Verschil tussen business intelligence en datamining
Business Intelligent zet de gegevens om in bruikbare informatie. Het helpt bij het optimaliseren van de strategische en tactische zakelijke beslissingen van organisaties met behulp van de applicaties, infrastructuur en tools, en de best practices die de toegang tot de operationele feiten en cijfers van een organisatie vergemakkelijken. Datamining is het proces van het evalueren van de niet-herkende patronen in de sets met grote onbewerkte gegevens, volgens de verschillende perspectieven om de gegevens in nuttige informatie te categoriseren, wat resulteert in zakelijke inzichten om problemen vooraf op te lossen.
Business Intelligent (BI)
In de taal van de leek analyseert de Business Intelligence de complexe onbewerkte gegevens van een organisatie en zet deze om in bruikbare informatie zoals vereist door het bedrijf. Door deze nuttige informatie te gebruiken, weet het bedrijf wat werkt, wat niet, wat de toekomst is en hoe u uw bedrijf kunt verbeteren.
Hieronder vindt u het proces dat betrokken is bij Business Intelligence:
- Verzamel de complexe onbewerkte gegevens van een organisatie
- Analyseer de gegevens
- Presenteer de gegevens in een betekenisvolle visualisatie
- Op basis van deze feiten neemt het bedrijf intelligente beslissingen voor het welzijn van de organisatie
Er zijn veel tools beschikbaar voor Business Intelligence en elke organisatie kan deze tool gebruiken om hun bedrijf te verbeteren:
- Microstrategy
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI-service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Nauwkeurige Business Intelligence en Reporting Tool (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Datamining
In de taal van de leek, zoals het woord zelf verklaart, is het slechts het ontginnen van nuttige informatie of kennis. Datamining helpt bij het vinden van nuttige informatie of kennis uit een oceaan van gegevens.
Er is een oceaan van gegevens beschikbaar in een organisatie. Er is geen waarde voor de gegevens totdat u die omzet in waardevolle informatie. Het is vereist om deze gegevens te analyseren en om te zetten in waardevolle informatie. Daarom zal de datamining helpen om deze waardevolle informatie te extraheren uit enorme sets beschikbare gegevens. Het andere proces dat betrokken is bij datamining zijn:
- Gegevens opschonen
Het zal corrupte, irrelevante, onnauwkeurige, onvolledige gegevens verwerken
- Gegevens integreren
Combineer meerdere gegevensbronnen in zinvolle informatie
- Selectie van gegevens
Gegevens, die zinvol zijn voor de analyse, worden uit de database opgehaald
- Transformatie van gegevens
Converteert gegevens naar een specifieke vorm die relevant is voor mining
- Datamining
Zal benodigde datapatronen extraheren
- De patronen in gegevens evalueren
Zal patronen extraheren die informatie of kennis vertegenwoordigen, afhankelijk van interessante maatregelen.
- Presentatie van informatie of kennis
Zal de gedolven kennis aan het bedrijf presenteren met behulp van verschillende visualisaties
De waardevolle informatie of kennis die uit Data Mining wordt onthuld, kan voor veel doeleinden worden gebruikt, zoals:
- Management analyse
- Marktanalyse
- Risicomanagement
- Bedrijfsanalyse
- Klantenmanagement
- Fraude detectie
Er zijn veel dataminingtools beschikbaar, enkele van de beste tools op de markt zijn hieronder opgesomd:
- R-Programming
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Oranje
- Knime
- DataMelt
- VONK
- Hadoop
Head to Head-vergelijking tussen Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking van Business Intelligence versus datamining
Belangrijkste verschillen tussen Business Intelligence VS Data Mining
hieronder is de lijst met punten die het belangrijkste verschil beschrijven tussen Business Intelligence en Data Mining
- Business Intelligence is gegevensgestuurd, terwijl Data Mining patronen in gegevens analyseert.
- Business Intelligence helpt bij de besluitvorming, maar datamining lost een bepaald probleem op en draagt bij aan de besluitvorming.
- De hoeveelheid gegevens die betrokken is bij Business Intelligence is enorm, terwijl in de datamining het gegevensvolume klein is.
- Business Intelligence omvat methoden voor bedrijfsprocessen en gegevensanalyse, terwijl in Data Mining computational intelligence wordt gebruikt om de oplossing voor een zakelijke factor te ontdekken.
- Business Intelligence omvat het genereren, aggregeren, analyseren en visualiseren van gegevens. In Data Mining omvat het echter het opschonen, integreren, transformeren en evalueren van patronen in gegevens.
