Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Warehouse
Business Intelligence (BI) ist eine Reihe von Methoden und Tools, mit denen Unternehmen auf Daten aus verschiedenen Quellsystemen zugreifen und diese untersuchen können, um die Leistung des Unternehmens besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen, die die Leistung verbessern und neue strategische Möglichkeiten für schaffen Wachstum.
Data Warehouse (DW) ist einfach eine Konsolidierung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, die eine Grundlage für Business Intelligence bilden und eine bessere strategische und taktische Entscheidung ermöglichen. Ich kann also sagen, dass Data Warehouses eine geschäftliche Bedeutung haben. In der Datenbank werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen Format gespeichert. The Warehouse ähnelt Godown (Big Building), in dem viele Dinge gespeichert werden können. Intelligente Algorithmen wie die Indizierung erleichtern jedoch das Auffinden und Abrufen von Daten nach demselben Konzept. Data - Warehouse funktioniert.
Data Warehouse ähnelt einer relationalen Datenbank, die zum Abfragen und Analysieren der Daten und nicht zur Transaktionsverarbeitung dient. Es enthält normalerweise Verlaufsdaten, die von Transaktionsdaten abgeleitet sind, kann jedoch Daten aus verschiedenen Datenquellen enthalten. Data Warehouses enthalten Daten in Faktentabellen (Tabellen, die Zahlen wie Umsatz und Kosten abdecken) und Dimensionen (Gruppieren von Fakten nach verschiedenen Attributen wie Region, Büro oder Woche).
Ich werde bestimmte Abkürzungen wie BI für Business Intelligence und DW für Data Warehouse verwenden, da diese einfach zu schreiben sind. Ich hoffe, Sie haben bisher genug Verständnis für die Konzepte von Business Intelligence und Data Warehouse, die in der Data Analytics-Domäne so häufig verwendet werden. Diese werden so fälschlicherweise verwendet, dass selbst Leute, die in dieser Domäne arbeiten, nicht wissen, was sie wann verwenden sollen.
Lassen Sie uns nun genau verstehen, was Business Intelligence ist, das in der Analytics-Branche so viel Verwirrung stiftet, dass manche Leute beide Begriffe synonym verwenden und im Internet viele Diskussionen geführt werden.
BI ist im Grunde ein Business Intelligence-System, das Ihnen mitteilt, was in Ihrem Unternehmen passiert ist oder gerade passiert - es beschreibt Ihnen die Situation. Darüber hinaus beschreibt Ihnen eine gute BI-Plattform dies in Echtzeit in einer granularen, genauen und darstellbaren Form.
Aber auf welcher Basis ist es dazu in der Lage, was ist die Quelle. Wie kann es mir bei einer strategischen Entscheidung helfen?
Ich werde Ihnen sagen, warum es so intelligent ist, dass es ganz einfach Daten nutzt. Daten, die über einen großen Zeitraum aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden.
Nun stellt sich jedoch eine sehr grundlegende Frage, wo sich diese Daten befinden. Diese Daten werden im Data Warehouse (DDS, Cubes) gespeichert. Und BI-Systeme nutzen Data Warehouse-Daten und ermöglichen die Anwendung ausgewählter Metriken auf potenziell große, unstrukturierte Datensätze. Dazu gehören Abfragen, Data Mining, Online Analytical Processing (OLAP) und Berichterstellung sowie Überwachung der Geschäftsleistung sowie prädiktive und präskriptive Analysen .
Vergleichen wir nun Business Intelligence und Data Warehouse, um ein besseres Verständnis durch Vergleichen zu erhalten.
Head to Head Vergleich zwischen Business Intelligence und Data Warehouse (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-5-Vergleiche zwischen Business Intelligence und Data Warehouse
Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und Data Warehouse
Im Folgenden wird der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Warehouse beschrieben
- BI bedeutet, mithilfe von Daten aus dem Data Warehouse (DW) Einsichten zu finden, die das aktuelle Geschäftsbild darstellen (Wie und Was).
- Bei BI geht es um den Zugriff auf und das Durchsuchen von Unternehmensdaten, während in Data Warehouse Daten gesammelt, transformiert und gespeichert werden.
- DW beschreibt den tatsächlichen Prozess der Datenbankerstellung und -integration sowie Regeln für die Datenprofilerstellung und Geschäftsvalidierung, während Business Intelligence Tools und Techniken verwendet, die sich auf Anzahl, Statistik und Visualisierung konzentrieren, um die Geschäftsleistung zu verbessern.
- BI befasst sich mit OLAP-, Datenvisualisierungs- und Data Mining- und Abfrage- / Berichterstellungstools, während DW Datenerfassung, Metadatenverwaltung, Datenbereinigung, Datentransformation, Datenverteilung und Datenwiederherstellung / Sicherungsplanung übernimmt.
- DW-Teams verwenden Tools wie Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica usw., während BI-Teams Tools wie Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView usw. verwenden.
- Softwareingenieure, hauptsächlich Dateningenieure, beschäftigen sich mit DW, während Führungskräfte und Manager mit BI befasst sind.
Vergleichstabelle zwischen Business Intelligence und Data Warehouse
| Grundlage für den Vergleich | Business Intelligence | Data Warehouse |
| Was es ist | System zur Ableitung von betriebswirtschaftlichen Erkenntnissen. | Datenspeicherung: historisch zusammen mit der aktuellen. |
| Quelle | Daten aus dem Data Warehouse. | Daten aus mehreren Datenquellen, Anwendungen. |
| Ausgabe | Geschäftsberichte, Diagramme, Grafiken | Daten- und Dimensionstabellen für vorgelagerte Anwendungen oder BI-Tools. |
| Publikum | Top-Führungskräfte, Manager | Dateningenieure, Datenanalytiker, Business Analyst. |
| Werkzeuge | MSBI, QlikView, Cognos usw. | Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica |
Fazit - Business Intelligence vs. Data Warehouse
Daher möchte ich diesen Artikel als BI-Tools wie QlikView, MSBI und Oracle BI abschließen, die alle auf Daten aus Data Warehouses zugreifen. Darüber hinaus können Geschäftsanwender detailliertere und ansehnlichere Berichte, Diagramme und Diagramme erstellen, mit denen Führungskräfte in verschiedenen Funktionsbereichen wie Finanzen, Lieferkette, Personalwesen, Vertrieb und Marketing sowie Kundenservice eine effektivere Geschäftsentscheidung treffen können.
Ich möchte dies näher erläutern, da wir uns heutzutage für Analytics auf das Big-Data-Ökosystem zubewegen, um eine große Datenmenge zu verarbeiten, aber auf jeden Fall auf Enterprise Data Hub mit verteiltem System und Map Reduce-Verarbeitung oder In-Memory Ausführungsmaschine wie Spark.
Jetzt hoffe ich, dass es eine klare Unterscheidung zwischen Business Intelligence und Data Warehouse gibt, und teile mir deine Gedanken im Kommentarbereich mit.
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Dies war ein Leitfaden für Business Intelligence vs Data Warehouse, 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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