Kecerdasan Bisnis dan Data Besar: Apa Perbedaannya?

Penelitian dan data besar serupa, tetapi tidak sama.

Secara umum, Business Intelligence (BI) mengacu pada data terstruktur dan mudah digunakan yang memengaruhi profitabilitas dan keunggulan kompetitif. Data besar, di sisi lain, mengacu pada sejumlah besar data digital yang tersebar di mana-mana, seperti yang Anda harapkan, dengan para praktisi umumnya lebih memperhatikan data yang lebih terstruktur.

Kedua area memiliki data kompresi untuk menghasilkan wawasan dan mengimplementasikan acara. Namun, mereka berbeda dalam ukuran dan sifat masing-masing informasi yang difokuskan, serta dalam alat yang digunakan dalam pengolahan data. Tujuan dan hasil spesifik mereka terkadang konsisten, tetapi tidak selalu. Misalnya, Anda tidak memerlukan data besar untuk membangun sistem intelijen bisnis yang layak, tetapi data besar dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan BI.

Dalam artikel ini, kami memecah apa yang perlu Anda ketahui tentang data besar dan data bisnis.

Cakupan, definisi dan manfaat resmi: BI dan data besar

Kecerdasan bisnis membantu perusahaan membuat keputusan yang cerdas dan menghasilkan laba. Bisnis menggunakan BI secara khusus untuk meningkatkan proses, perencanaan, dan pendapatan. Sementara itu, data besar dapat melakukan fungsi yang sama, tetapi dapat melakukannya lebih cepat dan dalam skala besar. Data besar juga membantu organisasi mencapai sukses besar: merancang bra yang sempurna, memerangi kanker, melindungi keamanan nasional, meningkatkan kinerja olahraga dan keanekaragaman hayati. Untuk beberapa nama.

Selama bertahun-tahun, pusat-pusat akademik dan para pemimpin bisnis telah berupaya memperbarui makna big data dan intelijen bisnis ketika konteks ekonomi dan teknologi berkembang. Berikut adalah dua definisi yang paling umum:

"Business Intelligence (BI) adalah istilah umum yang mencakup aplikasi, infrastruktur, dan praktik terbaik yang memungkinkan akses dan analisis data untuk meningkatkan dan mengoptimalkan keputusan dan kinerja." (Gartner)

"Data besar adalah istilah yang berlaku untuk suatu basis data. Ukuran atau jenisnya tidak memiliki kemampuan untuk mengumpulkan, mengelola, dan memproses basis data konvensional tradisional dengan latensi rendah. memiliki satu atau lebih fitur berikut: volume tinggi, kecepatan tinggi, atau keragaman tinggi Big data berasal dari sensor, perangkat, video / audio, jaringan, file log, aplikasi transaksi, Internet dan media sosial - kebanyakan dari mereka Ini dibuat secara real time dan dalam skala besar. (IBM Analytics)

Berdasarkan definisi standar, intelijen bisnis dan data besar berhubungan terutama dengan dua disiplin ilmu yang berbeda tetapi bergantung pada kemampuan mereka untuk memproses dua jenis data yang berbeda (ukuran, kecepatan, variasi).

Intelegensi bisnis biasanya memproses data terstruktur, sementara para ahli data besar memproses sejumlah besar data tidak terstruktur dengan kecepatan kilat. Keduanya dapat menyajikan nilai V keempat (dan yang paling penting) dalam bentuk analisis / pelaporan deskriptif, prediksi, dan tertulis.

Akhirnya, setiap bidang menggunakan berbagai teknologi pengapian, toolkit berbasis data seringkali lebih kompleks daripada yang dibuat untuk BI, tetapi mereka dapat berbagi alat umum seperti SQL dan Python.

Kecerdasan bisnis dan data besar: manfaat

Data besar dan intelijen bisnis sangat penting bagi organisasi, sehingga banyak bisnis besar mempekerjakan analis BI dan spesialis data untuk menambang dan mengubah data menjadi emas.

Intelegensi bisnis melibatkan pengumpulan, pemantauan, dan pemrosesan data mentah tetapi sering terstruktur untuk mengidentifikasi, mengembangkan, atau mendorong peluang untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Organisasi menggunakan BI untuk mendukung banyak departemen seperti penjualan, kepatuhan, perekrutan, produksi, manajemen bakat, kesuksesan pelanggan dan pemasaran. Dengan menggunakan alat BI, perusahaan dapat memunculkan ide-ide yang mengubah permainan, seperti model penetapan harga terbaik untuk lokasi tertentu atau jadwal alur kerja / staf yang paling efisien untuk perusahaan manufaktur tertentu.

Data besar, di sisi lain, dapat membawa hal-hal yang lebih menakjubkan. Bisnis menggunakan analitik data besar untuk tujuan serupa, termasuk pemotongan biaya, deteksi lebih cepat, deteksi anomali, margin laba, dan pengurangan risiko. Pemerintah, lembaga keuangan, pengecer besar, dan pembuat telekomunikasi mendukung kelompok ilmu data yang besar dan aktif karena data besar membuat perbedaan yang signifikan.

Alat dan teknologi

Untuk mengumpulkan data, spesialis BI menggunakan berbagai alat, termasuk spreadsheet (mis. Excel), sumber daya riset pasar (mis., Data Thompson, PwC, dan LinkedIn), dan layanan penyimpanan data (mis. , Ditawarkan oleh SAP), Oracle dan Amazon), perangkat lunak analitik bisnis (seperti Power BI, Sisense, dan Tableau) dan bahasa manajemen basis data (mis. SQL).

Di sisi lain, spesialis data besar - seringkali ahli matematika, statistik, aktuaris atau spesialis data dunia nyata - berasal dari platform data besar seperti Cloudera dan Apache Hadoop, dan model pemrograman klaster seperti Apache Spark dan MapReduce, termasuk alat yang sangat khusus. database dan program seperti MongoDB terutama untuk memahami perjalanan dan makna lautan yang tidak terstruktur.

Untuk artikel lain, kunjungi www.goskills.com.