ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة: ما الفرق؟

الأبحاث والبيانات الضخمة متشابهة ، لكنها ليست هي نفسها.

بشكل عام ، يشير ذكاء الأعمال (BI) إلى البيانات المنظمة وسهلة الاستخدام التي تؤثر على الربحية والميزة التنافسية. من ناحية أخرى ، تشير البيانات الضخمة إلى كمية كبيرة من البيانات الرقمية المنتشرة في كل مكان ، كما تتوقع ، مع اهتمام الممارسين بشكل عام ببيانات أكثر تنظيمًا.

تحتوي كلتا المنطقتين على بيانات ضغط لإنشاء رؤى وتنفيذ الأحداث. ومع ذلك ، فإنها تختلف في حجم وطبيعة كل معلومات مركزة ، وكذلك في الأدوات المستخدمة في معالجة البيانات. تكون أهدافهم ونتائجهم المحددة متسقة في بعض الأحيان ، ولكن ليس دائمًا. على سبيل المثال ، لا تحتاج إلى بيانات كبيرة لبناء نظام استخبارات تجاري لائق ، ولكن يمكن للبيانات الضخمة أن تحسن بشكل كبير من قدرات BI.

في هذه المقالة ، نقوم بتفصيل ما تحتاج إلى معرفته عن البيانات الضخمة وبيانات الأعمال.

النطاق والتعريفات والفوائد الرسمية: BI والبيانات الضخمة

ذكاء الأعمال يساعد الشركات على اتخاذ قرارات ذكية ومربحة. تستخدم الشركات BI على وجه التحديد لتحسين العملية والتخطيط والإيرادات. وفي الوقت نفسه ، يمكن للبيانات الضخمة أن تؤدي الوظائف نفسها ، ولكن يمكنها القيام بها بشكل أسرع وعلى نطاق واسع. تساعد البيانات الضخمة أيضًا المؤسسات على تحقيق نجاح كبير: تصميم حمالة الصدر المثالية ، ومكافحة السرطان ، وحماية الأمن القومي ، وتحسين الأداء الرياضي ، والحفاظ على التنوع البيولوجي. على سبيل المثال لا الحصر.

على مر السنين ، سعت المراكز الأكاديمية وقادة الأعمال إلى تجديد معنى البيانات الضخمة وذكاء الأعمال مع تطور السياقات الاقتصادية والتكنولوجية. فيما يلي تعريفان من أكثر التعريفات شيوعًا:

"ذكاء الأعمال (BI) هو مصطلح شامل يتضمن التطبيقات والبنية التحتية وأفضل الممارسات التي تسمح بالوصول إلى البيانات وتحليلها لتحسين القرارات والأداء." (جارتنر)

"البيانات الضخمة هي مصطلح ينطبق على قاعدة البيانات. حجمها أو نوعها ليس لديه القدرة على جمع وإدارة ومعالجة البيانات ذات الكمون المنخفض من قواعد البيانات العلائقية التقليدية. يحتوي على واحد أو أكثر من الميزات التالية: حجم كبير أو سرعة عالية أو تنوع كبير البيانات الكبيرة تأتي من أجهزة الاستشعار والأجهزة والفيديو / الصوت والشبكات وملفات السجل وتطبيقات المعاملات والإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي - معظمها يتم تصنيعها في الوقت الحقيقي وعلى نطاق واسع. (IBM Analytics)

استنادًا إلى التعاريف القياسية ، يرتبط ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة بشكل رئيسي بنظامين مختلفين ولكنهما يعتمدان على قدرتهما على معالجة نوعين مختلفين من البيانات (الحجم والسرعة والتنوع).

عادةً ما يعالج ذكاء الأعمال البيانات المنظمة ، بينما يعالج خبراء البيانات الكبار كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة بسرعة البرق. كلاهما يمكن أن يقدم الرابع والأهم V (أي القيمة) في شكل وصفي ، والتنبؤ والتحليل / التقارير الكتابية.

أخيرًا ، في كل منطقة ، يتم استخدام تقنيات حرق مختلفة ، مجموعة البيانات أكثر تعقيدًا من تلك التي يتم إنشاؤها عادة ل BI ، ولكن يمكنهم مشاركة الأدوات الشائعة مثل SQL و Python.

ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة: الفوائد

تعتبر البيانات الضخمة وذكاء الأعمال ذات أهمية خاصة للمؤسسات ، لذلك تقوم العديد من الشركات الكبيرة بتوظيف محللي BI ومتخصصين في البيانات للتنقيب عن البيانات وتحويلها إلى ذهب.

يتضمن ذكاء الأعمال جمع ومراقبة ومعالجة البيانات الأولية ولكن غالبًا ما تكون منظمة لتحديد أو تطوير أو زيادة الفرص لزيادة كفاءة الأعمال. تستخدم المؤسسات BI لدعم العديد من الأقسام مثل المبيعات والامتثال والتوظيف والإنتاج وإدارة المواهب ونجاح العملاء والتسويق. باستخدام أدوات BI ، يمكن للشركات الخروج بأفكار لتغيير قواعد اللعبة ، مثل أفضل نموذج تسعير لموقع معين أو جدول سير العمل / الموظفين الأكثر كفاءة لمؤسسة تصنيع معينة.

من ناحية أخرى ، يمكن للبيانات الضخمة أن تجلب أشياء أكثر إثارة. تستخدم الشركات تحليلات البيانات الضخمة لأغراض مماثلة ، بما في ذلك خفض التكلفة ، والكشف الأسرع ، والكشف عن الشذوذ ، وهامش الربح ، والحد من المخاطر. تدعم الحكومات والمؤسسات المالية وبائعي التجزئة الكبار وصانعي الاتصالات مجموعات علم البيانات الكبيرة والنشطة حيث تُحدث البيانات الكبيرة فرقًا كبيرًا.

الأدوات والتكنولوجيا

لجمع البيانات ، يستخدم متخصصو BI مجموعة متنوعة من الأدوات ، بما في ذلك جداول البيانات (مثل Excel) وموارد أبحاث السوق (مثل بيانات Thompson و PwC و LinkedIn) وخدمات تخزين البيانات (مثل مقدمة من SAP) و Oracle و Amazon) وبرامج تحليلات الأعمال (مثل Power BI و Sisense و Tableau) ولغات إدارة قواعد البيانات (مثل SQL).

من ناحية أخرى ، يمكن لمتخصصي البيانات الضخمة - غالبًا من علماء الرياضيات أو الإحصائيات أو الخبراء الاكتواريين أو خبراء البيانات الواقعيين - استخدام البيانات من منصات البيانات الضخمة مثل Cloudera و Apache Hadoop ونماذج البرمجة العنقودية مثل Apache Spark و MapReduce. بما في ذلك الأدوات المتخصصة للغاية. قواعد البيانات والبرامج مثل MongoDB هي أساسًا لفهم رحلة ومعنى المحيطات غير المهيكلة.

لمقالات أخرى ، يرجى زيارة www.goskills.com.