Diferencia entre Business Intelligence y Data Warehouse
Business Intelligence (BI) es un conjunto de métodos y herramientas que utilizan las organizaciones para acceder y explorar datos de diversos sistemas de origen para comprender mejor el rendimiento del negocio y tomar una decisión mejor informada que mejore el rendimiento y cree nuevas oportunidades estratégicas para crecimiento.
Data Warehouse (DW) es simplemente una consolidación de datos de una variedad de fuentes que establecen una base para Business Intelligence, que ayuda a tomar una mejor decisión estratégica y táctica. Así que puedo decir que los Data Warehouses tienen un significado comercial integrado en ellos. La base de datos almacena datos de diferentes fuentes en un formato común y The Warehouse es como Godown (Big Building) donde se pueden almacenar muchas cosas, pero con algoritmos inteligentes como Indexing que ayudan a localizar y recuperar fácilmente y en el mismo concepto Data - Warehouse funciona.
Data Warehouse es similar a una base de datos relacional que tiene como objetivo consultar y analizar los datos en lugar de procesar transacciones. Por lo general, contiene datos históricos derivados de datos de transacciones, pero puede incluir datos de varias fuentes de datos. Los almacenes de datos contienen datos en tablas de hechos (tablas que cubren números como ingresos y costos) y dimensiones (hechos de grupo por diferentes atributos como región, oficina o semana).
Usaré ciertas abreviaturas como BI para Business Intelligence y DW para Data Warehouse, ya que es fácil de escribir. Hasta ahora, espero que comprenda lo suficiente sobre los conceptos de Business Intelligence y Data Warehouse que se usan con tanta frecuencia en el dominio de Data Analytics. Estos se usan tan erróneamente que incluso las personas que trabajan en este dominio tampoco están seguras de qué usar y cuándo hacerlo.
Ahora, comprendamos exactamente qué es Business Intelligence, que ha creado tanta confusión en la industria de Analytics, ya que algunas personas usan ambos términos indistintamente y hay muchas discusiones en Internet.
BI es básicamente un sistema de Business Intelligence que le dice lo que sucedió, o está sucediendo ahora mismo en su negocio, y le describe la situación. No solo eso, una buena plataforma de BI le describe esto en tiempo real en forma granular, precisa y presentable.
Pero sobre qué base es capaz de hacerlo, cuál es la fuente. ¿Cómo puede ayudarme a tomar una decisión estratégica?
Te diré por qué es tan inteligente, es simple, hace uso de datos . Datos que se acumulan durante un período prolongado de varias fuentes dispares.
Pero ahora surge una pregunta muy básica sobre dónde están estos datos. Estos datos se almacenan en el Data Warehouse (DDS, Cubes). Y los sistemas de BI hacen uso de los datos de Data Warehouse y le permiten aplicar las métricas elegidas a conjuntos de datos desestructurados y potencialmente enormes, y cubre consultas, minería de datos, procesamiento analítico en línea (OLAP) e informes, así como monitoreo del desempeño del negocio, análisis predictivo y prescriptivo. .
Así que ahora comparemos Business Intelligence y Data Warehouse para obtener una comprensión más profunda al comparar.
Comparación cara a cara entre Business Intelligence vs Data Warehouse (Infografía)
A continuación se muestran las 5 principales comparaciones entre Business Intelligence y Data Warehouse
Diferencias clave entre Business Intelligence y Data Warehouse
La siguiente es la diferencia entre Business Intelligence y Data Warehouse son las siguientes
- BI significa encontrar información que refleje la imagen actual del negocio (cómo y qué) aprovechando los datos del Data Warehouse (DW).
- BI se trata de acceder y explorar los datos de la organización, mientras que Data Warehouse se trata de recopilar, transformar y almacenar datos.
- DW describe el proceso real de creación e integración de la base de datos junto con el perfil de datos y las reglas de validación empresarial, mientras que Business Intelligence utiliza herramientas y técnicas que se centran en conteos, estadísticas y visualización para mejorar el rendimiento empresarial.
- BI se ocupa de OLAP, visualización de datos y herramientas de minería de datos y consultas / informes, mientras que DW se ocupa de la adquisición de datos, gestión de metadatos, limpieza de datos, transformación de datos, distribución de datos y recuperación de datos / planificación de copias de seguridad.
- Los equipos de DW usan herramientas como Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica, etc., mientras que los equipos de BI usan herramientas como Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView, etc.
- Los ingenieros de software, en su mayoría ingenieros de datos, se ocupan de DW, mientras que los altos ejecutivos y gerentes se ocupan de BI.
Tabla de comparación de Business Intelligence vs Data Warehouse
| Bases para la comparación | Inteligencia de negocios | Almacén de datos |
| Lo que es | Sistema para derivar conocimientos relacionados con los negocios. | Almacenamiento de datos: histórico junto con el actual. |
| Fuente | Datos del almacén de datos. | Datos de varias fuentes de datos, aplicaciones. |
| Salida | Informes comerciales, cuadros, gráficos | Datos de hecho y tablas de dimensiones para aplicaciones ascendentes o herramientas de BI. |
| Audiencia | Altos ejecutivos, gerente | Ingenieros de datos, analista de datos, analista de negocios. |
| Herramientas | MSBI, QlikView, Cognos, etc. | Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica |
Conclusión: Business Intelligence vs Data Warehouse
Así que finalmente quiero concluir este artículo ya que las herramientas de BI como QlikView, MSBI, Oracle BI acceden a todos los datos de Data Warehouses. Y permita que los usuarios comerciales creen informes, gráficos y cuadros más granulares y presentables que ayuden a los altos ejecutivos a tomar una decisión comercial más efectiva en diferentes áreas funcionales como finanzas, cadena de suministro, recursos humanos, ventas y marketing y servicio al cliente.
Me gustaría aclarar más esto, ya que hoy en día para Analytics nos estamos moviendo hacia Big Data Ecosystem para manejar una gran cantidad de datos, pero sí de todos modos, nos estamos moviendo hacia Enterprise Data Hub con sistema distribuido y procesamiento Map Reduce o en memoria motor de ejecución como Spark.
Ahora espero que haya hecho una clara distinción entre Business Intelligence y Data Warehouse y me haga saber sus pensamientos usando la sección de comentarios.
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