تفاوت کلیدی بین داده کاوی و هوش تجاری
در سازمان های داده محور، اصطلاحات داده کاوی و هوش تجاری اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما در واقعیت، این دو مفهوم متفاوت هستند که نقش‌های مشخصی را در دنیای داده‌های بزرگ بازی می‌کنند. هنگامی که داده کاوی و هوش تجاری با هم ترکیب شوند، به کسب و کارها کمک می کند تا از داده های خود استفاده کنند تا تغییرات مداوم در رفتار و ترجیحات مصرف کننده را حفظ کنند. کسب و کارها می توانند دقیقا پیش بینی کنند که مشتریانشان چه می خواهند.
این وبلاگ دقیقاً تفاوت های بین داده کاوی و هوش تجاری را توضیح می دهد. اما ابتدا اجازه دهید با مروری بر داده کاوی و هوش تجاری و اهمیت آنها در دنیای داده های بزرگ شروع کنیم.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند برای حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها استفاده شود. تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی، کسب و کارها را قادر می سازد تا روندهای آینده را پیش بینی کنند و تصمیمات آگاهانه تری اتخاذ کنند. داده کاوی یک زیرشاخه میان رشته ای از علوم کامپیوتر و آمار است که هدف آن استخراج اطلاعات از یک مجموعه داده و تبدیل آن به یک ساختار قابل درک برای استفاده بیشتر است.
با توجه به تکامل فناوری ذخیره‌سازی داده و ظهور کلان داده‌ها، اتخاذ تکنیک‌های داده کاوی در چند دهه اخیر سرعت گرفته است و به کسب‌وکارها در تبدیل داده‌های خام به دانش مفید کمک میکند.
داده کاوی چگونه کار می کند؟
برای تغییر این متن بر روی دکمه ویرایش کلیک کنید. لورم ایپسوم متن ساختگی با تولید سادگی نامفهوم از صنعت چاپ و با استفاده از طراحان گرافیک است.
یک فرآیند ایده آل داده کاوی شامل شش مرحله زیر است:
- درک تجاری: اولین قدم در شروع هر پروژه داده کاوی، شناسایی مشکل تجاری است که باید حل شود. بدون تمرکز واضح بر روی یک نتیجه تجاری معنی دار، ممکن است در نهایت یک سری از داده ها را بارها و بارها بررسی کنید بدون اینکه هیچ بینش معنی داری را کشف کنید.
- درک داده ها: درک درستی از داده های موجود که برای حل مشکل کسب و کار مورد نیاز است ایجاد کنید.
- آماده سازی داده ها: این مرحله شامل آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل است. اغلب اوقات، داده های استخراج شده از منابع متفاوت در قالب مناسب برای انجام تحلیل اکتشافی نیستند. از این رو، چنین داده هایی باید به قالب مناسبی برای تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شوند.
- مدل‌سازی: الگوریتم‌ها را می‌توان برای شناسایی الگوها در داده‌ها استفاده کرد و سپس می‌توان آن الگوها را در یک مدل پیش‌بینی اعمال کرد. این مرحله مستلزم انتخاب و بکارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی بر اساس پارامترهای کالیبره‌شده است و ممکن است نیاز به تبدیل داده‌های اضافی داشته باشد.
- ارزیابی: ارزیابی شامل تعیین این است که آیا نتایج حاصل از یک مدل مشخص به دستیابی به هدف تجاری کمک می کند یا خیر. فازهای تکراری اغلب برای تنظیم دقیق الگوریتم به منظور دستیابی به بهترین نتایج استفاده می شود. هدف اصلی تعیین اینکه آیا الگوریتم داده کاوی با هدف اصلی تجاری مطابقت دارد یا خیر.
- استقرار: پس از تکمیل مراحل فوق، نتایج پروژه به کار گرفته می شود تا در اختیار تصمیم گیرندگان قرار گیرد. داده کاوی در این مرحله برای استخراج اطلاعات و بینش عملی از محیط هدف استفاده می شود. ممکن است مستلزم امتیازدهی، به دست آوردن جزئیات مدل، یا ادغام مدل های داده کاوی در زیرساخت انبار داده، برنامه ها، یا ابزارهای پرس و جو و گزارش باشد.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از فرآیندها، معماری‌ها و فناوری‌هایی است که داده‌های خام را به اطلاعات معنادار تبدیل میکند و به کسب‌وکارها کمک میکند تا تصمیمات آگاهانه را اتخاذ کنند. مجموعه ای از نرم افزارها و خدمات است که برای تبدیل داده ها به اطلاعات و دانش قابل اجرا طراحی شده است. هوش تجاری تأثیر مستقیمی بر تصمیمات تجاری استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی در سازمان ها دارد. این امکان تصمیم گیری مبتنی بر واقعیت را بر اساس داده های تاریخی به جای فرضیات و غریزه واقعی فراهم می کند. ابزارهای هوش تجاری داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و گزارش‌ها، خلاصه‌ها، داشبوردها، نقشه‌ها، نمودارها و نمودارها را تولید می‌کنند تا اطلاعات دقیق تجاری را در اختیار کاربران قرار دهند.
