Diferencia entre inteligencia empresarial y minería de datos
Business Intelligent transforma los datos en información procesable. Ayuda a optimizar las decisiones comerciales estratégicas y tácticas de las organizaciones utilizando las aplicaciones, la infraestructura y las herramientas, y las mejores prácticas que facilitan el acceso a los hechos y cifras operativos de una organización. La minería de datos es el proceso de evaluar los patrones no reconocidos en los conjuntos de datos sin procesar de gran tamaño, según las diferentes perspectivas para clasificar los datos en información útil, lo que resulta en obtener ideas comerciales para resolver problemas de antemano.
Inteligente de negocios (BI)
En lenguaje sencillo, Business Intelligence analizará los datos sin procesar complejos de una organización y los transformará en información útil según lo requiera la empresa. Al utilizar esta información útil, la empresa sabrá qué está funcionando, qué no, cuál es el futuro y cómo puede mejorar su empresa.
A continuación se presentan los procesos involucrados en Business Intelligence:
- Agregar los datos sin procesar complejos de una organización
- Analiza los datos
- Presentar los datos en una visualización significativa.
- Sobre la base de estos hechos, las empresas tomarán decisiones inteligentes para el bienestar de la organización.
Hay muchas herramientas disponibles en el mercado para Business Intelligence y cualquier organización puede usar esta herramienta para mejorar su negocio:
- Microestrategia
- Cuadro
- QlikView
- Sisense
- Servicio de Oracle Enterprise BI
- IBM Cognos Intelligence
- icCube
- Herramienta de informes e inteligencia empresarial precisa (BIRT)
- DOMO
- SAP Business Objects
Procesamiento de datos
En lenguaje sencillo, como lo explica la palabra en sí, es solo la extracción de información o conocimiento útil. La minería de datos ayuda a encontrar información o conocimiento útil de un océano de datos.
Hay un océano de datos disponibles en una organización. No hay valor para los datos hasta que los convierta en información valiosa. Es necesario analizar estos datos y convertirlos en información valiosa. Por lo tanto, la minería de datos ayudará a extraer esta valiosa información de enormes conjuntos de datos disponibles. Los otros procesos involucrados en Data Mining son:
- Limpieza de los datos
Manejará datos corruptos, irrelevantes, inexactos e incompletos.
- Integrando los datos
Combina múltiples fuentes de datos en información significativa
- Selección de datos
Los datos, que son significativos para el análisis, se recuperarán de la base de datos.
- Transformación de datos
Convierte datos en formas específicas que son relevantes para la minería
- Procesamiento de datos
Extraerá los patrones de datos necesarios
- Evaluar los patrones en los datos
Extraerá patrones que representan información o conocimiento dependiendo de medidas interesantes.
- Presentación de información o conocimiento.
Presentará el conocimiento extraído a la empresa utilizando diferentes visualizaciones.
La valiosa información o conocimiento revelado de Data Mining se puede usar para muchos propósitos, tales como:
- Análisis de gestión
- Análisis de mercado
- Gestión de riesgos
- Análisis corporativo
- Gestión de clientes
- Detección de fraude
Hay muchas herramientas de minería de datos disponibles, algunas de las mejores herramientas del mercado se enumeran a continuación:
- Programación R
- RapidMiner (YALE)
- WEKA
- naranja
- Knime
- DataMelt
- CHISPA - CHISPEAR
- Hadoop
Comparación directa entre Business Intelligence y Data Mining (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 7 principales de Business Intelligence VS Data Mining
Diferencias clave entre Business Intelligence VS Data Mining
a continuación se muestra la lista de puntos que describe la diferencia clave entre Business Intelligence y Data Mining
- Business Intelligence se basa en datos, mientras que Data Mining analiza patrones en los datos.
- Business Intelligence ayuda en la toma de decisiones, pero Data Mining resolverá un problema en particular y contribuirá a la toma de decisiones.
- El volumen de datos involucrados en Business Intelligence es enorme, mientras que en la minería de datos el volumen de datos es pequeño.
