪表板和图表，以便用户了解您业务的真实性质。
商业智能可以处理大量非结构化和结构化数据，帮助识别和制定新策略来收集多个商机。
什么是数据分析？
数据分析 (DA) 是收集、检查、清理、存储、转换、查询和建模数据的过程或策略。 主要目标是生成见解，帮助组织做出明智的业务决策。
它看起来与商业智能类似。 然而，数据分析可以是 BI 的一部分，主要只关注分析过程。
尽管数据分析在企业中经常使用，但它并不是一种智能工具。 相比之下，数据分析是在管理数据（从挖掘到转换）的技术过程中使用的策略。 它需要大量数据才能发现当前趋势并在短时间内解决更大的问题。
换句话说，数据分析涉及机器或人类发现、解释、可视化和识别数据中的模式。 它可以帮助您找到：
- 趋势
- 异常现象
- 异常值
- 机会
- 风险
数据分析被企业和其他领域用来做出准确和更好的数据驱动决策，以预测未来的业务增长。 数据分析中使用的流程和技术通过人工智能 (AI) 算法等新兴技术实现自动化。
因此，在市场上具有竞争目标的企业使用数据分析来维持和扩大其客户群。 一般来说，它使用计算和统计技术来查找数据集中的关系、模式和趋势。 此外，它还使用特殊的技术和技术，例如数据可视化软件、大数据平台、ML算法等。
商业智能与数据分析：类型
商业智能的类型
BI 主要有两大类：传统 BI 和现代 BI。
传统商业智能：在传统 BI 中，您会发现来自企业内部来源的结构化数据，例如财务、销售和库存数据。 这些类型的数据被收集并存储在数据仓库中，以便使用基于 SQL 的工具（包括仪表板、报告和 OLAP 多维数据集）对其进行进一步分析。
示例：销售分析、运营绩效分析和财务报告。
现代商业智能：在此类别中，BI 利用最新技术提供自助服务并实时访问来自各种来源的大量数据。 它允许您通过可视化、仪表板和 NLP 轻松探索、识别和分析数据。
此外，它还结合了机器学习算法来自动执行数据发现、分析和准备，使获得见解变得更加顺畅和容易。
示例：数据发现、实时报告、预测分析、自助服务分析等。
数据分析的类型
有四种不同类型的数据分析； 每个都有不同的方法和重点。
描述性分析：这涉及历史数据分析，可帮助您的企业深入了解过去的数据。 它将过去的这些数据汇总为 KPI，以便您了解您的业务绩效。
示例：网站流量分析、客户满意度评分、销售报告等。
诊断分析：分析过去的数据以了解“原因”，例如过去销售报告下降的原因。 它通过分析数据中的关系和模式来检测根本原因并调查问题。
示例：客户流失分析、员工流动分析和产品缺陷分析。
预测分析：在此分析中，您可以使用机器学习算法和统计模型，利用历史数据对未来结果进行预测。 这使企业能够在机会和潜在风险发生之前识别它们。
示例：客户生命周期价值预测、需求预测和欺诈检测。
规范性分析：这是一种分析，您可以使用见解和数据来提供基本建议，以便采取必要的行动来实现既定目标。 它允许您在可行的见解的帮助下做出决策。
示例：定价优化、营销活动优化和供应链优化。
通过利用上述分析，企业可以做出明智的决策、增强运营并获得完美的市场优势。
商业智能与数据分析：特点
商业智能的特点
BI 的一些重要功能包括：
- 高级分析：它可以帮助您执行复杂的数据操作。 这将启用回归分析，以便您可以分析自变量和因变量之间的联系。
- 报告：您无需 IT 协助即可构建和分发报告。 此外，您还可以对其进行安排，以确保定期自动交付报告。
- 数据可视化：这使您可以以更简单的格式呈现复杂的数据。 BI 工具可以创建复杂且高级的可视化效果，轻松传达数据。
- 地理空间分析：利用地理地图功能，您可以轻松地在地图视图中查找位置。 BI 工具获取您的数据并将其转换为地图和图形表示形式，以便您可以轻松查看地理数据。
- 数据管理：涉及混合、探索、清理和准备数据以供分析。 它将不同的数据集结合起来构建一个新的数据集。 这也有助于探索信息以发现最近的趋势、特征、兴趣点和模式。
商业智能的其他功能包括增强分析、预测分析、特定于用户的安全性、自助分析和数据集成。
数据分析的特点
它的一些关键特征是。
- 数据准备和整理：此过程的想法是在正在进行的项目期间执行一次数据准备程序。 如果需要，这有助于为同一项目准备迭代模型。 在模型构建和迭代分析过程中进行数据整理，以消除错误并组合复杂的数据以简化分析和访问。
- 数据探索：这是分析数据的初始阶段，即数据探索。 它涉及数据可视化，以深入了解需要进一步识别的几种模式或区域。
- 可扩展性：要垂直扩展或缩小系统，需要更快的服务器以及内存和强大的处理器。 这使用更少的能源和网络设备，是数据分析平台的唯一临时解决方案。
- 版本控制：它是源代码控制或维护跟踪和控制软件代码更改的过程。
- 数据安全：此功能有助于防止数据在任何时候遭受未经授权的访问或被盗或损坏。 它包括逻辑程序安全、存储设备安全、物理硬件安全等。
商业智能与数据分析：组件
