Skillnaden mellan Business Intelligence och Data Mining
Business Intelligent förvandlar data till handlingsbar information. Det hjälper till att optimera organisationernas strategiska och taktiska affärsbeslut genom att använda applikationer, infrastruktur och verktyg och bästa praxis som underlättar åtkomst till organisationens operativa fakta och siffror. Data Mining är processen för att utvärdera de oigenkända mönstren i uppsättningarna av stora rådata, enligt olika perspektiv för att kategorisera uppgifterna i användbar information vilket resulterar i att du får företagsinsikter för att lösa problem i förväg.
Business Intelligent (BI)
På lekmänsspråk kommer Business Intelligence att analysera en organisations komplexa rådata och omvandla dem till användbar information som krävs av verksamheten. Genom att använda denna användbara information kommer företaget att veta vad som fungerar, vad som inte är, vad som är framtiden och hur kan du förbättra ditt företag.
Nedan är processen involverad i Business Intelligence:
- Samla en komplex rådata från en organisation
- Analysera data
- Presentera data i en meningsfull visualisering
- Baserat på dessa fakta kommer företag att ta intelligenta beslut för organisationens välbefinnande
Det finns många verktyg tillgängliga på marknaden för Business Intelligence och alla organisationer kan använda det här verktyget för att förbättra sin verksamhet:
- Micro
- Tablå
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos intelligens
- icCube
- Precise Business Intelligence and Reporting Tool (BIRT)
- DOMO
- SAP-affärsobjekt
Data Mining
I lekmänsspråk som ordet själv förklarar är det bara utvinning av användbar information eller kunskap. Data mining hjälper till med att hitta användbar information eller kunskap från ett hav av data.
Det finns ett hav av data tillgängliga i en organisation. Det finns inget värde för uppgifterna förrän du konverterar det till värdefull information. Det krävs att analysera dessa data och konvertera dem till värdefull information. Därför kommer Data Mining att hjälpa till att utvinna denna värdefulla information från enorma uppsättningar tillgängliga data. Den andra processen involverad i Data Mining är:
- Rensa uppgifterna
Den kommer att hantera korrupta, irrelevanta, felaktiga, ofullständiga data
- Integrera data
Kombinera flera datakällor till meningsfull information
- Val av data
Data som är meningsfulla för analysen kommer att hämtas från databasen
- Transformation av data
Konverterar data till specifik form som är relevant för gruvdrift
- Data Mining
Kommer att extrahera datamönster som krävs
- Utvärdera mönstren i Data
Tar ut mönster som representerar information eller kunskap beroende på intressanta åtgärder.
- Presentation av information eller kunskap
Kommer att presentera den utvalda kunskapen till företaget med olika visualiseringar
Den värdefulla informationen eller kunskapen som avslöjas från Data Mining kan användas för många syften, till exempel:
- Ledningsanalys
- Marknadsanalys
- Riskhantering
- Företagsanalys
- Kundhantering
- Spårning av bedrägerier
Det finns många verktyg för utvinning av data, några av de bästa verktygen på marknaden listas nedan:
- R-Programmering
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Orange
- Knime
- DataMelt
- GNISTA
- Hadoop
Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan Business Intelligence VS Data Mining (Infographics)
Nedan är topp 7 jämförelse av Business Intelligence VS Data Mining
Viktiga skillnader mellan Business Intelligence VS Data Mining
nedan är listan över punkter som beskriver den viktigaste skillnaden mellan Business Intelligence och Data Mining
- Business Intelligence är datadriven medan Data Mining analyserar mönster i data.
- Business Intelligence hjälper till att fatta beslut, men Data Mining kommer att lösa en viss fråga och bidra till beslutsfattandet.
- Volymen av data som är involverade i Business Intelligence är enorm medan den inom datainbrytningen är liten.
- Business Intelligence involverar affärsprocesser och dataanalysmetoder medan den i Data Mining använder beräkningsintelligens för att upptäcka lösningen för en affärsfaktor.
