Jaka jest różnica między Big Data a Business Intelligence?

Jaka jest różnica między big data a analizą biznesową? Big data odnosi się do dużych zbiorów danych, które zwykle istnieją w organizacjach. Analiza biznesowa odnosi się do wykorzystania tych danych do celów analitycznych, z których można uzyskać przydatne informacje w celu podejmowania bardziej świadomych decyzji biznesowych.

Oba te terminy odgrywają obecnie coraz większą rolę w operacjach biznesowych, więc przyjrzyjmy się obu i zobaczmy, jaka jest różnica między big data a analizą biznesową, w jaki sposób są używane i jakie są ich zalety dla małych i średnich firm.

Big Data

Big data najlepiej opisać jako informacje, które organizacje przechowują – zwykle w dużych „zestawach” lub wolumenach – które są trudne lub pod wieloma względami niemożliwe do wykorzystania w jakikolwiek znaczący sposób.

Oczywistym przykładem big data może być coś w rodzaju informacji generowanej przez kanały mediów społecznościowych — wyświetlenia, współczynniki klikalności, zaangażowanie; wszystkie te wskaźniki sumują się, tworząc to, co uważamy za „duże zbiory danych”.

Dane strukturalne i nieustrukturyzowane

W big data znajdują się dane ustrukturyzowane i dane nieustrukturyzowane.

Te dwa różne rodzaje informacji są ważne dla zrozumienia znaczenia analizy dużych zbiorów danych.

Dane strukturalne są tym, czego zwykle można się spodziewać w formalnych bazach danych — i często są rozumiane jako dane ilościowe.

Ustrukturyzowane dane będą istniały w takich rzeczach, jak arkusze kalkulacyjne, ze starannie ułożonymi wierszami i kolumnami, które można łatwo odczytać i ocenić.

Dane nieustrukturyzowane odnoszą się praktycznie do wszystkiego innego, ale można je traktować jako dane jakościowe.

Przykładami tego rodzaju danych są filmy, obrazy, informacje z czujników, transkrypcje połączeń i inne formy nieformalnej komunikacji, takie jak treść wiadomości e-mail.

Dane nieustrukturyzowane łącznie stanowią 80-90% lub więcej wszystkich danych i nadal rosną.

Wzrost Big Data

Podczas gdy wzrost ilości ustrukturyzowanych danych jest już dużym wyzwaniem dla organizacji, szybki wzrost nieustrukturyzowanych danych stanowi większy punkt sporny.

Ustrukturyzowane dane mają przynajmniej tę zaletę, że są stosunkowo łatwe do odszyfrowania — wiele firm korzysta już z CRM, na przykład do bardziej efektywnej analizy danych klientów w celu usprawnienia procesu sprzedaży.

To wzrost ilości nieustrukturyzowanych danych daje firmom więcej czasu do namysłu.

Ogromna większość dużych zbiorów danych jest nieustrukturyzowana i ta dysproporcja będzie się utrzymywać tylko w przyszłości.

W rzeczywistości dane nieustrukturyzowane rosną w tempie około 55-65% rocznie.

W rezultacie wykorzystanie narzędzi do wykorzystania tych danych jest teraz jeszcze ważniejsze dla firm, ponieważ efektywne wykorzystanie dużych zbiorów danych staje się konkurencyjnym wyróżnikiem między organizacjami.

Analiza biznesowa

Business Intelligence odnosi się do narzędzi cyfrowych, które są używane do analizy danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń w celu podejmowania decyzji.

W przypadku większości organizacji analiza biznesowa (BI) będzie najbardziej znana w kontekście danych ustrukturyzowanych, chociaż postępy w wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oznaczają, że informacje nieustrukturyzowane są coraz częściej odszyfrowywane do użytku.

Wykorzystanie Business Intelligence w organizacjach

Być może nie powinno dziwić, że wiele firm pozostaje w tyle w przyjmowaniu i korzystaniu z narzędzi BI.

Globalnie przyjęcie BI we wszystkich organizacjach wynosi około 26%.

Podczas gdy ponad połowa wszystkich przedsiębiorstw uważa BI w chmurze za „krytyczną” lub „bardzo ważną” dla ich bieżących i przyszłych inicjatyw, Gartner odkrył, że 87% firm uważa się za mające niski poziom dojrzałości analitycznej.

Co więcej, badanie dla kadry kierowniczej z 2020 r. wykazało, że tylko 27% organizacji uważa swoje działania za „oparte na danych”.

Tak więc obecna sytuacja to taka, w której firmy rozumieją, jak ważne jest korzystanie z analizy biznesowej w swoich zbiorach danych big data, ale wykazują niski apetyt na wdrażanie narzędzi BI do swoich przepływów pracy.

