商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?在數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)中，商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析經常交替使用。雖然兩者不同，但很難弄清楚其中的區(qū)別。
人們現(xiàn)在意識到商業(yè)分析和商業(yè)智能解決方案在零售業(yè)的影響。此外，其不僅僅局限于零售領域。商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代最強大的力量。為了獲得更好的結果，我們應該熟悉這兩者的區(qū)別。
下面，讓我們先來了解這兩者的定義，再研究其中的區(qū)別。
什么是商業(yè)智能?
商業(yè)智能(BI)使用軟件和服務將數(shù)據(jù)轉換為有用的見解，從而影響企業(yè)的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術業(yè)務選擇。為了讓用戶深入了解業(yè)務狀況，BI工具訪問和分析數(shù)據(jù)集，并在報告、摘要、儀表板、圖表、圖表和地圖中顯示分析結果。
在現(xiàn)代商業(yè)智能領域，電子表格已被完全淘汰。相反，BI利用SQL數(shù)據(jù)庫、云平臺和機器學習等新技術，幫助組織做出更有自我意識、基于證據(jù)的選擇。
商業(yè)智能需要編碼嗎?
編碼對于商業(yè)智能(BI)處理數(shù)據(jù)和生成富有洞察力的發(fā)現(xiàn)是必要的。BI項目生命周期的數(shù)據(jù)建模和倉庫階段涉及到編碼。但是，BI生命周期的其他階段并不需要編碼。任何具有一定編程經驗的人都可以開始從事BI工作。
商業(yè)智能vs商業(yè)分析
對事件時間的強調是商業(yè)智能和商業(yè)分析之間的主要區(qū)別。商業(yè)智能側重于數(shù)據(jù)對近期和歷史事件的表示；而商業(yè)分析的重點是最有可能發(fā)生的未來事件。
商業(yè)分析師vs商業(yè)智能分析師的薪酬
與商業(yè)分析師相比，商業(yè)智能分析師賺的錢更多。Payscale聲稱，商業(yè)分析師的年收入為70644美元，而BI分析師的年收入為71050美元。
什么是數(shù)據(jù)分析?
對未經處理的數(shù)據(jù)進行檢查以得出此類信息的推論的研究被稱為數(shù)據(jù)分析。許多數(shù)據(jù)分析方法和程序已經被機械化為機械程序和算法，這些程序和算法對原始數(shù)據(jù)進行操作，供人類使用。
“數(shù)據(jù)分析”這個詞很寬泛，涵蓋了許多數(shù)據(jù)分析技術。數(shù)據(jù)分析技術可以應用于任何類型的信息，以獲得可用于使事情變得更好的洞察力。數(shù)據(jù)分析技術可以使趨勢和指標變得可見，否則這些信息可能會丟失在數(shù)據(jù)的海洋中。企業(yè)或系統(tǒng)的效率可以通過使用這些信息以優(yōu)化程序來提高。
數(shù)據(jù)智能vs數(shù)據(jù)分析
為了確定過去發(fā)生了什么以及原因，數(shù)據(jù)智能收集并檢查有關行動、事件和其他信息的信息。數(shù)據(jù)科學和分析方法與這些數(shù)據(jù)一起被用來預測未來會發(fā)生什么，并基于這些數(shù)據(jù)做出業(yè)務決策。
數(shù)據(jù)分析需要編碼嗎?
高級編碼知識對數(shù)據(jù)分析師來說不是必需的。相反，他們應該具備數(shù)據(jù)管理、可視化和分析軟件的知識。數(shù)據(jù)分析師需要具備強大的數(shù)學能力，就像大多數(shù)與數(shù)據(jù)相關的職業(yè)一樣。
數(shù)據(jù)分析使用哪種語言?
Python和SQL是數(shù)據(jù)分析中最常用的編程語言。一些分析師可能會利用R進行數(shù)值分析、計算和分析。但是，編碼并不是主要的區(qū)別。那么，是什么?