- Business Intelligence inkluderar generering, aggregering, analys och visualisering av data. I Data Mining ingår det dock rensning, integrering, transformation och utvärdering av mönster i data.
- Business Intelligence Informerar och underlättar Business Management och chefer medan data mining gör att KPI: er ska presenteras i BI-resultat.
- BI tillhandahåller instrumentpaneler, rapporter och dokument i en konsoliderad bild av många KPI: er i grafik och diagram, medan Data Mining tillhandahåller rapporter som kan bidra i beslutsfattandet.
- Business Intelligence är en del av beslutsfattandet i en organisation medan Data Mining är en del av BI som hjälper till att skapa KPI: s för beslutsfattande.
Jämförelsetabell för Business Intelligence VS Data Mining
| GRUND FÖR Jämförelse | Business Intelligence | Data Mining |
| Menande | Konvertera rådata till användbar information för företag. | Utformad för att utforska data och hitta lösningen för ett problem i branschen. |
| Används för företag | Datadriven hjälper till att fatta beslut för ett företag. | Hitta svar på ett problem eller ett problem i företaget. |
| Datavolym | Stora databas bearbetade på dimensionella / relationella databaser | Små datasätt behandlade på en liten del av data. |
| Kvalitet på lösningar | Volumetrisk karaktär och presentera det exakta resultatet med visualiseringar. | Använder algoritmer för att identifiera exakta mönster för ett problem och identifierar de blinda fläckarna. |
| Resultatpresentation | Instrumentpaneler och rapporter representerade av diagram och diagram med KPI: er | Identifierar lösningen för ett problem som ska representeras som en av KPI: er i instrumentpaneler eller rapporter. |
| Analys | Beror på småskalor av tidigare data, det är ingen intelligens inblandad; ledningen måste fatta beslutet baserat på informationen. | Fokuserade på en viss fråga i företag på småskaliga data med hjälp av algoritmer för att hitta lösningen. |
| Fokus | Visar prisvärde, vinst, total kostnad etc. som KPI: er | Identifierar lösning för ett problem som skapar nya KPI: er för BI |
Slutsats - Business Intelligence VS Data Mining
Även om jag i denna blogg Business Intelligence och Data Mining bara har angett några få skillnader i egenskaperna, visar resultatet att det finns en viktig och väsentlig skillnad mellan Business Intelligence vs Data Mining.
Användningen av internet, mobila applikationer, olika mjukvaror och molntjänster i affärsprocesser och IT ökar, vilket gjorde en betydande ökning av efterfrågan på Data Mining och Business Intelligent for Business. Därför är det viktigt att förstå den viktigaste skillnaden mellan processen för Business Intelligence och Data Mining. De viktigaste punkterna är:
- Organisationen som använder Business Intelligence-lösningen har en hög framgångsgrad och har mer mognad för att hantera alla data mining-projekt. Den kunskap som upptäckts av data mining kan testas snabbt på BI-lösningarna och resultaten är korrekta.
- BI hjälper till att avkoda komplexa rådata genom att använda teknik för att bryta data och presentera komplexa data på ett förståeligt sätt med olika visualiseringar, med hjälp av grafer och diagram. Detta hjälper den högre ledningen att fatta det nödvändiga beslutet för företagets hälsa.
- Resultatet av Data Mining och BI kommer att generera intelligens för företag. Det är dock mycket viktigt att bedöma om det är nödvändigt att uppfylla ett företags önskemål.
- Data slutar aldrig att komma, volymen av data och dess komplexitet tenderar att växa enormt dag för dag, och uppgifterna är aldrig desamma de förändras alltid. Detta visar en växande efterfrågan på BI-lösningar och Data Mining för att en organisation ska vara på topp på marknaden.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Business Intelligence VS Data Mining, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 12 viktiga verktyg för affärsinformation (fördelar)
- Måste känna till 10 viktiga färdigheter för företagsledning (användbart)
- 7 Viktiga gruvtekniker för bästa resultat
- 8 viktiga data gruvtekniker för framgångsrikt företag