چرا هوش تجاری مهم است؟
اکنون که درک اولیه ای از چیستی هوش تجاری دارید، وقت آن رسیده است که بدانید چرا هوش تجاری در کسب و کارهای مدرن بسیار حیاتی است:
- ایجاد بینش مشتری جدید: یکی از دلایل اصلی سرمایه‌گذاری زمان، پول و تلاش کسب‌وکارها در هوش تجاری این است که به آنها اجازه میدهد تا روندهای خرید فعلی مشتریان را بهتر مشاهده و تجزیه و تحلیل کنند. هنگامی که از BI برای درک اینکه مشتریان شما چه چیزی می خرند و چرا آن را می خرند استفاده کردید، می توانید از این دانش برای ایجاد محصولات و بهبود محصولی که انتظارات و نیازهای آنها را برآورده می کند استفاده کنید که در نهایت نتیجه سازمان شما را بهبود می بخشد.
- اطلاعات عملی: یک سیستم هوش تجاری موثر الگوها و روندهای سازمانی کلیدی را شناسایی می کند. یک سیستم هوش تجاری همچنین شما را قادر می سازد تا پیامدهای فرآیندها و تغییرات مختلف سازمانی را درک کنید و به شما امکان می دهد تصمیمات آگاهانه بگیرید و اقدامات مناسب را انجام دهید.
- بهبود کارایی: سیستم‌های هوش تجاری به بهبود کارایی سازمانی کمک می‌کنند، که بهره‌وری و به طور بالقوه درآمد را افزایش میدهد. سیستم‌های هوش تجاری سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا به راحتی اطلاعات مهم را در میان بخش‌ها به اشتراک بگذارند و در زمان گزارش‌دهی، استخراج داده‌ها و تفسیر داده‌ها صرفه‌جویی کنند. آسان‌تر و کارآمد کردن اشتراک‌گذاری اطلاعات به سازمان‌ها این امکان را میدهد که نقش‌ها و وظایف اضافی را با اجازه دادن به کارکنان برای تمرکز بر کارشان به جای پردازش داده حذف کنند.
تفاوت های کلیدی بین داده کاوی و هوش تجاری
- 1) هدف
هدف هوش تجاری تبدیل داده ها به اطلاعاتی است که مدیران بتوانند از آنها استفاده کنند. هوش تجاری بر شاخص های کلیدی عملکرد نظارت می کند و داده ها را به گونه ای ارائه می کند که تصمیم گیری مبتنی بر داده را ارتقا می دهد. از سوی دیگر، داده کاوی بر کاوش داده ها و شناسایی راه حل هایی برای مشکلات خاص تجاری متمرکز است. داده کاوی از هوش محاسباتی و الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها استفاده میکند که سپس از طریق هوش تجاری به مدیریت ارائه می‌شوند.
- 2) نوع راه حل
هوش تجاری شامل نظارت بر عملکرد شاخص های کلیدی عملکرد است و بنابراین ماهیت حجمی دارد. از سوی دیگر، داده کاوی از روش ها و الگوریتم های علمی برای کشف الگوها و رفتارهای داده استفاده می کند. علاوه بر این، به شناسایی نقاط کور مدیریتی کمک می کند و تجزیه و تحلیل آماری مورد به مورد گسترده ای را ارائه می دهد.
- 3) نتایج مورد انتظار
داده کاوی مجموعه داده های منحصر به فردی را تولید می کند زیرا با تبدیل داده ها به قالب قابل استفاده و حل مشکلات تجاری منحصر به فرد هماهنگ تر است. داده کاوی گزارش هایی را با توصیه هایی برای تصمیم گیری استراتژیک ارائه می دهد. از سوی دیگر، نتایج هوش تجاری در نمودارها، نمودارها، داشبوردها و گزارش ها ارائه می شود. نمایش نتایج BI به منظور تأثیرگذاری بر تصمیمات مبتنی بر داده بسیار مهم است.
- 4) تمرکز رویکرد
داده کاوی به کسب و کارها در توسعه شاخص های عملکرد کلیدی جدید برای هوش تجاری با مطالعه الگوها کمک می کند. در نتیجه، هوش تجاری بر نشان دادن پیشرفت به سمت KPIهای تعریف شده توسط داده کاوی متمرکز است. معیارهای گسترده ای مانند درآمد کل، کل بلیط های پشتیبانی مشتری و ARR در طول زمان تصویری جامع از عملکرد شرکت ارائه می دهد و به ذینفعان اعتماد به نفس برای تصمیم گیری های مهم می دهد.
