商业智能与数据分析：理解差异

商业智能和数据分析是现代企业采用的两种重要技术，用于获取有价值、准确的商业洞察。

这两种方法都有助于可视化、分析和理解与您的业务、客户、竞争对手和所属行业相关的数据。

这可以帮助您做出更好的业务决策，制定富有成效的策略，改进业务运营，获得更好的销售和收入，找到模式并预测未来动向。

尽管商业智能和数据分析在各个领域都发挥着关键作用，并且可能在不同的行业中可互换使用，但这些术语对不同行业意味着不同的东西。

它们都具有不同的要求和工作范围。它们需要不同的技能来帮助公司通过这些技术获得基于数据驱动的结果，从而帮助公司取得更好的决策。

因此，对公司来说，在这两者之间做出正确的选择是困难的。

在本文中，我将讨论商业智能和数据分析以及它们之间的差异，包括类型、目标、优势、局限性和应用，以帮助您选择适合您组织的正确方法。

让我们开始吧！

什么是商业智能？

商业智能（BI）是一个过程，在这个过程中，收集和存储现在和过去的数据，以便分析这些数据并从中做出技术驱动的商业决策。这将改善您的业务运营以及利润率。

商业智能结合了不同的方法，如业务分析、数据工具、数据可视化、公司最佳实践和基础架构。因此，它可以提供快速可用的数据摘要，使您的业务能够在当今数据驱动的世界中向前发展。

此外，商业智能可以帮助您发掘市场营销和销售潜力，并创新新的业务能力。

此外，商业智能帮助组织适应新的市场战略，推动有益的变革并消除低效。它使企业了解最新趋势并获得强大的数据分析能力。

此外，您可以使用此方法实现许多目标，例如更快的问题解决、业务增长和预测未来结果。

目标：商业智能的主要目标是过滤出重要的业务信息，并在特定的时间范围内进行这些信息的分析。您需要商业智能工具来完成这些繁琐的任务。它们将帮助您实现更高的市场效率，以使您能够在竞争中保持领先地位。

因此，您可以通过准确的历史数据做出完美的业务决策，而不是依靠直觉和假设。它执行数据分析以创建摘要、报告、地图、图表、仪表板和图表，以便用户可以了解您业务的真实本质。

商业智能可以处理大量的非结构化和结构化数据，帮助识别和制定新的策略，以获取多个业务机会。

什么是数据分析？

数据分析（DA）是一种收集、检查、清洗、存储、转换、查询和建模数据的过程或策略。其主要目标是生成可以帮助组织做出明智的业务决策的见解。

它与商业智能类似。然而，数据分析可能只是商业智能的一部分，主要关注分析过程。

尽管数据分析经常在业务中使用，但它不是一种智能工具。相反，数据分析是在管理数据的技术过程中使用的一种策略，从挖掘到转化。它需要大量的数据来发现当前趋势并解决更大的问题。

换句话说，数据分析涉及机器或人类发现、解释、可视化和识别数据中的模式。它可以帮助您找到：

• 趋势
• 异常
• 离群值
• 机会
• 风险

数据分析被企业和其他领域使用，以便通过准确和更好的数据驱动决策来预测未来的业务增长。数据分析中使用的过程和技术是通过人工智能（AI）算法等新兴技术自动化的。

因此，市场上有竞争目标的企业使用数据分析来维持和扩大客户群体。总的来说，它使用计算和统计技术在数据集中找到关系、模式和趋势。此外，它还使用特殊的技术和技术，例如data visualization软件、大数据平台、ML algorithms等。

商业智能与数据分析：类型

商业智能类型

商业智能有两个主要类别-传统商业智能和现代商业智能。

传统商业智能：在传统商业智能中，您会发现来自企业内部来源（例如财务、销售和库存数据）的结构化数据。这些类型的数据被收集和存储在数据仓库中，再使用基于SQL的工具进行进一步分析，包括仪表盘、报告和OLAP立方体。

例子：销售分析、运营绩效分析和财务报告。

现代商业智能：在这个类别中，商业智能利用最新技术，为您提供自助服务和实时访问来自各种来源的大量数据。它允许您通过可视化、仪表盘和自然语言处理轻松地探索、识别和分析数据。

