Бізнес-аналітыка і вялікія дадзеныя: у чым розніца?

Бізнес-аналітыка і вялікія дадзеныя гучаць падобна, але яны не супадаюць.

Увогуле, бізнес-аналітыка (BI) ставіцца да структураванай і зручнай для выкарыстання інфармацыі, якая ўплывае на рэнтабельнасць і канкурэнтныя перавагі. З іншага боку, вялікія дадзеныя - як можна чакаць - ставяцца да велізарнай кучы лічбавай інфармацыі, раскіданай па ўсім месцы, прычым практыкуючыя спецыялісты звычайна больш засяроджваюцца на неструктураваных дадзеных.

Абодва поля ўключаюць у сябе храбусценне інфармацыі, каб стварыць разуменне і зрабіць усё, што адбываецца. Але яны адрозніваюцца па аб'ёме і характары інфармацыі, на якой сканцэнтраваны кожны, а таксама па інструментах, якія яны выкарыстоўваюць для апрацоўкі дадзеных. Іх канкрэтныя мэты і вынікі часам супадаюць, але не заўсёды. Для стварэння прыстойнай сістэмы бізнес-аналітыкі, напрыклад, вам не патрэбныя вялікія дадзеныя, але вялікія дадзеныя значна павялічваюць магчымасці BI ў маштабе.

У гэтым артыкуле мы разбіваем, што трэба ведаць пра бізнес-аналітыку і вялікія дадзеныя.

Сфера, фармальныя вызначэнні і перавагі: BI супраць вялікіх дадзеных

Бізнес-аналітыка дапамагае кампаніям прымаць разумныя рашэнні, якія павялічваюць даход. Прадпрыемствы спецыяльна выкарыстоўваюць BI для паляпшэння працэсаў, планавання і прыбытку. Між тым вялікія дадзеныя могуць выконваць адны і тыя ж функцыі, але могуць рабіць гэта хутчэй і ў маштабе. Вялікія дадзеныя таксама дапамагаюць арганізацыям дасягнуць мноства выдатных подзвігаў: распрацаваць ідэальны бюстгальтар, змагацца з ракам, абараніць нацыянальную бяспеку, павысіць спартыўныя вынікі і захаваць біяразнастайнасць. Проста назваць некалькі.

На працягу многіх гадоў, аналітычныя цэнтры і кіраўнікі бізнесу спрабавалі абнавіць сэнс вялікіх дадзеных і бізнес-аналітыкі па меры развіцця эканамічных і тэхналагічных умоў. Вось два найбольш папулярныя вызначэнні:

"Бізнес-аналітыка (BI) - гэта парасон, які ўключае ў сябе прыкладанні, інфраструктуру і інструменты, а таксама лепшыя практыкі, якія дазваляюць атрымаць доступ да аналізу і аналізу інфармацыі для паляпшэння і аптымізацыі рашэнняў і вынікаў працы." (Gartner)

"Вялікія дадзеныя - гэта тэрмін, які ўжываецца да набораў дадзеных, памер або тып якіх пераўзыходзіць магчымасці традыцыйных рэляцыйных баз дадзеных для захопу, кіравання і апрацоўкі дадзеных з нізкай затрымкай. І ён мае адну або некалькі наступных характарыстык - вялікую гучнасць, вялікую хуткасць або вялікую разнастайнасць. Вялікія дадзеныя паступаюць з датчыкаў, прылад, відэа / аўдыё, сетак, файлаў часопісаў, транзакцыйных прыкладанняў, Інтэрнэту і сацыяльных медыя - большая частка іх генеруецца ў рэжыме рэальнага часу і ў вельмі вялікім маштабе. (IBM Analytics)

Грунтуючыся на стандартных вызначэннях, бізнес-аналітыкі і вялікія дадзеныя спасылаюцца на дзве розныя, але звязаныя з імі дысцыпліны, якія адрозніваюцца галоўным чынам ступенню, у якім кожны здольны апрацоўваць дадзеныя трох V (аб'ём, хуткасць, разнастайнасць).

