Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Mining
Business Intelligent wandelt die Daten in umsetzbare Informationen um. Es hilft bei der Optimierung der strategischen und taktischen Geschäftsentscheidungen von Organisationen mithilfe der Anwendungen, Infrastrukturen und Tools sowie der Best Practices, die den Zugriff auf betriebliche Fakten und Zahlen einer Organisation erleichtern. Beim Data Mining werden die nicht erkannten Muster in den Mengen der großen Rohdaten anhand der verschiedenen Perspektiven ausgewertet, um die Daten in nützliche Informationen zu kategorisieren. Auf diese Weise erhalten Sie geschäftliche Erkenntnisse, um Probleme im Voraus zu lösen.
Business Intelligent (BI)
In der Sprache von Laien analysiert das Business Intelligence die komplexen Rohdaten eines Unternehmens und wandelt sie in nützliche Informationen um, die vom Unternehmen benötigt werden. Durch die Verwendung dieser nützlichen Informationen weiß das Unternehmen, was funktioniert, was nicht, was die Zukunft ist und wie Sie Ihr Geschäft verbessern können.
Im Folgenden wird der Prozess beschrieben, der in Business Intelligence involviert ist:
- Aggregieren Sie die komplexen Rohdaten einer Organisation
- Analysieren Sie die Daten
- Präsentieren Sie die Daten in einer aussagekräftigen Visualisierung
- Basierend auf diesen Fakten wird das Unternehmen intelligente Entscheidungen für das Wohlbefinden der Organisation treffen
Auf dem Markt für Business Intelligence stehen viele Tools zur Verfügung, und jedes Unternehmen kann mit diesem Tool seine Geschäftsabläufe verbessern:
- Mikrostrategie
- Tableau
- QlikView
- Sisense
- Oracle Enterprise BI Service
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Präzises Business Intelligence- und Berichterstellungstool (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Data Mining
In der Sprache des Laien, wie das Wort selbst erklärt, geht es nur um die Gewinnung nützlicher Informationen oder Kenntnisse. Data Mining hilft dabei, nützliche Informationen oder Wissen aus einem Ozean von Daten zu finden.
In einer Organisation ist eine Vielzahl von Daten verfügbar. Es gibt keinen Wert für die Daten, bis Sie diese in wertvolle Informationen konvertieren. Diese Daten müssen analysiert und in wertvolle Informationen umgewandelt werden. Daher wird das Data Mining dazu beitragen, diese wertvollen Informationen aus riesigen verfügbaren Datenmengen zu extrahieren. Der andere am Data Mining beteiligte Prozess ist:
- Daten bereinigen
Es werden fehlerhafte, irrelevante, ungenaue und unvollständige Daten verarbeitet
- Daten einbinden
Kombinieren Sie mehrere Datenquellen zu aussagekräftigen Informationen
- Auswahl von Daten
Daten, die für die Analyse von Bedeutung sind, werden aus der Datenbank abgerufen
- Transformation von Daten
Konvertiert Daten in eine bestimmte Form, die für das Mining relevant ist
- Data Mining
Extrahiert die erforderlichen Datenmuster
- Auswertung der Muster in Daten
Extrahiert Muster, die Informationen oder Wissen darstellen, abhängig von interessanten Maßnahmen.
- Präsentation von Informationen oder Wissen
Präsentiert dem Unternehmen das gewonnene Wissen anhand verschiedener Visualisierungen
Die wertvollen Informationen oder Erkenntnisse aus Data Mining können für viele Zwecke verwendet werden, z.
- Management-Analyse
- Marktanalyse
- Risikomanagement
- Unternehmensanalyse
- Kundenmanagement
- Entdeckung eines Betruges
Es sind viele Data Mining-Tools verfügbar. Einige der besten Tools auf dem Markt sind unten aufgeführt:
- R-Programmierung
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- Orange
- Knime
- DataMelt
- FUNKE
- Hadoop
Head-to-Head-Vergleich zwischen Business Intelligence und Data Mining (Infografiken)
Unten finden Sie die Top 7-Vergleiche von Business Intelligence und Data Mining
Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und Data Mining
Im Folgenden wird die Liste der Punkte aufgeführt, die den Hauptunterschied zwischen Business Intelligence und Data Mining beschreiben
- Business Intelligence basiert auf Daten, während Data Mining Datenmuster analysiert.
- Business Intelligence hilft bei der Entscheidungsfindung, aber Data Mining löst ein bestimmtes Problem und trägt zur Entscheidungsfindung bei.
- Das Datenvolumen in Business Intelligence ist enorm, während das Datenvolumen in Data Mining gering ist.
- Business Intelligence umfasst Geschäftsprozess- und Datenanalysemethoden, während in Data Mining Computational Intelligence verwendet wird, um die Lösung für einen Geschäftsfaktor zu ermitteln.