Korzyści z Business Intelligence dla Biznesu

Dlaczego organizacje powinny chcieć wdrażać rozwiązania BI?

Odpowiedź jest całkiem prosta, ponieważ organizacje wdrażające BI zaczynają dostrzegać znaczące pozytywne wyniki w zakresie swojej produktywności i wyników, ponieważ są w stanie wykorzystać swoje duże zbiory danych poprzez bardziej świadome podejmowanie decyzji.

Powiązany post: 10 statystyk Business Intelligence, które pokazują swoją wartość

1. 48% organizacji uważa BI w chmurze za „krytyczne” lub „bardzo ważne” dla ich przyszłych planów dotyczących produktywności biznesowej.
2. Business Intelligence, big data i analityka to najbardziej przełomowe technologie, które organizacje z listy Global 2000 wdrażają w celu osiągnięcia sukcesu.
3. 84% przedsiębiorstw uruchomiło zaawansowane inicjatywy analityczne, aby zapewnić większą dokładność i przyspieszyć podejmowanie decyzji.
4. 56% organizacji wykorzystujących analitykę doświadcza szybszego i bardziej efektywnego podejmowania decyzji.
5. 51% firm osiąga lepsze wyniki finansowe dzięki wprowadzeniu Business Intelligence.
6. 46% organizacji było w stanie zidentyfikować i stworzyć nowe strumienie produktów i przychodów dzięki wykorzystaniu ich analityki.
7. 45% marek wykorzystuje obecnie analizy do opracowywania nowych modeli biznesowych.
8. Ponad 90% zespołów sprzedaży i marketingu twierdzi, że analityka w chmurze jest niezbędna do wykonywania ich pracy.
9. 40% firm osiągających dobre wyniki opiera swoje decyzje na intuicji, w porównaniu do 70% mniej udanych firm.
10. Średnio 37% danych firmy ma potencjał do użytecznej analizy.

Jak Business Intelligence odnosi się do nieustrukturyzowanych zbiorów danych

Jak zauważyliśmy wcześniej, proporcja danych ustrukturyzowanych w porównaniu z danymi nieustrukturyzowanymi maleje w dość szybkim tempie.

Oznacza to nie tylko, że firmy, które jeszcze tego nie zrobiły, powinny przyjrzeć się strategii uwzględniającej przyjęcie BI, ale także, że wykorzystanie nieustrukturyzowanych danych stanie się istotną przeszkodą do pokonania – jeśli nie teraz, to z pewnością w przyszłości.

Ponieważ typowe narzędzia BI są przeznaczone do ustrukturyzowanych danych, sztuczna inteligencja służy do generowania przydatnych informacji ze źródeł nieustrukturyzowanych, które można następnie skutecznie analizować.

Weźmy na przykład firmę, która chce lepiej zrozumieć najczęstsze skargi klientów.

Połączenia serwisowe można transkrybować za pomocą rozwiązania takiego jak Dialpad, a transkrypcję tę można ocenić za pomocą oprogramowania do analizy tekstu w celu określenia podobieństw (takich jak słowa lub frazy odnoszące się do konkretnego problemu lub usługi) w szerokim zakresie połączeń.

Dane te można następnie agregować, porządkować i analizować za pomocą analizy biznesowej.

To był bardzo prosty przykład, ale wykorzystanie AI do celów analitycznych w biznesie będzie kluczowe dla przyszłych organizacji.

Podsumowanie

Zaczęliśmy tego bloga od pytania, jaka jest różnica między Big Data a Business Intelligence, ale mamy nadzieję, że zabrałeś szersze zrozumienie znaczenia obu i kształtu obecnego krajobrazu Big Data i Business Intelligence.

Szybko rosnąca ilość dużych zbiorów danych w organizacjach stanowi dziś wyzwanie i ogromną szansę.

Liderzy we wdrażaniu BI dostrzegają korzyści w swojej produktywności i konkurencyjności, podczas gdy firmy, które pozostają w tyle, dostrzegają znaczenie wdrożenia BI.

Jednocześnie wzrost, w szczególności danych nieustrukturyzowanych, będzie wymagał bardziej zaawansowanych możliwości analitycznych, zwłaszcza w odniesieniu do silników sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które mogą pomóc w podziale i kwantyfikacji za pomocą informacji.

Dolna linia

Big data to duże ilości informacji, które przechowujesz w swojej organizacji, analiza biznesowa to sposób na zrozumienie ich na potrzeby podejmowania decyzji.

Subskrybuj nasz blog , aby otrzymywać comiesięczne informacje na temat technologii biznesowej i być na bieżąco z informacjami dotyczącymi marketingu, cyberbezpieczeństwa oraz innymi nowościami i trendami technologicznymi.