Diferença entre Business Intelligence e Data Mining
O Business Intelligent transforma os dados em informações acionáveis. Ajuda a otimizar as decisões estratégicas e táticas de negócios das organizações, usando aplicativos, infraestrutura e ferramentas, e as melhores práticas que facilitam o acesso aos fatos e números operacionais de uma organização. A Mineração de Dados é o processo de avaliar os padrões não reconhecidos nos conjuntos de grandes dados brutos, de acordo com as diferentes perspectivas para categorizar os dados em informações úteis, resultando na obtenção de insights de negócios para resolver problemas de antemão.
Business Intelligent (BI)
Na linguagem dos leigos, o Business Intelligence analisará os dados brutos complexos de uma organização e os transformará em informações úteis, conforme exigido pelos negócios. Ao usar essas informações úteis, a empresa saberá o que está funcionando, o que não está, qual é o futuro e como você pode melhorar seus negócios.
Abaixo estão os processos envolvidos no Business Intelligence:
- Agregue os dados brutos complexos de uma organização
- Analise os dados
- Apresentar os dados em uma visualização significativa
- Com base nesses fatos, os negócios tomarão decisões inteligentes para o bem-estar da organização
Existem muitas ferramentas disponíveis no mercado para Business Intelligence e qualquer organização pode usar essa ferramenta para melhorar seus negócios:
- Microstrategy
- Quadro
- QlikView
- Sisense
- Serviço Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Ferramenta precisa de inteligência de negócios e relatórios (BIRT)
- DOMO
- Objetos de negócios SAP
Mineração de dados
Na linguagem dos leigos, como a própria palavra explica, é apenas a mineração de informações ou conhecimentos úteis. A mineração de dados ajuda a encontrar informações ou conhecimentos úteis de um oceano de dados.
Há um oceano de dados disponíveis em uma organização. Não há valor para os dados até que você os converta em informações valiosas. É necessário analisar esses dados e convertê-los em informações valiosas. Portanto, a Mineração de Dados ajudará a extrair essas informações valiosas de enormes conjuntos de dados disponíveis. Os outros processos envolvidos na mineração de dados são:
- Limpando os dados
Ele manipulará dados corrompidos, irrelevantes, imprecisos e incompletos
- Integrando os dados
Combine várias fontes de dados em informações significativas
- Seleção de dados
Os dados significativos para a análise serão recuperados do banco de dados
- Transformação de Dados
Converte dados em um formato específico relevante para a mineração
- Mineração de dados
Extrairá padrões de dados necessários
- Avaliando os padrões em Dados
Extrairá padrões que representam informações ou conhecimentos, dependendo de medidas interessantes.
- Apresentação de informação ou conhecimento
Apresentará o conhecimento extraído aos negócios usando diferentes visualizações
As informações ou conhecimentos valiosos revelados pela Data Mining podem ser usados para vários propósitos, como:
- Análise Gerencial
- Análise de mercado
- Gerenciamento de riscos
- Análise Corporativa
- Gestão de Clientes
- Detecção de fraude
Existem muitas ferramentas de mineração de dados disponíveis, algumas das melhores ferramentas do mercado estão listadas abaixo:
- Programação R
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- laranja
- Knime
- DataMelt
- FAÍSCA
- Hadoop
Comparação direta entre business intelligence e mineração de dados (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 7 principais entre Business Intelligence e Data Mining
Principais diferenças entre Business Intelligence VS Data Mining
Abaixo está a lista de pontos que descrevem a principal diferença entre Business Intelligence e Data Mining
- O Business Intelligence é orientado por dados, enquanto o Data Mining analisa padrões nos dados.
- O Business Intelligence ajuda na tomada de decisões, mas o Data Mining resolverá um problema específico e contribuirá para a tomada de decisões.
- O volume de dados envolvidos no Business Intelligence é enorme, enquanto no de mineração de dados o volume de dados é pequeno.
