ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات
ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات
غالبًا ما تستخدم المؤسسات التي تعتمد على البيانات مصطلحي “ذكاء الأعمال” (BI) و “تحليلات البيانات” بالتبادل. إنهما ليسا نفس الشيء ، لكن إذا طلب منك أحدهم شرح الاختلاف ، فماذا ستقول؟
يميز بعض الأشخاص بين الاثنين بالقول إن ذكاء الأعمال ينظر للخلف في البيانات التاريخية لوصف الأشياء التي حدثت ، بينما تستخدم تحليلات البيانات تقنيات علوم البيانات للتنبؤ بما سيحدث أو يجب أن يحدث في المستقبل. نعتقد أن هذا قريب ، ولكن هناك المزيد.
تتضمن ذكاء الأعمال استخدام البيانات للمساعدة في اتخاذ قرارات الأعمال ، أو كما يصفها OLAP.com ، يشير BI “إلى التقنيات والتطبيقات والممارسات لجمع معلومات الأعمال وتكاملها وتحليلها وعرضها. الغرض من ذكاء الأعمال هو دعم اتخاذ قرارات الأعمال بشكل أفضل “. ومع ذلك ، يمكن للمرء أن يقول الشيء نفسه عن تحليلات البيانات.
لرسم الخط الفاصل بين ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات ، نعتقد أنه من المفيد التحدث عن ما نريد تحقيقه. يمكننا تقسيم التحليلات إلى ثلاث فئات: وصفية وتنبؤية وتعليمية.
تأخذ التحليلات الوصفية البيانات وتحولها إلى شيء يمكن لمديري الأعمال تصوره وفهمه وتفسيره. يوفر معلومات استخباراتية في الأداء التاريخي ، ويجيب على أسئلة حول ما حدث. تم تصميم تقارير التحليلات الوصفية ليتم تشغيلها وعرضها بشكل منتظم. تشمل الأمثلة تقارير العملاء والعمليات والمبيعات.
توفر التحليلات التنبؤية رؤى حول النتائج المستقبلية المحتملة – التنبؤات ، بناءً على البيانات الوصفية ولكن مع تنبؤات مضافة باستخدام علوم البيانات وغالبًا ما تستخدم الخوارزميات التي تستخدم مجموعات بيانات متعددة. كلما زادت البيانات المتاحة ، كانت التوقعات أفضل. تشمل الأمثلة التنبؤ بالمبيعات ودرجات الائتمان الاستهلاكي واقتراحات بائعي التجزئة لما قد ترغب في قراءته أو عرضه أو شرائه بعد ذلك.
تقدم التحليلات الوصفية نصائح حول الإجراءات التي يجب اتخاذها. يفحص النتائج المحتملة الناتجة عن الإجراءات المختلفة الممكنة ويقترح الإجراءات التي سيكون لها أفضل النتائج. يتطلب إنشاء تحليلات وصفية تقنيات نمذجة متقدمة ومعرفة بالعديد من الخوارزميات التحليلية – كل ذلك جزء من مهمة علماء البيانات.
وفي تعليق لمارك فان ريجمينام ، محلل إستراتيجي للبيانات الضخمة ، “إذا رأينا التحليلات الوصفية كأساس لذكاء الأعمال ورأينا التحليلات التنبؤية كأساس للبيانات الضخمة ، فيمكننا القول بأن التحليلات الوصفية ستكون مستقبل البيانات الضخمة.”
إذن ما الفرق بين ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات؟
باستخدام هذه الفئات الثلاث ، يمكننا التمييز بشكل أفضل بين ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات.
تندرج جميع التحليلات الوصفية في فئة ذكاء الأعمال. تشكل بعض التحليلات التنبؤية أيضًا ذكاء الأعمال. بعد كل شيء ، لماذا تنظر إلى التحليلات إذا كنت لا تنوي استخدامها لاتخاذ إجراءات لتعزيز النتائج المستقبلية؟ ومع ذلك ، ترتفع التحليلات الوصفية فوق ذكاء الأعمال في مجال تحليلات البيانات.
أين نرسم الخط؟ تعتمد ذكاء الأعمال على البيانات التي يعمل معها مديرو الأعمال. إذا تم تدريبهم على استخدام أدوات التصور ، مثل Tableau أو Microsoft Power BI أو Looker أو أي مجموعة من الخيارات الأخرى ، فيمكنهم إنشاء تقارير ذكاء الأعمال الخاصة بهم.
تتطلب تحليلات البيانات مستوى أعلى من الخبرة الرياضية. يأخذ علماء البيانات مجموعات البيانات الضخمة ويطبقون الخوارزميات لتنظيمها ونمذجتها إلى الحد الذي يمكن فيه استخدام البيانات لتقارير استشرافية وتنبؤية. يعتمد على الخوارزميات والمحاكاة والتحليل الكمي لتحديد العلاقات بين البيانات غير الواضحة على السطح. هذا لا يحدث مع BI.
بدلاً من الإجابة على أسئلة حول ما حدث ، تحاول تحليلات البيانات معرفة سبب حدوث الأشياء. يقول المؤسس المشارك لشركة Stitch و Talend SVP Jake Stein ، “تتعلق تحليلات البيانات بطرح الأسئلة بشكل متكرر. غالبًا ما يتم عرض الإجابة على أي سؤال معين مرة واحدة فقط ويتم استخدامها للإبلاغ عن السؤال التالي في طريقنا للإجابة على سؤال عمل أساسي أو حل مشكلة . “
قاعدة مشتركة لذكاء الأعمال والتحليلات
يتعامل ذكاء الأعمال مع العمليات الجارية ، مما يساعد الشركات والأقسام على تحقيق الأهداف التنظيمية. يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الشركات التي ترغب في تغيير طريقة عملها. يمكن أن يستفيد كلا المجالين من القليل من إعداد البيانات.
تتطلب تحليلات البيانات عمومًا نمذجة البيانات ، حيث يتم جمع البيانات الأولية وتنقيتها وتصنيفها وتحويلها وتجميعها والتحقق من صحتها وتحويلها بطريقة أخرى. البيانات النظيفة مفيدة أيضًا لذكاء الأعمال.
بمجرد أن تصبح البيانات نظيفة ، يتم تخزينها في بنية وشكل يفسح المجال لإعداد التقارير. غالبًا ما يعني ذلك أنه يتم تخزين البيانات في مستودع بيانات – وهو مخزن بيانات عمودي يعمل غالبًا في الوقت الحاضر على بنية أساسية سحابية قابلة للتطوير. تمثل البيانات الموجودة في مستودع البيانات إصدارًا واحدًا من الحقيقة لجميع التقارير التنظيمية ، لكل من تحليلات المعلومات والبيانات.
يستدعي كل من ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات مجموعة تحليلات تأسست في مستودع بيانات ، مع تدفق البيانات عبر أداة ETL. يجعل ملء مستودع البيانات الخاص بك أمرًا سهلاً.
