Business intelligence e big data: qual è la differenza?

La ricerca e i big data sono simili, ma non sono gli stessi.

In generale, Business Intelligence (BI) si riferisce a dati strutturati e di facile utilizzo che incidono sulla redditività e sul vantaggio competitivo. I big data, d'altra parte, si riferiscono alla grande quantità di dati digitali che sono sparsi ovunque, come ci si aspetterebbe, con i professionisti che generalmente prestano maggiore attenzione ai dati più strutturati.

Entrambe le aree dispongono di dati di compressione per generare approfondimenti e implementare eventi. Tuttavia, differiscono per dimensioni e natura di ciascuna informazione focalizzata, nonché per gli strumenti utilizzati nell'elaborazione dei dati. I loro obiettivi e risultati specifici sono talvolta coerenti, ma non sempre. Ad esempio, non è necessario disporre di big data per creare un sistema di business intelligence decente, ma i big data possono migliorare significativamente le capacità di BI.

In questo articolo, analizziamo ciò che è necessario sapere sui big data e sui dati aziendali.

Ambito, definizioni ufficiali e vantaggi: BI e big data

La business intelligence aiuta le aziende a prendere decisioni intelligenti e redditizie. Le aziende utilizzano la BI in modo specifico per migliorare i processi, la pianificazione e le entrate. Nel frattempo, i big data possono svolgere le stesse funzioni, ma possono farlo più velocemente e su larga scala. I big data aiutano anche le organizzazioni a raggiungere un grande successo: progettare il reggiseno perfetto, combattere il cancro, proteggere la sicurezza nazionale, migliorare le prestazioni sportive e mantenere la biodiversità. Solo per citarne alcuni.

Nel corso degli anni, i centri accademici e i leader aziendali hanno cercato di rinnovare il significato dei big data e della business intelligence mentre si sviluppano i contesti economici e tecnologici. Ecco due delle definizioni più comuni:

"Business Intelligence (BI) è un termine generico che include applicazioni, infrastruttura e best practice che consentono l'accesso e l'analisi dei dati per migliorare e ottimizzare decisioni e prestazioni." (Gartner)

"Big data è un termine che si applica a un database. Le sue dimensioni o il tipo non hanno la capacità di raccogliere, gestire ed elaborare database tradizionali tradizionali a bassa latenza. ha una o più delle seguenti caratteristiche: volume elevato, alta velocità o elevata diversità I big data provengono da sensori, dispositivi, video / audio, reti, file di registro, applicazioni di transazione, Internet e social media - la maggior parte di essi È prodotto in tempo reale e su larga scala. (IBM Analytics)

Basato su definizioni standard, business intelligence e big data si riferiscono principalmente a due discipline che differiscono ma dipendono dalla loro capacità di elaborare due diversi tipi di dati (dimensioni, velocità, varietà).

La business intelligence di solito elabora dati strutturati, mentre gli esperti di big data elaborano grandi quantità di dati non strutturati alla velocità della luce. Entrambi possono presentare la quarta e più importante V (ovvero il valore) sotto forma di descrizioni, previsioni e analisi / rapporti scritti.

Infine, in ogni area vengono utilizzate diverse tecnologie di masterizzazione, il set di dati è più complesso di quello solitamente creato per la BI, ma possono condividere strumenti comuni come SQL e Python.

Business intelligence e big data: vantaggi

I big data e la business intelligence sono di particolare importanza per le organizzazioni, quindi molte grandi aziende attraggono analisti di BI e specialisti di dati per estrarre e convertire i dati in oro.

La business intelligence prevede la raccolta, il monitoraggio e l'elaborazione di dati grezzi ma spesso strutturati per identificare, sviluppare o guidare opportunità per aumentare l'efficienza aziendale. Le organizzazioni utilizzano la BI per supportare molti dipartimenti come vendite, conformità, assunzioni, produzione, gestione dei talenti, successo dei clienti e marketing. Utilizzando gli strumenti di BI, le aziende possono trovare idee che cambiano il gioco, come il miglior modello di prezzi per una determinata località o il flusso di lavoro / pianificazione del personale più efficiente per una particolare impresa manifatturiera.

I big data, d'altra parte, possono portare cose ancora più sorprendenti. Le aziende utilizzano l'analisi dei big data per scopi simili, tra cui riduzione dei costi, rilevazione più rapida, rilevazione delle anomalie, margine di profitto e riduzione del rischio. Governi, istituzioni finanziarie, grandi rivenditori e produttori di telecomunicazioni supportano gruppi di scienza dei dati di grandi dimensioni e attivi poiché i big data fanno una differenza significativa.

Strumenti e tecnologia

Per raccogliere dati, gli specialisti della BI utilizzano una varietà di strumenti, inclusi fogli di calcolo (ad es. Excel), risorse di ricerche di mercato (ad es. Thompson, PwC e LinkedIn) e servizi di archiviazione dei dati (ad es. , Offerto da SAP), Oracle e Amazon), software di analisi aziendale (come Power BI, Sisense e Tableau) e linguaggi di gestione del database (ad esempio SQL).

D'altra parte, gli specialisti di big data - spesso matematici, statistici, attuari o esperti di dati del mondo reale - possono utilizzare i dati provenienti da piattaforme di big data come Cloudera e Apache Hadoop e modelli di programmazione di cluster come Apache Spark e MapReduce. compresi strumenti altamente specializzati. database e programmi come MongoDB servono principalmente per comprendere il viaggio e il significato degli oceani non strutturati.

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