- O Business Intelligence envolve processos de negócios e métodos de análise de dados, enquanto no Data Mining usa inteligência computacional para descobrir a solução para um fator de negócios.
- Business Intelligence inclui geração, agregação, análise e visualização de dados. No entanto, no Data Mining, inclui limpeza, integração, transformação e avaliação de padrões nos dados.
- Business Intelligence Informa e facilita o Gerenciamento de Negócios e Executivos, enquanto a mineração de dados fornece KPIs para serem apresentados nos resultados de BI.
- O BI fornece painéis, relatórios e documentos em uma visão consolidada de muitos KPIs em gráficos e tabelas, enquanto o Data Mining fornece relatórios para contribuir na tomada de decisões.
- O Business Intelligence faz parte da tomada de decisões em uma organização, enquanto o Data Mining faz parte do BI ajuda a criar os KPIs para a tomada de decisões.
Tabela de comparação de Business Intelligence VS Data Mining
| BASE DE COMPARAÇÃO | Business Intelligence | Mineração de dados |
| Significado | Convertendo dados brutos em informações úteis para os negócios. | Projetado para explorar dados e encontrar a solução para um problema nos negócios. |
| Use for Business | Orientado por dados ajuda na tomada de decisões para uma empresa. | Encontra respostas para um problema ou um problema nos negócios. |
| Volume de dados | Grandes conjuntos de dados processados em bancos de dados dimensionais / relacionais | Pequenos conjuntos de dados processados em pequena parte dos dados. |
| Qualidade das Soluções | De natureza volumétrica e apresenta o resultado exato usando visualizações. | Usa algoritmos para identificar padrões precisos para um problema e identifica os pontos cegos. |
| Apresentação de Resultados | Painéis e relatórios representados por gráficos e tabelas com KPIs | Identifica a solução para um problema a ser representado como um dos KPIs em Painéis ou relatórios. |
| Análise | Depende de dados em pequena escala do passado, não há inteligência envolvida; a gerência deve tomar a decisão com base nas informações. | Focado em uma questão específica nos negócios, em dados de pequena escala, usando algoritmos para encontrar a solução. |
| Foco | Mostra valor do preço, lucro, custo total, etc., como KPIs | Identifica a solução para um problema ao criar novos KPIs para BI |
Conclusão - Business Intelligence VS Data Mining
Embora neste blog Business Intelligence e Data Mining, especifiquei apenas algumas diferenças de características, o resultado mostra que há uma diferença importante e substancial entre Business Intelligence e Data Mining.
Há um aumento no uso da Internet, aplicativos móveis, diferentes softwares e serviços de nuvem nos processos de negócios e TI, o que aumentou significativamente a demanda por Data Mining e Business Intelligent for Business. Portanto, é importante entender a principal diferença entre o processo de Business Intelligence e Data Mining. Os pontos mais importantes são:
- A organização que usa a solução Business Intelligence tem uma alta taxa de sucesso e mais maturidade para lidar com todos os projetos de mineração de dados. O conhecimento descoberto pela mineração de dados pode ser testado rapidamente nas soluções de BI e os resultados são precisos.
- O BI ajuda a decodificar dados brutos complexos usando técnicas de mineração de dados e apresentando os dados complexos de maneira compreensível, usando diferentes visualizações, usando gráficos e tabelas. Isso ajudará a alta gerência a tomar a decisão necessária para o bem-estar da empresa.
- O resultado do Data Mining e BI gerará inteligência para os negócios. No entanto, é muito importante avaliar se é necessário atender aos desejos de uma empresa.
- Os dados nunca param de chegar, o volume de dados e sua complexidade tendem a crescer muito a cada dia, e os dados nunca são os mesmos, sempre mudam. Isso mostra uma demanda crescente pelas soluções de BI e Data Mining para uma organização estar no topo do mercado.
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Este foi um guia para Business Intelligence VS Data Mining, seu significado, comparação direta, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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