Практыкуючыя бізнес-аналітыкі звычайна апрацоўваюць структураваныя дадзеныя, у той час як прафесіяналы з вялікімі дадзенымі адчуваюць сябе як дома, якія апрацоўваюць вялікія аб'ёмы неструктураваных дадзеных з маланкі. Абодва могуць забяспечыць чацвёрты і найбольш важны V (г.зн. значэнне) у выглядзе апісальнага, прагнастычнага і прадпісальнага аналізу / справаздачнасці.

Нарэшце, кожнае поле выкарыстоўвае іншы набор унутраных тэхналогій, пры гэтым панэль інструментаў для навукі дадзеных звычайна больш складаная, чым тая для BI, хоць яны могуць падзяляць агульныя інструменты, такія як SQL і Python.

Бізнес-аналітыка і вялікія дадзеныя: выгады

Вялікія дадзеныя і бізнес-аналітыка ўяўляюць выдатную каштоўнасць для такіх арганізацый, што на многіх буйных прадпрыемствах працуюць як аналітыкі па біялогіі, так і навукоўцы дадзеных, каб здабываць інфармацыю і ўдакладняць яе ў золата.

Бізнес-аналітыка ахоплівае збор, маніторынг і апрацоўку неапрацаванай, але часта структураванай інфармацыі для выяўлення, распрацоўкі або пашырэння магчымасцей для павышэння эфектыўнасці бізнесу. Арганізацыі выкарыстоўваюць BI для падтрымкі многіх падраздзяленняў, уключаючы продажу, захаванне патрабаванняў, падбор кадраў, вытворчасць, кіраванне талентамі, поспех кліентаў і маркетынг. Выкарыстоўваючы інструменты BI, кампаніі могуць ствараць інфармацыю аб змене гульняў, напрыклад, лепшую мадэль цэнаўтварэння для канкрэтнага месца або найбольш эфектыўны графік працоўнага працэсу / планавання персаналу для дадзенага вытворчага цэха.

З іншага боку, вялікія дадзеныя могуць даць яшчэ больш цудаў. Прадпрыемствы выкарыстоўваюць аналітыку вялікіх дадзеных для аналагічных мэтаў, уключаючы зніжэнне выдаткаў, больш хуткія тэрміны, выяўленне анамаліі, павышэнне рэнтабельнасці і зніжэнне рызык. Паколькі вялікія дадзеныя істотна мяняюць маштаб, урады, фінансавыя ўстановы, буйныя рытэйлеры і гіганты сувязі падтрымліваюць вялікія і актыўныя навуковыя групы.

Інструменты і тэхналогіі

Каб атрымаць інфармацыю ад інфармацыі, спецыялісты BI выкарыстоўваюць шырокі спектр інструментаў, уключаючы электронныя табліцы (напрыклад, Excel), рэсурсы агляду рынку (такія, як тыя, якія прадастаўляюцца Thompson, PwC і LinkedIn), паслугі па захоўванню дадзеных (напрыклад, тыя, якія прапануе SAP, Oracle і Amazon), праграмнае забеспячэнне для бізнес-аналітыкі (напрыклад, Power BI, Sisense і Tableau) і мовы кіравання базамі дадзеных (напрыклад, SQL).

З іншага боку, спецыялісты з вялікіх дадзеных - якія часта з'яўляюцца матэматыкамі, статыстыкамі, актуарыямі або сапраўднымі сінімі навукоўцамі - выкарыстоўваюць вузкаспецыялізаваныя інструменты, уключаючы вялікія платформы дадзеных, такія як Cloudera і Apache Hadoop, мадэлі кластарнага праграмавання, такія як Apache Spark і MapReduce, і праграм баз дадзеных, такіх як MongoDB, для навігацыі і асэнсавання ў асноўным неструктураваных дадзеных акіянаў.

Астатнюю частку артыкула наведайце www.goskills.com.