商业智能的组成部分
商业智能有五个组成部分：
- OLAP：在线分析处理（OLAP）帮助企业高管对聚合数据进行排序和选择，并进行战略性监控。
- 高级分析：BI 的这个组件有助于获取特定产品和服务的统计数据。 它可以让您预测产品在市场上的表现。
- 数据仓库：这涉及存储大量数据以使企业的多个部门受益。
- 实时 BI：这有助于跟踪不断变化的营销趋势。 通过此组件，营销团队可以宣布特别折扣和优惠，以吸引客户的注意力和参与网站。
- 数据源：它涉及使用多个应用程序系统地获取原始信息并创建数据源。 BI 工具使用这些数据集来构建图形、表格和饼图。
数据分析的组成部分
数据分析有五个组成部分：
- 数据收集：这是数据分析的第一阶段，涉及为您的业务收集内部和外部数据。 数据来自许多来源，例如操作系统、网络和社交媒体数据、交易数据、机器数据等。
- 数据分析：收集数据后，需要对其进行分析。 在这个过程中，您可以使用统计技术来清理和检查数据，以收集有用的信息。 数据分析有助于识别模式、预测未来和检测异常。
- 报告结果：在此组件中，您可以分享见解并根据您的发现做出明智的决策。 用于报告结果的常用方法包括在仪表板中呈现结果、生成报告和创建信息图表。
- 改进流程：这涉及改变数据收集、处理和分析的方式。 它还改变了基于数据的决策方式。
- 数据驱动文化：您可以创建一种每个人都可以使用数据做出有效决策的文化。 这有助于对员工进行数据分析使用方面的培训，并让他们能够访问资源。 要建立数据驱动的文化，您需要遵循一些提示：
商业智能与数据分析：应用程序
商业智能的应用
商业智能可以在多个行业实施，例如：
- 零售业：BI 用于预测客户需求并分析随时间变化的需求波动。 这有助于优化库存规模以满足客户需求。
- 银行业：BI 帮助金融机构和银行识别其客户群。 这使他们能够规划自己的营销策略。 银行还可以借助商业智能查看其绩效指标。
- 汽车：BI 帮助优化汽车行业的生产、人力资源、营销、研究、分销和财务职能。 这样做是为了实现有效的决策。
- 制造：BI 加强与供应商的沟通并标准化交易。 它可以预测产品需求，从而进一步优化库存、采购和生产规模。
BI 的其他应用包括酒店、制药服务、快速消费品、航空公司、分销和物流等。
数据分析的应用
数据分析的一些应用是：
- 交通：数据分析可用于解决交通问题，并通过改进交通智能和系统来增强出行体验。
- 教育：政策制定者利用这项技术来增加管理决策和学习课程。
- 营销和广告：营销人员和广告商使用数据分析来了解他们的受众并获得更好的转化率。
- 物流和交付：数据分析可用于物流行业更好的交付流程和高效的工作流程。 这有助于提高行业绩效并增加您的客户群。
数据分析的其他应用包括在线安全、互联网搜索结果、欺诈检测等。
商业智能与数据分析：快速比较
参数商业智能数据分析范围BI是指改进业务决策所需的数据。 数据分析可以将原始数据转换为可理解的格式，用于分析和预测未来。 功能 BI 的主要目标是支持企业做出明智的决策、制定更好的策略并帮助他们成长。主要目标是根据您的业务需求对数据进行建模、预测、清理和转换。实施 BI 是使用多种 BI 工具实施。 它只能使用数据集市或数据仓库中存储的过去数据来实现。数据分析是使用多种数据存储工具来实现的。 这取决于公司在实施时设计的策略和方法。 调试方法可以使用将数据转换为有意义的格式的建议模型进行调试。BI 工具使您无需具备适当的编码知识即可使用该技术。 许多工具提供拖放界面来可视化和构建仪表板。代码数据分析涉及用于执行复杂分析的编程语言。 R 或 Python 等编程语言是必需的。即使没有概率和线性代数的核心知识，您也可以成为 BI 专业人员。数学即使没有概率和线性代数的核心知识，也可以成为 BI 专业人员。数据仓库是必需的，因为它转换数据以提高质量统计 BI 涉及描述性统计，包括平均值、中位数和平均数。数据分析涉及推理性和描述性统计，以更好地理解数据并找到有价值的见解。数据类型 BI 仅针对用于分析业务数据的结构化数据进行.数据分析没有限制。 分析师可以使用音频、文本和视频格式进行分析过程。 数据质量报告根据您的业务用例在特定时间执行。 它不依赖于数据仓库来分析数据。 报告根据您的业务用例在特定时间执行报告。 数据分析非常灵活，可用于不同的用例。
结论
商业智能和数据分析是两个相似的概念，但方法不同。 考虑到最近的市场趋势，越来越多地使用商业智能和数据分析等技术来获得可行的见解并改善业务。
数据分析通过分析聚合数据获得有用的见解，有助于提高业务效率和运营。 另一方面，商业智能有助于充分利用数据，以便做出基于事实的可靠业务决策。
因此，在它们之间选择一个是一项复杂的任务。 最好根据您的业务需求、操作、场景和用例选择其中之一或两者。
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