大数据和商业智能有什么区别？

已发表: 2021-09-03

大数据和商业智能有什么区别？ 大数据是指通常存在于组织内部的大型数据集。 商业智能是指将这些数据用于分析目的，从中可以得出可操作的信息，以做出更明智的业务决策。

这两个术语在当今的业务运营中发挥着越来越大的作用，所以让我们来看看两者，看看大数据和商业智能之间的区别是什么，它们是如何使用的，以及它们对 SMB 有什么好处。

大数据

大数据最好被描述为组织存储的信息——通常以大型“集合”或卷的形式存储——它们很难或在许多方面无法以任何有意义的方式加以利用。

大数据的一个明显例子是通过社交媒体渠道产生的信息——印象、点击率、参与度；所有这些指标加起来就构成了我们认为的“大数据”。

结构化和非结构化数据

大数据中有结构化数据和非结构化数据。

这两种不同类型的信息对于理解大数据分析的重要性很重要。

结构化数据是您通常期望在正式数据库中找到的数据，并且通常被理解为定量数据。

结构化数据将存在于电子表格之类的东西中，具有精心排列的行和列，可以轻松阅读和评估。

非结构化数据实际上指的是其他所有数据，但本质上可以被认为是定性的。

此类数据的示例包括视频、图像、传感器信息、通话记录和其他形式的非正式交流，如电子邮件正文。

非结构化数据总共占所有数据的 80-90% 或更多，并且还在继续增长。

大数据的增长

虽然结构化数据的增长已经是组织需要克服的一大挑战，但非结构化数据的快速增长正在引发更大的争论。

结构化数据至少具有相对易于破译的好处——例如，许多企业已经使用 CRM 来更有效地分析客户数据以改进他们的销售流程。

非结构化数据的增长让公司有更多的思考时间。

绝大多数大数据是非结构化的，这种差异只会持续到未来。

事实上，非结构化数据正以每年约 55-65% 的速度增长。

因此，利用工具来利用这些数据现在对企业来说更加重要，因为有效利用大数据成为组织之间的竞争优势。

商业智能

商业智能是指数字工具，用于将结构化和非结构化数据分析为可操作的见解，从而为决策提供信息。

对于大多数组织而言，商业智能 (BI) 在结构化数据的背景下最为熟悉，尽管人工智能和机器学习使用的进步意味着非结构化信息更常被破译以供使用。

在组织内使用商业智能

得知许多企业在采用和使用 BI 工具方面落后，这也许不足为奇。

在全球范围内，所有组织采用 BI 的比例约为 26%。

虽然超过一半的企业认为云 BI 对其正在进行的和未来的计划“至关重要”或“非常重要”，但 Gartner 发现 87% 的企业被认为具有低水平的分析成熟度。

此外，2020 年的一项高管研究发现，只有 27% 的组织认为他们的运营是“数据驱动的”。

因此，目前的情况是，公司了解将商业智能用于其大数据集的重要性，但对在其工作流程中实施 BI 工具的兴趣不大。

商业智能对商业的好处

为什么组织要采用 BI 解决方案？

答案非常简单，因为实施 BI 的组织开始看到其生产力和底线的显着积极成果，因为他们能够通过更明智的决策来使用他们的大数据。

相关文章：显示其价值的 10 个商业智能统计数据

48% 的组织认为云 BI 对其未来的业务生产力计划“至关重要”或“非常重要”。
商业智能、大数据和分析是全球 2000 强企业为推动成功而实施的顶级颠覆性技术。
84% 的企业已启动高级分析计划，以提高准确性并加快决策制定。
56% 的利用分析的组织正在体验更快、更有效的决策。
51% 的企业通过引入商业智能实现了更好的财务业绩。
46% 的组织已经能够通过使用分析来识别和创造新的产品和收入流。
45% 的品牌目前正在利用分析来开发新的商业模式。
超过 90% 的销售和营销团队表示，云分析对于完成工作至关重要。
40% 的高绩效公司基于直觉做出决策，而不太成功的企业则为 70%。
平均 37% 的公司数据具有有用分析的潜力。

商业智能如何与非结构化数据集相关联

如前所述，与非结构化数据相比，结构化数据的比例正在以相当快的速度缩小。

这意味着不仅尚未这样做的企业应该考虑采用 BI 的战略，而且利用非结构化数据将成为一个需要克服的重大障碍——如果不是现在，那么肯定是在未来。

由于典型的 BI 工具适用于结构化数据，因此人工智能用于从非结构化来源生成可操作的信息，然后可以对其进行有效分析。

例如，一家企业希望更好地了解他们最常见的客户投诉。

服务呼叫可以通过 Dialpad 之类的解决方案进行转录，并且可以使用文本分析软件评估这种转录，以确定各种呼叫的共性（例如与特定问题或服务相关的单词或短语）。

然后可以通过商业智能对这些数据进行聚合、结构化和分析。

这是一个非常基本的例子，但在业务中使用人工智能进行分析将是未来组织的关键。

围捕

我们开始这个博客询问大数据和商业智能之间的区别是什么，但我们希望您能够更广泛地了解两者的重要性以及大数据和商业智能现状的形状。

当今组织内快速增长的大数据集数量既是挑战，也是巨大的机遇。

BI 采用的领先者看到了他们的生产力和竞争力的好处，而那些落后的公司则认识到 BI 实施的重要性。

与此同时，特别是非结构化数据的增长将需要更高级的分析能力，特别是在人工智能和机器学习引擎方面，这可以帮助分解和量化信息。

底线

大数据是您存储在组织中的大量信息，商业智能是为了做出决策而理解它的手段。

订阅我们的博客，每月接收有关商业技术的见解，并及时了解营销、网络安全和其他技术新闻和趋势。