- Business Intelligence umfasst die Generierung, Aggregation, Analyse und Visualisierung von Daten. In Data Mining umfasst dies jedoch das Bereinigen, Integrieren, Umwandeln und Bewerten von Mustern in Daten.
- Business Intelligence informiert und erleichtert die Geschäftsführung und Führungskräfte, während Data Mining KPIs bereitstellt, die in BI-Ergebnissen dargestellt werden können.
- BI bietet Dashboards, Berichte und Dokumente in einer konsolidierten Ansicht vieler KPIs in Grafiken und Diagrammen, während Data Mining Berichte bereitstellt, die zur Entscheidungsfindung beitragen.
- Business Intelligence ist Teil der Entscheidungsfindung in einem Unternehmen, während Data Mining Teil von BI ist, um die KPIs für die Entscheidungsfindung zu erstellen.
Vergleichstabelle für Business Intelligence im Vergleich zu Data Mining
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | Business Intelligence | Data Mining |
| Bedeutung | Umwandlung von Rohdaten in nützliche Geschäftsinformationen. | Entwickelt, um Daten zu untersuchen und die Lösung für ein Problem im Unternehmen zu finden. |
| Gebrauch für Geschäft | Datengesteuert hilft bei der Entscheidungsfindung für ein Unternehmen. | Findet Antworten auf ein Problem oder ein Problem im Geschäft. |
| Datenvolumen | Große Datensätze, die in dimensionalen / relationalen Datenbanken verarbeitet werden | Kleine Datensätze, die für einen kleinen Teil der Daten verarbeitet werden. |
| Qualität der Lösungen | In der Natur volumetrisch und das genaue Ergebnis mit Visualisierungen zu präsentieren. | Verwendet Algorithmen, um genaue Muster für ein Problem zu identifizieren und die toten Winkel zu identifizieren. |
| Präsentation der Ergebnisse | Dashboards und Berichte, dargestellt durch Grafiken und Diagramme mit KPIs | Identifiziert die Lösung für ein Problem, das als einer der KPIs in Dashboards oder Berichten dargestellt werden soll. |
| Analyse | Abhängig von kleinen Datenmengen in der Vergangenheit ist keine Intelligenz beteiligt. Das Management muss die Entscheidung auf der Grundlage der Informationen treffen. | Konzentrierte sich auf ein bestimmtes Problem in der Geschäftswelt bei kleinen Datenmengen, wobei Algorithmen zur Lösungsfindung verwendet wurden. |
| Fokus | Zeigt den Preiswert, den Gewinn, die Gesamtkosten usw. als KPIs an | Identifiziert die Lösung für ein Problem beim Erstellen neuer KPIs für BI |
Fazit - Business Intelligence vs. Data Mining
Obwohl ich in diesem Blog Business Intelligence und Data Mining nur einige charakteristische Unterschiede angegeben habe, zeigt das Ergebnis, dass es einen wichtigen und wesentlichen Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Mining gibt.
Die Nutzung des Internets, mobiler Anwendungen, verschiedener Software- und Cloud-Dienste in Geschäftsprozessen und in der IT nimmt zu, was die Nachfrage nach Data Mining und Business Intelligent for Business erheblich steigert. Daher ist es wichtig, den Hauptunterschied zwischen dem Prozess von Business Intelligence und Data Mining zu verstehen. Die wichtigsten Punkte sind:
- Die Organisation, die die Business Intelligence-Lösung einsetzt, weist eine hohe Erfolgsquote und eine höhere Reife auf, um alle Data Mining-Projekte abzuwickeln. Das durch das Data Mining entdeckte Wissen kann schnell auf den BI-Lösungen getestet werden und die Ergebnisse sind genau.
- BI hilft bei der Decodierung komplexer Rohdaten mithilfe von Data Mining-Techniken und bei der verständlichen Darstellung der komplexen Daten mithilfe verschiedener Visualisierungen mithilfe von Grafiken und Diagrammen. Dies wird dem höheren Management helfen, die notwendige Entscheidung für das Wohlbefinden des Unternehmens zu treffen.
- Das Ergebnis von Data Mining und BI generiert Informationen für Unternehmen. Es ist jedoch sehr wichtig zu beurteilen, ob es notwendig ist, die Wünsche eines Unternehmens zu erfüllen.
- Daten kommen immer weiter, das Datenvolumen und seine Komplexität werden von Tag zu Tag größer und die Daten sind nie die gleichen, die sie sich ständig ändern. Dies zeigt die wachsende Nachfrage nach BI-Lösungen und Data Mining für ein Unternehmen, das die Marktführerschaft innehat.
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Dies war ein Leitfaden für Business Intelligence VS Data Mining, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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