- 5) حجم داده ها
مجموعه داده های بزرگ معمولاً توسط تکنیک های BI معرفی می شوند. با این حال، آنها به پردازش پایگاه داده های رابطه ای محدود می شوند. داده کاوی به مجموعه داده های کوچکتری نیاز دارد که منجر به هزینه های پردازش داده بالاتر می شود. داده کاوی برای پردازش مجموعه داده های متمرکز بر یک بخش خاص، بخش مشتری یا رقیب (ها) مناسب است. می تواند با تجزیه و تحلیل این مجموعه داده های کوچکتر، روندها و الگوهای پنهان سؤالات تجاری خاص را کشف کند. برخلاف داده کاوی، هوش تجاری پایگاه‌های داده ابعادی یا رابطه‌ای را تجزیه و تحلیل میکند تا مشخص کند که چگونه یک سازمان به طور کلی عملکرد دارد.
چگونه داده کاوی و هوش تجاری با هم کار می کنند؟
در حالی که تعاریف هوش تجاری و داده کاوی کاملاً متفاوت است، این دو فرآیند به خوبی یکدیگر را تکمیل می کنند. داده کاوی را می توان به عنوان پیشرو در هوش تجاری در نظر گرفت. هنگامی که داده ها جمع آوری می شوند، به طور کلی خام و بدون ساختار هستند، که تولید بینش را دشوار می کند. داده کاوی این مجموعه داده‌های پیچیده را رمزگشایی میکند و نسخه پاک‌تری را تولید میکند که تیم هوش تجاری می‌تواند بینش‌هایی را از آن استخراج کند.
داده کاوی همچنین می تواند به مجموعه داده های کوچکتر بپردازد. این امر به کسب و کارها امکان می دهد تا علت اصلی یک روند خاص را تعیین کنند و سپس از هوش تجاری برای پیشنهاد راه هایی برای سرمایه گذاری بر روی آن استفاده کنند. داده کاوی توسط تحلیلگران برای جمع آوری اطلاعات خاص در قالب مورد نیازشان استفاده می شود و سپس از ابزارهای هوش تجاری برای تعیین و ارائه دلیل اهمیت اطلاعات استفاده می کنند. به طور خلاصه، کسب‌وکارهایی که در ابزارهای هوش تجاری و داده‌کاوی سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند به سرعت تحلیل‌های پیچیده را انجام، آزمایش و تفسیر کنند. در نتیجه، داده کاوی و هوش تجاری فرآیندهای ساده تر و بازده مالی بالاتری را تولید می کنند.
مولفه داده کاوی هوش تجاری
هدف طراحی شده برای بررسی داده ها و یافتن تبدیل داده های خاص و
راه حل برای یک مشکل خاص تجاری بدون ساختاربه بینش
نوع راه حل بر اساس الگوریتم ها و روشهای علمی ماهیت حجمی دارد وقادر
به نمایش نتایج دقیق در
طول تجسم است
نتایج مورد راه حل یک مشکل را شناسایی میکند تا نمودار و نمودارها در
انتظار بتواند در( داشبورد یا کی پی آی) آن را به قالب (کی پی آی )
عنوان یک گزارش نشان دهد. نمایش بصری داشبورد
تمرکزرویکرد راه حلی برای یک بی آی جدید کی پی آی کی پی آی هارا نشان میدهد
با ایجاد مشکل شناسایی میکند.
حجم داده ها مجموعه داده های کوچک پردازش شده مجموعه داده های پردازش
با هزینه های پردازش بالا شده درپایگاه های داده
رابطه ای
این پست شما را با جزئیات اساسی داده کاوی و هوش تجاری آشنا می کند. شما همچنین در مورد تفاوت های کلیدی بین داده کاوی و هوش تجاری و نحوه استفاده از آنها به بهترین شکل هنگام استفاده پشت سر هم یاد گرفتید. اگر می‌خواهید داده‌ها را از منابع داده‌های مختلف به صورت رایگان در پایگاه داده/مقصد مورد نظر خود ادغام کنید و به‌طور یکپارچه آنها را در ابزار BI انتخابی خود تجسم کنید، researchyar انتخاب مناسبی برای شماست! این به ساده سازی ETL و فرآیند مدیریت منابع داده و مقصد کمک خواهد کرد.
دوره های مرتبط
دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور
آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.
آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL
شما در این دوره آموزشی (آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL) با مفاهیم و اصول هوش تجاری در SQL آشنا می شوید.
آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ
آموزش کامل و پروژه محور مباحث به همراه مثال کاملا عملی در محیط سی شارپ که یک محیط برنامه نویسی ماکروسافتی می باشد. دوره آموزش داشبورد سازی در سی شارپ شامل ساخت یک داشبود زیبا در محیط سی شارپ به کمک کامپوننتهای ssrs و Chart.js می باشد.
آموزش کاملا حرفه ای ویدیویی هوش تجاری در Oracle
آموزش ویدیویی هوش تجاری در Oracle ابتدا به بررسی ساختار کلی هوش تجاری اوراکل پرداخته و سپس به مراحل نصب نرم افزارهای مرتبط با کار خود می پردازیم. سپس مباحث آنالیز داده و فاندامنتال کار را بررسی کرده و در خصوص ریپازیتوری و مسایل مربوط به ان صحبت می کنیم.
دیدگاهتان را بنویسید