商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)中，商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析經(jīng)常交替使用。雖然兩者不同，但很難弄清楚其中的區(qū)別。
人們現(xiàn)在意識(shí)到商業(yè)分析和商業(yè)智能解決方案在零售業(yè)的影響。此外，其不僅僅局限于零售領(lǐng)域。商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代最強(qiáng)大的力量。為了獲得更好的結(jié)果，我們應(yīng)該熟悉這兩者的區(qū)別。
下面，讓我們先來(lái)了解這兩者的定義，再研究其中的區(qū)別。
什么是商業(yè)智能?
商業(yè)智能(BI)使用軟件和服務(wù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的見(jiàn)解，從而影響企業(yè)的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)業(yè)務(wù)選擇。為了讓用戶深入了解業(yè)務(wù)狀況，BI工具訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)集，并在報(bào)告、摘要、儀表板、圖表、圖表和地圖中顯示分析結(jié)果。
在現(xiàn)代商業(yè)智能領(lǐng)域，電子表格已被完全淘汰。相反，BI利用SQL數(shù)據(jù)庫(kù)、云平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)，幫助組織做出更有自我意識(shí)、基于證據(jù)的選擇。
商業(yè)智能需要編碼嗎?
編碼對(duì)于商業(yè)智能(BI)處理數(shù)據(jù)和生成富有洞察力的發(fā)現(xiàn)是必要的。BI項(xiàng)目生命周期的數(shù)據(jù)建模和倉(cāng)庫(kù)階段涉及到編碼。但是，BI生命周期的其他階段并不需要編碼。任何具有一定編程經(jīng)驗(yàn)的人都可以開(kāi)始從事BI工作。
商業(yè)智能vs商業(yè)分析
對(duì)事件時(shí)間的強(qiáng)調(diào)是商業(yè)智能和商業(yè)分析之間的主要區(qū)別。商業(yè)智能側(cè)重于數(shù)據(jù)對(duì)近期和歷史事件的表示；而商業(yè)分析的重點(diǎn)是最有可能發(fā)生的未來(lái)事件。
商業(yè)分析師vs商業(yè)智能分析師的薪酬
與商業(yè)分析師相比，商業(yè)智能分析師賺的錢(qián)更多。Payscale聲稱，商業(yè)分析師的年收入為70644美元，而B(niǎo)I分析師的年收入為71050美元。
什么是數(shù)據(jù)分析?
對(duì)未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查以得出此類信息的推論的研究被稱為數(shù)據(jù)分析。許多數(shù)據(jù)分析方法和程序已經(jīng)被機(jī)械化為機(jī)械程序和算法，這些程序和算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，供人類使用。
“數(shù)據(jù)分析”這個(gè)詞很寬泛，涵蓋了許多數(shù)據(jù)分析技術(shù)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以應(yīng)用于任何類型的信息，以獲得可用于使事情變得更好的洞察力。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以使趨勢(shì)和指標(biāo)變得可見(jiàn)，否則這些信息可能會(huì)丟失在數(shù)據(jù)的海洋中。企業(yè)或系統(tǒng)的效率可以通過(guò)使用這些信息以優(yōu)化程序來(lái)提高。
數(shù)據(jù)智能vs數(shù)據(jù)分析
為了確定過(guò)去發(fā)生了什么以及原因，數(shù)據(jù)智能收集并檢查有關(guān)行動(dòng)、事件和其他信息的信息。數(shù)據(jù)科學(xué)和分析方法與這些數(shù)據(jù)一起被用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么，并基于這些數(shù)據(jù)做出業(yè)務(wù)決策。
數(shù)據(jù)分析需要編碼嗎?
高級(jí)編碼知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)不是必需的。相反，他們應(yīng)該具備數(shù)據(jù)管理、可視化和分析軟件的知識(shí)。數(shù)據(jù)分析師需要具備強(qiáng)大的數(shù)學(xué)能力，就像大多數(shù)與數(shù)據(jù)相關(guān)的職業(yè)一樣。
數(shù)據(jù)分析使用哪種語(yǔ)言?
Python和SQL是數(shù)據(jù)分析中最常用的編程語(yǔ)言。一些分析師可能會(huì)利用R進(jìn)行數(shù)值分析、計(jì)算和分析。但是，編碼并不是主要的區(qū)別。那么，是什么?
