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)據分析?對未經處理的數(shù)據進行檢查以得出此類信息的推論的研究被稱為數(shù)據分析。許多數(shù)據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)據進行操作,供人類使用?!皵?shù)據分析”這個詞很寬泛,涵蓋了許多數(shù)據分析技術。數(shù)據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)據智能vs數(shù)據分析為了確定過去發(fā)生了什么以及原因,數(shù)據智能收集并檢查有關行動、事件和其他信息的信息。數(shù)據科學和分析方法與這些數(shù)據一起被用來預測未來會發(fā)生什么,并基于這些數(shù)據做出業(yè)務決策。數(shù)據分析需要編碼嗎?高級編碼知識對數(shù)據分析師來說不是必需的。相反,他們應該具備數(shù)據管理、可視化和分析軟件的知識。數(shù)據分析師需要具備強大的數(shù)學能力,就像大多數(shù)與數(shù)據相關的職業(yè)一樣。數(shù)據分析使用哪種語言?Python和SQL是數(shù)據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)據分析的區(qū)別商業(yè)智能分析師通過數(shù)據發(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)據分析之間的所有區(qū)別:商業(yè)智能 | 數(shù)據分析 | |
---|---|---|
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)據分析是將原始數(shù)據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)據建模、數(shù)據清理、預測和轉換是數(shù)據分析的主要目標。 |
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)據倉庫或數(shù)據集市中的歷史數(shù)據才能用于BI實施。 | 數(shù)據分析可以通過利用市場上不同的數(shù)據存儲系統(tǒng)來實現(xiàn)。BI工具還可用于實現(xiàn)數(shù)據分析,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)據轉換為有用的格式來調試數(shù)據分析。 |
商業(yè)智能分析師vs數(shù)據分析師
下面來看看商業(yè)智能分析師和數(shù)據分析師的區(qū)別:
商業(yè)智能分析師 | 數(shù)據分析師 | |
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定義和目標 | BI分析師使用數(shù)據倉庫和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的策略向企業(yè)提供情報。 | 數(shù)據分析師使用數(shù)據分析、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)據庫中進行查詢并將其鏈接起來。 | 按照數(shù)據分析的生命周期,數(shù)據分析師了解終端用戶,收集相關數(shù)據,清理和分析數(shù)據,并創(chuàng)建可視化視圖以提供見解。 |
數(shù)據 | 結構化,從數(shù)據倉庫處理 | 更廣泛的數(shù)據變化;可以是非結構化、更混亂的數(shù)據 |
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)據分析統(tǒng)計數(shù)據數(shù)據結構知識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)據分析師的薪酬
商業(yè)智能分析師和數(shù)據分析師,哪個薪資更高?數(shù)據分析和商業(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Coursera的數(shù)據,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)據分析師的平均基本工資將為69,517美元。
更好的數(shù)據分析師或商業(yè)智能分析師是什么?
商業(yè)智能分析師和數(shù)據分析師都支持各自企業(yè)中的數(shù)據驅動決策。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)據分析師通常更直接地處理數(shù)據本身。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)據分析之間的歷史和顯著區(qū)別。商業(yè)智能和數(shù)據分析工具的開發(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。根據最新的數(shù)據趨勢,商業(yè)智能和數(shù)據分析對企業(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)據分析進行必要的研究。- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術助力“企宣”向上生長
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