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比较商业智能和商业分析

商业智能具有描述性分析,更好地了解您当前的运营,而业务分析旨在告知未来的决策。

商业分析商业智能与业内专家的理解非常相似,但了解他们的应用程序和最佳实践对于从数据中获得最佳见解非常重要。

组织收集大量数据以及他们管理此数据的方式和分析它可以定义其成功。掌握数据意味着了解业务分析(BA)与商业智能(BI)之间的差异,它们是如何互动的,以及它们的最佳实践。

商业智能及其应用

商业智慧是一种用于分析数据的技术驱动的过程,并将可操作信息呈现给您的组织。商业智能是对您组织的现状的理解,哪些事件导致您这种情况以及您在您的领域。

项目管理工具供应商Monday.com的BigBrain工程总监博阿斯·简(Boaz Jan)表示:“商业智能是指通过不同的数据流程总结预定义的历史和当前数据点。”“商业智能主要用于生成业务(每个国家的收入)或产品指标(用户获取来源的新注册人数)的详细概述。”

BI依赖于数据和描述性分析来绘制您目前情况的图片。当营销分析师正在分析您最新营销活动的结果时,他们正在进行BI过程。毕为你告诉你这项运动有效的是什么,在那里它缩短了,而且通过看回来的原因。

描述性分析采用数据并为管理者和用户提供历史表现的见解。具有描述性分析的报告经常运行以回答有关缺乏性能或解释成功的问题。

根据Shalev Barel,Monday.com的Group产品经理Shalev Barel(Shalev Barel)的说法,术语商业智能以每种仪表板,自定义数据报告和数据查询进程的形式实现,这些仪表数据库

当组织想要更好地理解他们在这一点上做了什么时,BI就成为了一个必要的组成部分。这就是商业智能和商业分析的不同之处。

BI时间表
广泛地说,商业智能支持业务分析,两者都在短时间内走了很长的路。

业务分析及其在企业中的作用

BI和业务分析都依赖于相同的数据点才能正常工作。你所寻找的见解正是区分这两者的原因。描述性分析存在于BI表面之下,但是预测分析鲍巴。

“英航更注重为决策者提供可执行的见解,”简说。“与BI过程中总结历史数据不同,英航还试图预测趋势。”

业务分析采用BI,并试图提供对未来潜在成功和失败的洞察。预测分析应该强调不同客户群体之间的相关性,并指导未来的业务规划。组织计划他们的未来转向预测分析而不是描述性分析。

具有业务分析的预测气氛在所使用的工具中显示出来。数据挖掘这意味着要有一个强大的数据科学团队。

“在BI中使用的工具主要是简单的描述性统计 - 例如,移动电子商务转换率的平均水平 - BA可以利用机器学习和其他复杂的统计模型,”Barel说。

BI和BA的层次结构

商业智能和业务分析依赖于相同的数据,两者都分析数据集,以帮助为组织提供见解,但在雇用业务分析之前,传统传统上的公司在商业智能方面开始。

“BA高度依赖于BI作为起点。BI可以指出并指导您应该花时间去的努力进入”水平更深“并分配BA资源来解锁有趣的预测并导出有意义的见解,”Barel说。

这种传统方法是承诺重和资源依赖,更不用说耗时。

“传统的方法已经为组织建立了商业分析的商业智能投资,”Visier,员工分析和规划供应商的首席执行官和联合创始人Ryan Wong说。“他们聘请了分析师,数据管理人员,报告编写者,数据科学家,开发人员和测试人员的军队,以便建立BA。”

Wong表示,现在公司可以通过避免构建BI基础设施来节省时间和金钱。技术已经发展到组织可以在需要的时候直接进行业务分析的地步。

贸易工具

商业智能与业务分析的重叠继续工具他们都在用。两者的数据表示可以包括Tableau、AWS QuickSight、微软权力硕士和Qlik。

ERP服务提供商Syntax的分析副总裁克雷格•凯利(Craig Kelly)表示,两者的区别在于转换和存储工具,而不是帮助数据呈现的工具。

“对于BI,数据通常被转换为优化的模式结构,传统上存储在数据仓库中,用于KPI报告,”Kelly表示。“商业分析 - 相反 - 将在数据湖泊中存储其数据,其中来自多个来源的数据的中央存储可以使分析师和数据科学家更容易与所需的一切合作。”

数据湖泊为组织提供不定义元数据的灵活性,让这些分析师和科学家更容易挖掘数据,或让机器学习可以访问这些数据。

“Azure和AWS都有大量的工具,为数据湖中的数据存储、转换和分析提供必要的基础设施,”凯利说。

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