Skillnaden mellan Business Intelligence vs Data Warehouse
Business Intelligence (BI) är en uppsättning metoder och verktyg som används av organisationer för att komma åt och utforska data från olika källsystem för att bättre förstå hur verksamheten presterar och fatta ett bättre informerat beslut som förbättrar prestanda och skapar nya strategiska möjligheter för tillväxt.
Data Warehouse (DW) är helt enkelt en konsolidering av data från en mängd olika källor som sätter grunden för Business Intelligence, som hjälper till att fatta ett bättre strategiskt och taktiskt beslut. Så jag kan säga att Data Warehouses har affärsbetydelse bakat i dem. Databasen lagrar data från olika källor i ett vanligt format och The Warehouse är som Godown (Big Building) där många saker kan lagras, men med intelligenta algoritmer som indexering som hjälper till att lokalisera och hämta enkelt och på samma koncept Data - Warehouse fungerar.
Data Warehouse liknar en relationsdatabas som syftar till att fråga och analysera data snarare än för transaktionsbehandling. Det innehåller vanligtvis historiska data som härrör från transaktionsdata, men de kan inkludera data från olika datakällor. Datavarehus innehåller data i fakta tabeller (tabeller som täcker antal som intäkter och kostnader) och dimensioner (gruppfakta efter olika attribut som region, kontor eller vecka).
Jag kommer att använda vissa förkortningar som BI för Business Intelligence och DW för Data Warehouse eftersom det är lätt att skriva. Hittills hoppas jag att du har fått tillräckligt med förståelse för både Business Intelligence och Data Warehouse-koncept som används så vanligt i Data Analytics-domänen. Dessa används så felaktigt att även personer som arbetar inom den här domänen inte heller är säker på vad de ska använda och när de ska.
Låt oss nu förstå exakt vad som är Business Intelligence som har skapat så mycket förvirring i Analytics-industrin eftersom vissa människor använder både termer omväxlande och massor av diskussioner pågår på internet.
BI är i princip ett Business Intelligence-system som berättar vad som hände eller som händer just nu i ditt företag - det beskriver situationen för dig. Inte bara det, en bra BI-plattform beskriver detta till dig i realtid i en granulär, exakt och presentabel form.
Men på vilken grund det kan göra det, vad är källan. Hur kan det hjälpa mig att fatta ett strategiskt beslut?
Jag ska berätta varför det är så mycket intelligent, det är enkelt att det använder data . Data som ackumuleras under en stor tid från flera olika källor.
Men nu uppstår en mycket grundläggande fråga var dessa data är. Dessa data lagras i Data Warehouse (DDS, Cubes). Och BI-system använder Data Warehouse-data och låter dig tillämpa valda mätvärden på potentiellt enorma, ostrukturerade datauppsättningar och täcker frågeställningar, data mining, online analytisk bearbetning (OLAP) och rapportering samt övervakning av affärsresultat, förutsägbar och föreskriven analys .
Så låt oss nu jämföra Business Intelligence och Data Warehouse för att få en djupare förståelse genom att jämföra.
Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan Business Intelligence vs Data Warehouse (Infographics)
Nedan visas topp 5-jämförelsen mellan Business Intelligence vs Data Warehouse
Viktiga skillnader mellan Business Intelligence vs Data Warehouse
Följande är skillnaden mellan Business Intelligence och Data Warehouse är följande
- BI betyder att du hittar insikter som visar företagets aktuella bild (Hur och vad) genom att utnyttja data från Data Warehouse (DW).
- BI handlar om att komma åt och utforska organisationens data medan Data Warehouse handlar om att samla in, transformera och lagra data.
- DW beskriver själva databasskapande och integrationsprocessen tillsammans med dataprofilering och regler för företagsvalidering medan Business Intelligence använder verktyg och tekniker som fokuserar på räkningar, statistik och visualisering för att förbättra affärsresultatet.
- BI hanterar OLAP, datavisualisering och datainsamling och fråga / rapporteringsverktyg medan DW hanterar datainsamling, metadatahantering, datorengöring, datatransformation, datadistribution och datainsamling / säkerhetsplanering.
- DW-team använder verktyg som Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica etc. medan BI-team använder verktyg som Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView, etc.
- Programvarutekniker handlar mestadels om Data Engineers med DW medan toppchefer, chefer hanterar BI.
Jämförelsetabell för Business Intelligence vs Data Warehouse
| Grund för jämförelse | Business Intelligence | Datalager |
| Vad det är | System för att få insikter relaterade till företag. | Datalagring: historiskt tillsammans med det nuvarande. |
| Källa | Data från datalager. | Data från flera datakällor, applikationer. |
| Produktion | Affärsrapporter, diagram, grafer | Faktumdata och dimensionstabeller för uppströmsapplikationer eller BI-verktyg. |
| Publik | Toppledare, chef | Data Engineers, Data Analyst, Business Analyst. |
| Verktyg | MSBI, QlikView, Cognos, etc. | Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica |
Slutsats - Business Intelligence vs Data Warehouse
Så jag vill äntligen avsluta den här artikeln som BI-verktyg som QlikView, MSBI, Oracle BI med all åtkomstdata från Data Warehouse. Och låt affärsanvändare skapa mer detaljerade och presentabla rapporter, grafer, diagram som hjälper toppchefer att fatta ett mer effektivt affärsbeslut inom olika funktionella områden som finans, leveranskedja, personalresurser, försäljning och marknadsföring och kundservice.
Jag skulle vilja lägga mer ljus på detta eftersom vi för närvarande för Analytics går mot Big Data Ecosystem för att hantera en stor mängd data, men ja ändå, vi går mot Enterprise Data Hub med distribuerat system och Map Reduce bearbetning eller i minnet exekveringsmotor som Spark.
Nu hoppas jag att det har gjort en tydlig åtskillnad mellan Business Intelligence och Data Warehouse och låt mig veta dina tankar med kommentaravsnittet.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Business Intelligence vs Data Warehouse, 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)
- 10 populära datalagerverktyg och teknik
- Karriär inom datalagring
- Weblogic och Tomcat