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
商業(yè)智能分析師通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)以業(yè)務(wù)為中心的洞察力，這與專門(mén)使用分析來(lái)尋找問(wèn)題解決方案的數(shù)據(jù)分析師不同。除了使用的工具可能略有不同之外，這兩種工作的定義、程序、數(shù)據(jù)類型和分析是相對(duì)相同的。
讓我們來(lái)看看商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間的所有區(qū)別:
| 商業(yè)智能 | 數(shù)據(jù)分析 |
起源 | 在RichardMillerDevens寫(xiě)的一本書(shū)中，“商業(yè)智能”一詞在 1865 年首次被用來(lái)描述其重要性。 | 盡管數(shù)據(jù)分析早在19世紀(jì)就已經(jīng)出現(xiàn)了，但它在20世紀(jì)60年代首次創(chuàng)建計(jì)算機(jī)時(shí)才開(kāi)始流行起來(lái)。 |
范圍 | 改進(jìn)企業(yè)決策所需的信息稱為商業(yè)智能。 | 數(shù)據(jù)分析是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用格式的過(guò)程。 |
功能性 | 商業(yè)智能主要用于增強(qiáng)決策和協(xié)助企業(yè)擴(kuò)展業(yè)務(wù)。 | 數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)清理、預(yù)測(cè)和轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)分析的主要目標(biāo)。 |
實(shí)現(xiàn) | 市場(chǎng)上的各種BI產(chǎn)品都可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。只有保存在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中的歷史數(shù)據(jù)才能用于BI實(shí)施。 | 數(shù)據(jù)分析可以通過(guò)利用市場(chǎng)上不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。BI工具還可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，但這取決于組織選擇的策略或方法。 |
調(diào)試方法 | 只能使用歷史數(shù)據(jù)和最終用戶的需求來(lái)調(diào)試BI機(jī)制。 | 提出的方法可以通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的格式來(lái)調(diào)試數(shù)據(jù)分析。 |
商業(yè)智能分析師vs數(shù)據(jù)分析師
下面來(lái)看看商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別:
| 商業(yè)智能分析師 | 數(shù)據(jù)分析師 |
定義和目標(biāo) | BI分析師使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和BI工具來(lái)尋找影響業(yè)務(wù)決策的以業(yè)務(wù)為中心的洞察力。BI分析師將使用基于證據(jù)的策略向企業(yè)提供情報(bào)。 | 數(shù)據(jù)分析師使用數(shù)據(jù)分析、編程和統(tǒng)計(jì)模型來(lái)識(shí)別問(wèn)題并找到解決方案。數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)將組織的復(fù)雜挑戰(zhàn)分解成數(shù)字來(lái)解決。 |
流程 | BI分析師通過(guò)首先了解業(yè)務(wù)終端用戶的需求，創(chuàng)建一個(gè)易于理解的儀表板或報(bào)告，突出顯示任何重要的見(jiàn)解。然后從相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢并將其鏈接起來(lái)。 | 按照數(shù)據(jù)分析的生命周期，數(shù)據(jù)分析師了解終端用戶，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，清理和分析數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建可視化視圖以提供見(jiàn)解。 |
數(shù)據(jù) | 結(jié)構(gòu)化，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理 | 更廣泛的數(shù)據(jù)變化;可以是非結(jié)構(gòu)化、更混亂的數(shù)據(jù) |
分析類型 | 結(jié)構(gòu)化和周期性分析 | 調(diào)查性、特定性和臨時(shí)性分析 |
技能 | 需求分析 原型設(shè)計(jì) 業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)知識(shí) Microsoft Visio和軟件設(shè)計(jì)工具 | 數(shù)據(jù)分析 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí) SQL和統(tǒng)計(jì)編程 |
工具 | SQL、Excel、Tableau/PowerBI、ETL工具 | Python、R、SQL、Tableau/PowerBI |
教育 | 學(xué)士學(xué)位 | 學(xué)士學(xué)位 |
商業(yè)智能分析師vs數(shù)據(jù)分析師的薪酬
商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師，哪個(gè)薪資更高?數(shù)據(jù)分析和商業(yè)分析需要需求的能力，這些能力通常需要很高的報(bào)酬。根據(jù)Coursera的數(shù)據(jù)，2021年美國(guó)商業(yè)分析師的平均基本工資將為77,218美元，而數(shù)據(jù)分析師的平均基本工資將為69,517美元。
更好的數(shù)據(jù)分析師或商業(yè)智能分析師是什么？
商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師都支持各自企業(yè)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。商業(yè)智能分析師更有可能解決業(yè)務(wù)問(wèn)題并提出解決方案，而數(shù)據(jù)分析師通常更直接地處理數(shù)據(jù)本身。這兩個(gè)職位的需求量都很大，且通常薪酬也很高。
結(jié)論
綜上所述，我們現(xiàn)在已經(jīng)研究了商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間的歷史和顯著區(qū)別。商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析工具的開(kāi)發(fā)是隨著當(dāng)前技術(shù)市場(chǎng)趨勢(shì)而發(fā)展的。
執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的能力是現(xiàn)代商業(yè)智能工具的一個(gè)特性，由企業(yè)客戶決定哪種解決方案最適合其特定的企業(yè)需求。
根據(jù)最新的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的擴(kuò)張都至關(guān)重要。為了幫助二者有效地履行職能，該組織正在對(duì) BI 和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行必要的研究。