此外，它还融入了机器学习算法，自动化data discovery、分析和准备，使获取洞察变得更加顺畅和容易。

例子：数据发现、实时报告、预测分析、自助式分析等。

数据分析类型

有四种不同类型的数据分析，每种都有不同的方法和重点。

描述性分析：这涉及历史数据分析，可以帮助您的企业了解过去的数据。它将这些过去的数据总结成关键绩效指标，以便您了解业务绩效。

例子：网站流量分析、客户满意度评分、销售报告等。

诊断性分析：这种分析通过分析数据内的关系和模式，分析过去的数据以了解“为什么”，比如为什么过去的销售报告下降。它检测并调查问题。

例子：客户流失分析、员工离职分析和产品缺陷分析。

预测性分析：在这种分析中，您可以使用机器学习算法和统计模型，使用历史数据对未来结果进行预测。这使企业能够在发生之前识别机会和潜在风险。

例子：对客户终身价值的预测、需求预测和欺诈检测。

指导性分析：这是一种利用洞察和数据提供关键建议的分析，以便采取必要的行动以实现定义的目标。它允许您根据可行的见解做出决策。

例子：定价优化、营销活动优化和supply chain优化。

通过利用上述分析，企业可以做出明智的决策，提升业务运营，并获得完美的市场优势。

商业智能与数据分析：特点

商业智能的特点

商业智能的一些重要特点包括：

• 高级分析：它帮助您进行复杂的数据操作。这使得您可以进行回归分析，以便分析独立变量和依赖变量之间的关系。
• 报告：您可以在没有IT帮助的情况下构建和分发报告。此外，您可以安排报告以确保定期自动交付报告。
• 数据可视化：这使您能够以更简单的格式呈现复杂的数据。商业智能工具可以创建复杂和高级的可视化效果，以轻松传达数据。
• 地理空间分析：通过地理地图功能，您可以轻松在地图视图中查找位置。商业智能工具将您的数据转化为地图和图形表示，以便您可以轻松查看地理数据。
• 数据管理：它涉及数据混合、探索、清理和准备数据进行分析。它将不同的数据集合并为一个新的数据集。这也有助于探索信息，揭示最近的趋势、特征、兴趣点和模式。

商业智能的其他特点包括增强分析、预测分析、用户特定安全性、自助分析和data integration。

数据分析的特点

其关键特点包括：

• 数据准备和整理：这个过程的目的是在进行进行中的项目中进行一次数据准备过程。如果需要，可以为同一项目准备迭代模型。Data wrangling在模型构建和迭代分析过程中进行，以消除错误并合并复杂数据以便于分析和访问。
• 数据探索：这是分析数据的初始阶段。它涉及对数据进行可视化，以获得有关需要进一步识别的多个模式或区域的洞察。
• 可扩展性：为了对系统进行垂直扩展或缩小，需要更快的服务器、内存和强大的处理器。这样可以利用更少的能源和网络设备，是数据分析平台的唯一临时解决方案。
• 版本控制：它是源代码控制或控制软件代码变更的过程。
• 数据安全：这个特性有助于防止未经授权的访问、数据被窃取或损坏。它包括逻辑程序安全、存储设备安全、物理硬件安全等。

商业智能与数据分析：组成部分

商业智能的组成部分

商业智能有五个组成部分：

• OLAP：在线分析处理（OLAP）帮助企业高管对聚合数据进行排序和选择，并进行战略监控。
• 高级分析：商业智能的这个组成部分帮助获取特定产品和服务的统计数据。它允许您预测产品在市场上的表现。
• 数据仓库：它涉及存储大量数据，以使企业的多个部门受益。
• 实时商业智能：这有助于跟踪变化的市场趋势。借助这个组成部分，营销团队可以在网站上宣布特别折扣和优惠，以吸引客户的注意和参与。
• 数据源：它涉及使用多个应用程序将原始信息转化为系统化的数据源。商业智能工具使用这些数据集来构建图表、表格和饼图。

