大數據和商業智能有什麼區別？

已發表: 2021-09-03

大數據和商業智能有什麼區別？ 大數據是指通常存在於組織內部的大型數據集。 商業智能是指將這些數據用於分析目的，從中可以得出可操作的信息，以做出更明智的業務決策。

這兩個術語在當今的業務運營中發揮著越來越大的作用，所以讓我們來看看兩者，看看大數據和商業智能之間的區別是什麼，它們是如何使用的，以及它們對 SMB 有什麼好處。

大數據

大數據最好被描述為組織存儲的信息——通常以大型“集合”或卷的形式存儲——它們很難或在許多方面無法以任何有意義的方式加以利用。

大數據的一個明顯例子是通過社交媒體渠道產生的信息——印象、點擊率、參與度；所有這些指標加起來就構成了我們認為的“大數據”。

結構化和非結構化數據

大數據中有結構化數據和非結構化數據。

這兩種不同類型的信息對於理解大數據分析的重要性很重要。

結構化數據是您通常期望在正式數據庫中找到的數據，並且通常被理解為定量數據。

結構化數據將存在於電子表格之類的東西中，具有精心排列的行和列，可以輕鬆閱讀和評估。

非結構化數據實際上指的是其他所有數據，但本質上可以被認為是定性的。

此類數據的示例包括視頻、圖像、傳感器信息、通話記錄和其他形式的非正式交流，如電子郵件正文。

非結構化數據總共佔所有數據的 80-90% 或更多，並且還在繼續增長。

大數據的增長

雖然結構化數據的增長已經是組織需要克服的一大挑戰，但非結構化數據的快速增長正在引發更大的爭論。

結構化數據至少具有相對易於破譯的好處——例如，許多企業已經使用 CRM 來更有效地分析客戶數據以改進他們的銷售流程。

非結構化數據的增長讓公司有更多的思考時間。

絕大多數大數據是非結構化的，這種差異只會持續到未來。

事實上，非結構化數據正以每年約 55-65% 的速度增長。

因此，利用工具來利用這些數據現在對企業來說更加重要，因為有效利用大數據成為組織之間的競爭優勢。

商業智能

商業智能是指數字工具，用於將結構化和非結構化數據分析為可操作的見解，從而為決策提供信息。

對於大多數組織而言，商業智能 (BI) 在結構化數據的背景下最為熟悉，儘管人工智能和機器學習使用的進步意味著非結構化信息更常被破譯以供使用。

在組織內使用商業智能

得知許多企業在採用和使用 BI 工具方面落後，這也許不足為奇。

在全球範圍內，所有組織採用 BI 的比例約為 26%。

雖然超過一半的企業認為雲 BI 對其正在進行的和未來的計劃“至關重要”或“非常重要”，但 Gartner 發現 87% 的企業被認為具有低水平的分析成熟度。

此外，2020 年的一項高管研究發現，只有 27% 的組織認為他們的運營是“數據驅動的”。

因此，目前的情況是，公司了解將商業智能用於其大數據集的重要性，但對在其工作流程中實施 BI 工具的興趣不大。

商業智能對商業的好處

為什麼組織要採用 BI 解決方案？

答案非常簡單，因為實施 BI 的組織開始看到其生產力和底線的顯著積極成果，因為他們能夠通過更明智的決策來使用他們的大數據。

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48% 的組織認為雲 BI 對其未來的業務生產力計劃“至關重要”或“非常重要”。
商業智能、大數據和分析是全球 2000 強企業為推動成功而實施的頂級顛覆性技術。
84% 的企業已啟動高級分析計劃，以提高準確性並加快決策制定。
56% 的利用分析的組織正在體驗更快、更有效的決策。
51% 的企業通過引入商業智能實現了更好的財務業績。
46% 的組織已經能夠通過使用分析來識別和創造新的產品和收入流。
45% 的品牌目前正在利用分析來開發新的商業模式。
超過 90% 的銷售和營銷團隊表示，雲分析對於完成工作至關重要。
40% 的高績效公司基於直覺做出決策，而不太成功的企業則為 70%。
平均 37% 的公司數據具有有用分析的潛力。

商業智能如何與非結構化數據集相關聯

如前所述，與非結構化數據相比，結構化數據的比例正在以相當快的速度縮小。

這意味著不僅尚未這樣做的企業應該考慮採用 BI 的戰略，而且利用非結構化數據將成為一個需要克服的重大障礙——如果不是現在，那麼肯定是在未來。

由於典型的 BI 工具適用於結構化數據，因此人工智能用於從非結構化來源生成可操作的信息，然後可以對其進行有效分析。

例如，一家企業希望更好地了解他們最常見的客戶投訴。

服務呼叫可以通過 Dialpad 之類的解決方案進行轉錄，並且可以使用文本分析軟件評估這種轉錄，以確定各種呼叫中的共性（例如與特定問題或服務相關的單詞或短語）。

然後可以通過商業智能對這些數據進行聚合、結構化和分析。

這是一個非常基本的例子，但在業務中使用人工智能進行分析將是未來組織的關鍵。

圍捕

我們開始這個博客詢問大數據和商業智能之間的區別是什麼，但我們希望您能夠更廣泛地了解兩者的重要性以及大數據和商業智能現狀的形狀。

當今組織內快速增長的大數據集數量既是挑戰，也是巨大的機遇。

BI 採用的領先者看到了他們的生產力和競爭力的好處，而那些落後的公司認識到 BI 實施的重要性。

同時，特別是非結構化數據的增長將需要更高級的分析能力，特別是在人工智能和機器學習引擎方面，這可以幫助分解和量化信息。

底線

大數據是您存儲在組織中的大量信息，商業智能是為了做出決策而理解它的手段。

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