- Business Intelligence Informeert en faciliteert Business Management en Executives, terwijl datamining KPI's biedt om te presenteren in BI-resultaten.
- BI biedt Dashboards, rapporten en documenten in een geconsolideerd overzicht van veel KPI's in afbeeldingen en grafieken, terwijl Data Mining rapporten levert om bij te dragen aan de besluitvorming.
- Business Intelligence maakt deel uit van de besluitvorming in een organisatie, terwijl Data Mining deel uitmaakt van BI helpt bij het creëren van de KPI's voor besluitvorming.
Vergelijkingstabel Business Intelligence VS datamining
| BASIS VOOR VERGELIJKING | Bedrijfsinformatie | Datamining |
| Betekenis | Ruwe gegevens omzetten in nuttige informatie voor bedrijven. | Ontworpen om gegevens te verkennen en de oplossing te vinden voor een probleem in het bedrijfsleven. |
| Gebruik voor bedrijven | Datagestuurd helpt bij de besluitvorming voor een bedrijf. | Vindt antwoorden op een probleem of een probleem in het bedrijfsleven. |
| Gegevensvolume | Grote datasets verwerkt op dimensionale / relationele databases | Kleine datasets verwerkt op kleine hoeveelheid data. |
| Kwaliteit van oplossingen | Volumetrisch van aard en presenteren het nauwkeurige resultaat met behulp van visualisaties. | Gebruikt algoritmen om nauwkeurige patronen voor een probleem te identificeren en de blinde vlekken te identificeren. |
| Resultaten presentatie | Dashboards en rapporten weergegeven door grafieken en diagrammen met KPI's | Geeft de oplossing aan voor een probleem dat moet worden weergegeven als een van de KPI's in Dashboards of rapporten. |
| Analyse | Hangt af van kleinschalige gegevens uit het verleden, er is geen informatie bij betrokken; management moet de beslissing nemen op basis van de informatie. | Gericht op een specifiek probleem in het bedrijfsleven op kleinschalige gegevens met behulp van algoritmen om de oplossing te vinden. |
| Focus | Toont prijswaarde, winst, totale kosten, enz., Als KPI's | Geeft een oplossing voor een probleem met het maken van nieuwe KPI's voor BI |
Conclusie - Business Intelligence VS Data Mining
Hoewel ik in deze blog Business Intelligence en Data Mining slechts een paar karakterverschillen heb gespecificeerd, laat het resultaat zien dat er een belangrijk en substantieel verschil is tussen de Business Intelligence versus Data Mining.
Er is een toename van het gebruik van internet, mobiele applicaties, verschillende software en cloudservices in bedrijfsprocessen en IT, waardoor de vraag naar datamining en Business Intelligent for Business aanzienlijk is toegenomen. Daarom is het belangrijk om het belangrijkste verschil te begrijpen tussen het proces van Business Intelligence en Data Mining. De belangrijkste punten zijn:
- De organisatie die de Business Intelligence-oplossing gebruikt, heeft een hoog slagingspercentage en is volwassener om alle dataminingprojecten af te handelen. De kennis die is ontdekt door de datamining kan snel worden getest op de BI-oplossingen en de resultaten zijn nauwkeurig.
- BI helpt complexe onbewerkte gegevens te decoderen met behulp van dataminingtechnieken en de complexe gegevens op een begrijpelijke manier te presenteren met behulp van verschillende visualisaties, met behulp van grafieken en diagrammen. Dit helpt het hoger management om de noodzakelijke beslissing te nemen voor het welzijn van het bedrijf.
- Het resultaat van Data Mining en BI zal intelligentie voor bedrijven genereren. Het is echter heel belangrijk om te beoordelen of het noodzakelijk is om aan de wensen van een bedrijf te voldoen.
- Gegevens stoppen nooit meer, het volume van de gegevens en de complexiteit ervan groeien met de dag enorm en de gegevens zijn nooit hetzelfde en veranderen altijd. Dit toont de groeiende vraag naar de BI-oplossingen en datamining voor een organisatie om aan de top van de markt te staan.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Business Intelligence VS Data Mining, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 12 Belangrijke Business Intelligence Tools (voordelen)
- Must Know 10 belangrijke vaardigheden voor bedrijfsbeheer (nuttig)
- 7 Belangrijke technieken voor datamining voor de beste resultaten
- 8 Belangrijke technieken voor datamining voor succesvol zakendoen