- Business Intelligence implica procesos de negocio y métodos de análisis de datos, mientras que en Data Mining utiliza inteligencia computacional para descubrir la solución para un factor empresarial.
- Business Intelligence incluye generación, agregación, análisis y visualización de datos. Sin embargo, en Data Mining incluye la limpieza, integración, transformación y evaluación de patrones en los datos.
- Business Intelligence Informa y facilita la gestión empresarial y los ejecutivos, mientras que la minería de datos proporciona KPI para presentar en los resultados de BI.
- BI proporciona paneles, informes y documentos en una vista consolidada de muchos KPI en gráficos y cuadros, mientras que Data Mining proporciona informes para contribuir en la toma de decisiones.
- Business Intelligence es parte de la toma de decisiones en una organización, mientras que Data Mining es parte de BI ayuda a crear los KPI para la toma de decisiones.
Tabla de comparación de Business Intelligence VS Data Mining
| BASE PARA COMPARAR | Inteligencia de negocios | Procesamiento de datos |
| Sentido | Conversión de datos en bruto en información útil para negocios. | Diseñado para explorar datos y encontrar la solución para un problema en los negocios. |
| Uso para negocios | Ayuda basada en datos en la toma de decisiones para un negocio. | Encuentra respuestas a un problema o un problema en los negocios. |
| Volumen de datos | Grandes conjuntos de datos procesados en bases de datos dimensionales / relacionales | Pequeños conjuntos de datos procesados en una pequeña porción de datos. |
| Calidad de soluciones | Volumétrico en la naturaleza y presente el resultado exacto usando visualizaciones. | Utiliza algoritmos para identificar patrones precisos para un problema e identifica los puntos ciegos. |
| Presentación de resultados | Paneles e informes representados por gráficos y tablas con KPI | Identifica la solución para que un problema se represente como uno de los KPI en paneles o informes. |
| Análisis | Depende de datos pasados a pequeña escala, no hay inteligencia involucrada; la gerencia tiene que tomar la decisión basada en la información. | Centrado en un problema particular en los negocios en datos a pequeña escala utilizando algoritmos para encontrar la solución. |
| Atención | Muestra el valor del precio, el beneficio, el costo total, etc., como KPI | Identifica la solución para un problema creando nuevos KPI's para BI |
Conclusión - Business Intelligence VS Data Mining
Aunque en este blog Business Intelligence y Data Mining, he especificado solo unas pocas diferencias de características, el resultado muestra que existe una diferencia importante y sustancial entre Business Intelligence vs Data Mining.
Hay un aumento en el uso de Internet, aplicaciones móviles, diferentes softwares y servicios en la nube en los procesos de negocios y TI, esto hizo un aumento significativo en la demanda de Minería de Datos y Business Intelligent for Business. Por lo tanto, es importante comprender la diferencia clave entre el proceso de Business Intelligence y Data Mining. Los puntos más importantes son:
- La organización que usa la solución Business Intelligence tiene una alta tasa de éxito y tiene más madurez para manejar todos los proyectos de minería de datos. El conocimiento descubierto por la minería de datos se puede probar rápidamente en las soluciones de BI y los resultados son precisos.
- BI ayuda a decodificar datos en bruto complejos mediante el uso de técnicas de minería de datos y presentar los datos complejos de una manera comprensible utilizando diferentes visualizaciones, utilizando gráficos y tablas. Esto ayudará a la alta gerencia a tomar la decisión necesaria para el bienestar de la empresa.
- El resultado de Data Mining y BI generará inteligencia para los negocios. Sin embargo, es muy importante evaluar si es necesario satisfacer los deseos de una empresa.
- Los datos nunca dejan de llegar, el volumen de datos y su complejidad tienden a crecer enormemente día a día, y los datos nunca son los mismos, siempre cambian. Esto muestra una demanda creciente de soluciones de BI y minería de datos para que una organización esté en la cima del mercado.
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Esta ha sido una guía para Business Intelligence VS Data Mining, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- 12 herramientas importantes de inteligencia empresarial (beneficios)
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- 7 técnicas importantes de minería de datos para obtener los mejores resultados
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