عملية تصور البيانات مقابل ذكاء الأعمال

اقرأ في هذا المقال


يتم تعريف تصور البيانات لفهم أنماط البيانات ورؤيتها عن طريق تحويلها إلى سياق مرئي من خلال اتخاذ أشكال مختلفة ويمثل ذكاء الأعمال مجموعة من التقنيات التي توفر مقاييس قليلة لمستخدمي الأعمال.

الفرق بين عملية تصور البيانات وذكاء الأعمال

  • يساعد ذكاء الأعمال على فهم البيانات في عالم الأعمال واستعمالها لتحليل البيانات في حين أن تصور البيانات هو أسلوب لإخبار قصة المعلومات.
  • يُعد تصور البيانات منطقيًا عن طريق تغيير المعلومات الأساسية إلى رؤى للتنسيق الرسومي وهي جزء من العديد من أدوات ذكاء الأعمال.
  • يتعامل ذكاء الأعمال مع بيانات المصدر المطلوبة لاتخاذ القرارات ذات الصلة وتنظيم الاستراتيجيات الموجهة نحو النمو، ويتم تطبيق تصور البيانات بطريقتين في سياق ذكاء الأعمال.
  • تصور البيانات هو تمثيل البيانات والتفاعلات بشكل مرئي من خلال البرنامج، ويتعامل مع البيانات المهيكلة ويقوم على إعداد التقارير، وكما يعتمد ذكاء الأعمال البيانات التاريخية للتنبؤ والمشاهدات المستقبلية حول بيانات الأعمال.
  • يقوم ذكاء الأعمال بالوصول إلى البيانات من مصادر متعددة وإجراء عمليات التلاعب والتحويلات وتخزينها في مستودع بيانات ينتج مجموعة بيانات ذات أنماط.
  • يتكون ذكاء الأعمال من لوحة معلومات أمامية تعمل على تحويل البيانات إلى واجهة مرئية وخوارزميات في النهاية الخلفية وكما أنّه يجب اختيار أدوات ذكاء الأعمال لتلبية احتياجات العمل وضمان جودة البيانات.
  • إنّها توفر قيمة عمل إضافية في جميع المجالات التجارية ولا تعد تصورات البيانات ذكاء أعمال للخدمة الذاتية، وهناك حاجة لتصور البيانات أثناء تحديد الاتجاهات والقيم المتطرفة في المعلومات المعطاة والقيام بالبيانات.
  • تصور الخوارزميات المتقدمة أسهل في التفسير مقارنة بالمخرجات العددية، ومطلوب ذكاء الأعمال لإدارة الأعمال والبحث عن البيانات التاريخية ويقدم رؤى لتحديد قرار أفضل ويتم إجراؤه على تحليل البيانات.
  • يصبح تصور البيانات نظامًا أساسيًا قياسيًا لتقديم المعلومات للعملاء من خلال واجهة (BI)، والأداة هي واجهة المستعمل لنظام ذكاء الأعمال بالكامل.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition


شارك المقالة: