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大数据和商业智能:有什么区别?

时间:2018-12-26来源:商业智能浏览数:180

大数据最近一直在媒体上,但其定义和使用仍然使一些企业决策者望而却步。他们的企业在商业智能(BI)流程和应用程序上投入了大量资金,如果他们所做的事情将以新的名称“大数据”幸福地生活,他们会感到困惑。很多时候,不幸的是,他们今天所做的事情真的很棒是不同的。

另一场Catchphrase战争正在进行中

尽管大数据是一个相对较新的主题,但它已经收集了大量新的标语,解决了数据收集方式,数据分析方式以及使用方式。我们来看看其中的几个。

在野外看到的一些大数据Catchphrases

随着供应商构建产品并提供旨在处理大数据整体或更大领域的某些部分的服务,他们通常会提出自己的标语。希望他们的短语将主宰其他人。这允许他们声称他们发起了这个概念并且所有其他供应商都遵循它们。

在“机器智能”的旗帜下,业界已开始谈论“人工智能”,“深度学习”和“机器学习”这些术语可用于描述产品如何在企业可以学习之前使用数据数据。它还可用于描述工具如何在数据中找到模式和异常,以帮助企业的数据科学家。

如果我们关注数据的使用方式,我们会听到诸如“预测分析”,“智能风险评估”,甚至“大数据分析”等短语。当部署大数据技术以改进时,这些标语已被大量使用系统和应用程序操作,网络性能和数据以及应用程序安全性

随着行业的发展,新的流行语会经常出现。这通常意味着供应商正试图以新的方式定位他们的产品和服务,而不是在底层技术上提供大量的进步。

最后,当供应商挥动大数据旗帜时,他们通常会谈论企业如何检查大量到极大量的数据,以找出以前隐藏的模式,利用各种数据类型的能力,以及进行有用的关联基于新的理解,使他们能够采取快速行动。通常,区别特征是这些技术的部署地点和方式。

企业决策者需要提出的关键问题是“什么是业务或组织影响?”和“大数据是否需要我们更多地了解并开始使用?”。

BI就是关于检查已知的东西

BI“利用软件和服务将数据转化为可操作的情报,从而为组织的战略和战术业务决策提供信息。BI工具访问和分析数据集,并在报告,摘要,仪表板,图形,图表和地图中显示分析结果,为用户提供有关业务状态的详细信息。“换句话说,BI是企业要求的系统方式问题并从他们的信息系统中获得有用的回应。

最后,BI基于企业知识,即正在发生的事情以及跟踪和理解所发生事件的需求。为此,企业构建流程和系统以收集所需数据,对其进行分析,然后根据该分析报告结果。企业知道需要跟踪什么,如何分析数据,甚至如何报告分析以及应该通知谁。

BI成为许多供应商的大赚钱者。他们开发了构建并利用“数据仓库”的工具,并提供了复杂的工具,为决策者提供有用的仪表板和报告工具。

大数据在几个重要方面与BI有关,但却有所不同。

大数据

另一方面,大数据被认为是处理大量数据,但其范围更广,特别是在探索以前的未知数据时。通常,目标是通过筛选企业自己的操作和机器数据来了解要问的问题。一旦知道了这些问题,BI流程就可以用于其他探索和报告,但大数据的一个更有趣的用途是在业务事件发生时将分析集成到业务运营中。因此,这不仅仅是一种更好地解释所发生事情的方法。大数据可以直接影响业务结果。

大数据目前面临的挑战

大数据希望解决的挑战是:

        如何有效地捕获和存储如此大量的数据

        如何分析这些数据,以便企业能够更好地了解自己的运营或客户需求以及如何满足这些需求

        如何收集如此大量的数据并直接支持处理和分析。特别是以安全的方式解决越来越多的隐私法规问题

        企业如何筛选数据,提出重要问题并将结果可视化。

        减少延迟和延迟,以便将分析结合到企业的运营中。

 另一种看待这种情况的方法是企业并不完全了解正在发生的事情。它已观察到其业务运营或客户要求的变化,但并未完全了解正在发生的情况。它可能已经看到收入,客户满意度或竞争环境变化的突然,意外增加或减少。能够实时适应这些变化提供了显着的竞争优势。特别是在商业智能方面,重点是提供缺乏集成自动化的业务洞察力,以实现这些洞察力所暗示的变化。

  意外的变化

  当企业经历意外或突然的变化时,他们通常会开始确定他们之前错过的“为什么”和“如何”。

  例如,竞争对手可能突然进入市场。旧的竞争对手可能会被被视为外人的公司消失或被收购。相邻市场可能已开始与其市场合并并发生冲突,从而导致意外情况和所谓的不良变化。

  巨大的数据存储可能提供线索

  很多时候,这些企业有一个巨大的已经已经积累了很长时间的数据存储,但它根本不知道该怎么办。它可能包含运营数据,包括销售数据,生产数据,研究数据和天气数据。它还可能包含来自销售点设备或制造过程控制系统的大量数据。它也可能包含对监管变化或其他经济变化的理解。

  在了解了“大数据”概念之后,企业决策者被鼓励系统地评估这些数据并寻找模式和异常。这些有价值的信息可以为最近到达的数据提供适当的背景信息。因此,当加载网页时,可以基于与流式传输和实时动作相结合的深度历史数据来优化客户体验。

  最后,他们发现要问的新问题,帮助他们了解发生的事情并提升洞察力。这越来越意味着他们逐渐理解他们需要自动化更灵活的响应,这是由机器学习驱动的,可以识别上下文和意义,从而可以改善企业自身的实践。当然,他们的目标是增加收入,降低成本,或两者兼而有之。

  企业很快就会了解到需要新的工具和专业知识

  一旦企业开始利用大数据,决策者很快就会发现它需要一套不同的工具和专业知识。起初,这个区域可能看起来需要企业“煮沸海洋”才能从整个过程中获得任何价值。当然,这可能是耗时的,并且最终不会导致在过程开始时期望的价值。

  我们建议最好寻找一些很有可能创造新价值或学习的简单事物。这种学习应该为当前的业务线,产品或服务带来新的机会和/或改变思路,而不是对开始时显而易见的事情进行痛苦的研究。

  一旦进入这个旅程,企业很快就会发现,来得太晚的宝贵见解并不那么有价值。它了解到它需要更快地“读取茶叶”。它也很快就会知道,在不自动化流程的情况下反复做同样的事情意味着任何好处都可能在流程本身产生的时间和成本增加的情况下被淹没。

 通常,企业也会开发出可能被认为是20/20后见之明的东西。也就是说,它意识到它“知道”组织中的某个地方即将发生变化,甚至知道如何处理这些变化。有时它会意识到它利用了这些知识并获得了一些重要的好处。其他时候,它得知它没有利用这些知识,并被事件“愚蠢”。

现在是时候了

大数据工具和流程已经发展到足以使企业现在可以安全地学习如何利用它们。他们很快将学到的是,这个领域已经迅速开发出新工具,新方法,新思维方式。许多专家认为数据物流是关键

不要一个人去

 现在大数据的概念已经有时间发展,企业决策者不再需要感觉他们是独立的,没有地图,没有既定的道路,也没有指南。许多供应商现在提供可以充分利用的工具,既定流程和专业服务。记住从小开始,收集经验并获得实际价值。

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