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
商業(yè)智能分析師通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)以業(yè)務為中心的洞察力，這與專門使用分析來尋找問題解決方案的數(shù)據(jù)分析師不同。除了使用的工具可能略有不同之外，這兩種工作的定義、程序、數(shù)據(jù)類型和分析是相對相同的。
讓我們來看看商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間的所有區(qū)別:
| 商業(yè)智能 | 數(shù)據(jù)分析 |
起源 | 在RichardMillerDevens寫的一本書中，“商業(yè)智能”一詞在 1865 年首次被用來描述其重要性。 | 盡管數(shù)據(jù)分析早在19世紀就已經出現(xiàn)了，但它在20世紀60年代首次創(chuàng)建計算機時才開始流行起來。 |
范圍 | 改進企業(yè)決策所需的信息稱為商業(yè)智能。 | 數(shù)據(jù)分析是將原始數(shù)據(jù)轉換為有用格式的過程。 |
功能性 | 商業(yè)智能主要用于增強決策和協(xié)助企業(yè)擴展業(yè)務。 | 數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)清理、預測和轉換是數(shù)據(jù)分析的主要目標。 |
實現(xiàn) | 市場上的各種BI產品都可以用來實現(xiàn)商業(yè)智能。只有保存在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中的歷史數(shù)據(jù)才能用于BI實施。 | 數(shù)據(jù)分析可以通過利用市場上不同的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)來實現(xiàn)。BI工具還可用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，但這取決于組織選擇的策略或方法。 |
調試方法 | 只能使用歷史數(shù)據(jù)和最終用戶的需求來調試BI機制。 | 提出的方法可以通過將數(shù)據(jù)轉換為有用的格式來調試數(shù)據(jù)分析。 |
商業(yè)智能分析師vs數(shù)據(jù)分析師
下面來看看商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別:
| 商業(yè)智能分析師 | 數(shù)據(jù)分析師 |
定義和目標 | BI分析師使用數(shù)據(jù)倉庫和BI工具來尋找影響業(yè)務決策的以業(yè)務為中心的洞察力。BI分析師將使用基于證據(jù)的策略向企業(yè)提供情報。 | 數(shù)據(jù)分析師使用數(shù)據(jù)分析、編程和統(tǒng)計模型來識別問題并找到解決方案。數(shù)據(jù)分析師可以通過將組織的復雜挑戰(zhàn)分解成數(shù)字來解決。 |
流程 | BI分析師通過首先了解業(yè)務終端用戶的需求，創(chuàng)建一個易于理解的儀表板或報告，突出顯示任何重要的見解。然后從相關數(shù)據(jù)庫中進行查詢并將其鏈接起來。 | 按照數(shù)據(jù)分析的生命周期，數(shù)據(jù)分析師了解終端用戶，收集相關數(shù)據(jù)，清理和分析數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建可視化視圖以提供見解。 |
數(shù)據(jù) | 結構化，從數(shù)據(jù)倉庫處理 | 更廣泛的數(shù)據(jù)變化;可以是非結構化、更混亂的數(shù)據(jù) |
分析類型 | 結構化和周期性分析 | 調查性、特定性和臨時性分析 |
技能 | 需求分析 原型設計 業(yè)務結構知識 Microsoft Visio和軟件設計工具 | 數(shù)據(jù)分析 統(tǒng)計數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)結構知識 SQL和統(tǒng)計編程 |
工具 | SQL、Excel、Tableau/PowerBI、ETL工具 | Python、R、SQL、Tableau/PowerBI |
教育 | 學士學位 | 學士學位 |
商業(yè)智能分析師vs數(shù)據(jù)分析師的薪酬
商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師，哪個薪資更高?數(shù)據(jù)分析和商業(yè)分析需要需求的能力，這些能力通常需要很高的報酬。根據(jù)Coursera的數(shù)據(jù)，2021年美國商業(yè)分析師的平均基本工資將為77,218美元，而數(shù)據(jù)分析師的平均基本工資將為69,517美元。
更好的數(shù)據(jù)分析師或商業(yè)智能分析師是什么？
商業(yè)智能分析師和數(shù)據(jù)分析師都支持各自企業(yè)中的數(shù)據(jù)驅動決策。商業(yè)智能分析師更有可能解決業(yè)務問題并提出解決方案，而數(shù)據(jù)分析師通常更直接地處理數(shù)據(jù)本身。這兩個職位的需求量都很大，且通常薪酬也很高。
結論
綜上所述，我們現(xiàn)在已經研究了商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間的歷史和顯著區(qū)別。商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析工具的開發(fā)是隨著當前技術市場趨勢而發(fā)展的。
執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的能力是現(xiàn)代商業(yè)智能工具的一個特性，由企業(yè)客戶決定哪種解決方案最適合其特定的企業(yè)需求。
根據(jù)最新的數(shù)據(jù)趨勢，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的擴張都至關重要。為了幫助二者有效地履行職能，該組織正在對 BI 和數(shù)據(jù)分析進行必要的研究。