数据分析的组成部分

数据分析有五个组成部分：

• 数据收集：这是数据分析的第一阶段，涉及收集您业务的内部和外部数据。数据来自许多来源，例如运营系统、网络和社交媒体数据、交易数据、机器数据等。
• 数据分析：一旦收集到数据，就需要进行分析。这是一个使用统计技术清洗和检查数据以收集有用信息的过程。数据分析有助于识别模式、预测未来和……。
• 报告结果：在这个组成部分中，您可以根据调查结果分享见解并做出明智的决策。报告结果的常用方法包括在仪表板中呈现调查结果、生成报告和创建……。
• 改进流程：这涉及改变收集、处理和分析数据的方式。它还可以根据数据改变决策制定方式。
• 数据驱动文化：您可以创建一个每个人都可以使用数据做出有效决策的文化。这有助于培训员工使用数据分析并为他们提供资源。要建立数据驱动的文化，您需要遵循一些提示：

1. 使数据可访问
2. 培训员工使用数据
3. 鼓励数据驱动的文化
4. 创建一种问责文化

商业智能与数据分析：应用

商业智能的应用

商业智能可以在许多行业中实施，例如：

• 零售：商业智能用于预测客户需求并分析随时间的需求波动。这有助于优化库存规模以满足客户需求。
• 银行：商业智能帮助金融机构和银行识别他们的客户群体。这使他们能够制定营销策略。银行还可以借助商业智能查看其绩效指标。
• 汽车：商业智能帮助优化汽车行业的生产、人力资源、营销、研究、分销和财务职能，以实现有效决策。
• 制造业：商业智能增强与供应商的沟通并标准化交易。它可以预测产品需求，进一步优化库存、采购和生产规模。

商业智能的其他应用领域包括酒店业、制药服务、快速消费品、航空公司、配送和物流等。

数据分析的应用

数据分析的一些应用包括：

• 交通：数据分析可用于解决交通问题，通过改善交通智能和系统来增强出行体验。
• 教育：决策者使用这项技术来提高管理决策和学习课程。
• 市场营销和广告：市场营销人员和广告商使用数据分析来了解他们的受众并获得更好的转化率。
• 物流和交付：数据分析可用于改善物流行业的交付流程和高效工作流程。这有助于提高行业绩效并扩大您的客户群体。

数据分析的其他应用领域包括在线安全、互联网搜索结果、……等等。

商业智能与数据分析：快速比较

参数	商业智能	数据分析
范围	商业智能（BI）是指改善商业决策所需的数据。	数据分析可将原始数据转化为可理解的格式，用于分析和预测未来。
功能	商业智能的主要目标是为企业提供决策支持，制定更好的战略并帮助企业成长。	数据分析的主要目标是根据业务需求对数据进行建模、预测、清洗和转化。
实施	商业智能使用多种BI工具进行实施。只能使用数据存储在数据集市或数据仓库中的过去数据进行实施。	数据分析使用多个数据存储工具进行实施，具体取决于企业设计的策略和方法。
调试方法	可以使用将数据转换为有意义格式的预定义模型进行调试。	商业智能工具让您无需编写代码就能使用技术。许多工具提供拖放接口以可视化和构建仪表盘。
代码	数据分析涉及用于进行复杂分析的编程语言。R或Python等编程语言是必需的。	即使没有概率和线性代数的核心知识，您也可以成为商业智能专业人员。
数学	即使没有概率和线性代数的核心知识，您也可以成为商业智能专业人员。	数据仓库是必需的，因为它可以转化数据以提高数据质量。
统计学	商业智能涉及描述性统计，包括平均值、中位数和平均数。	数据分析涉及推断和描述性统计，以更好地理解数据并找到有价值的见解。
数据类型	商业智能仅对经过策划以用于分析业务数据的结构化数据进行处理。	数据分析没有限制。分析师可以使用音频、文本和视频格式继续分析过程。
数据质量	报告根据您的业务用例在特定时间执行。	它不依赖于数据仓库来分析数据。
报告	报告根据您的业务用例在特定时间执行。	数据分析具有灵活性，可用于不同的用例。

结论

商业智能和数据分析是两个类似的概念，但采用不同的方法。考虑到最近的市场趋势，越来越多地使用商业智能和数据分析等技术来获得可操作的见解并改善业务。

数据分析通过分析聚合数据获得有用的见解，从而提高业务效率和运营。另一方面，商业智能有助于充分利用数据，以便基于事实做出坚实的商业决策。

因此，在它们之间选择一个是一项复杂的任务。根据您的业务需求、运营情况、场景和用例，最好选择其中一个或两个都选择。

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