ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات هي الطرق الأساسية التي يمكن من خلالها استخدام البيانات، وعلى الرغم من أنّ كلاهما يعتمد على البيانات إلّا أنّهما ليسا متماثلين.
الفرق بين عملية تحليل البيانات وذكاء الأعمال
يصف ذكاء الأعمال (BI) الأحداث السابقة باستخدام البيانات التاريخية، وبالتبعية يمكن أن يكون استكشاف البيانات التاريخية أداة مناسبة لاتخاذ قرارات العمل المستقبلية، وعلى العكس من ذلك تستخدم تحليلات البيانات عناصر علم البيانات للتنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية وعادةً ما تكون تحليلات البيانات حكراً على المحللين وعلماء البيانات ومبرمجي الكمبيوتر الذين لديهم تركيز تقني أكبر.
- وتقع جميع التحليلات الوصفية في فئة ذكاء الأعمال، حيث تُعتبر بعض التحليلات التنبؤية أيضًا ذكاء أعمال ومع ذلك فإنّ التحليلات الوصفية هي أعلى من ذكاء الأعمال في مجال تحليلات البيانات، وتعتمد ذكاء الأعمال على البيانات التي يعمل معها أصحاب الأعمال.
- تحتاج تحليلات البيانات مستوى أعلى من الخبرة الرياضية، حيث يعتمد علماء البيانات كميات البيانات الضخمة ويعتمدون الخوارزميات؛ لترتيبها ونمذجتها إلى الحد الذي يمكن فيه اعتماد البيانات لتقارير استشرافية وتنبؤية، وكما يقوم على الخوارزميات والمحاكاة والتحليل الكمي لتعيين العلاقات بين البيانات غير الواضحة وهذا لا يحدث مع (BI).
- يتعامل ذكاء الأعمال مع العمليات الجارية ممّا يساعد الشركات والأقسام على تحقيق الأهداف التنظيمية ويمكن أن تساعد تحليلات البيانات الشركات التي ترغب في تغيير وسيلة عملها، كما يمكن أن يستفيد كلا المجالين من القليل من إعداد البيانات وتتطلب تحليلات البيانات عمومًا نمذجة البيانات، حيث يتم جمع البيانات الأولية وتنظيفها وتنسيقها وتحويلها وتجميعها والتحقق من صحتها وتحويلها بطريقة أخرى والبيانات النظيفة مفيدة أيضًا لذكاء الأعمال.
- بمجرد أن تصبح البيانات نظيفة يتم تخزينها في هيكل وتنسيق يفسح المجال لإعداد التقارير، وغالبًا ما يعني ذلك أن البيانات مخزنة في مستودع بيانات، وهو مخزن بيانات عمودي يقوم غالبًا في الوقت الحاضر على هيكلة أساسية سحابية قابلة للتطوير وتتيح البيانات الموجودة في مستودع البيانات إصدارًا واحدًا من الحقيقة لجميع التقارير التنظيمية، لكل من تحليلات المعلومات والبيانات.
