هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها: تفاوت های کلیدی

تصمیمات مبتنی بر داده بخش مهمی از راه اندازی یک تجارت هستند. چه رسیدهای فروش، روند خرید، جدول زمانی تولید یا مکان های جغرافیایی مشتریان شما باشد، جمع آوری داده ها در مورد کسب و کار شما برای برنامه ریزی استراتژیک بسیار مهم است. هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها هر دو از داده های شرکت شما برای ترسیم فرصت های مالی استفاده می کنند، اما این کار را به روش های مختلف انجام می دهند.

در این مقاله از ایوسی، تفاوت ها و شباهت های بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها، از جمله تفاوت آنها در سه نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها را مورد بحث قرار می دهیم.

مطالب مرتبط: مدیریت داده چیست؟

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری، که گاهی اوقات به اختصار BI نامیده می‌شود، توضیح می‌دهد که چگونه یک کسب‌وکار داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند، داده‌ها را به معیارهای مفید تبدیل می‌کند و در نهایت از آن معیارها برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر استفاده می‌کند. هدف هوش تجاری استفاده از ارقام و آمار برای شناسایی زمینه های موفقیت و بهبود است. با جمع‌آوری داده‌ها در مورد نحوه عملکرد شرکت در طول تاریخ، صاحبان مشاغل می‌توانند مدل‌های تحلیلی را به کار ببرند که عملکرد یک شرکت را به صورت بصری نشان می‌دهند. مشاهده داده ها در اشکال مختلف می تواند به درک و بینش عمیق تر منجر شود. وجود مدل‌های مختلف داده در دسترس نیز می‌تواند اشتراک‌گذاری اطلاعات را با ذینفعان خارجی آسان‌تر کند.

هوش تجاری نشان دهنده اقداماتی است که یک کسب و کار برای سرمایه گذاری روی داده های خود انجام می دهد، اما همچنین می تواند به ابزارهای خاصی که یک کسب و کار برای جمع آوری آن داده ها استفاده می کند، اشاره کند. جمع‌آوری و تبدیل داده‌های خام به شکلی معنادار برای بسیاری از کسب‌وکارها اولویت بالایی دارد، بنابراین ابزارهای نرم‌افزاری متنوعی برای کمک به این فرآیند وجود دارد. این ابزارها اغلب رابط‌ها و داشبوردهای کاربرپسندی را ارائه می‌کنند که به شما امکان می‌دهند به راحتی بهره‌وری و روند داده‌های خود را نظارت کنید.

مرتبط: تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاحی است که طیف وسیعی از اقدامات مربوط به تبدیل داده ها به اطلاعات قابل اجرا را در بر می گیرد. در دنیای تجارت، متخصصان ممکن است از اصطلاحات “تجزیه و تحلیل داده ها” و “تجزیه و تحلیل کسب و کار” به جای یکدیگر استفاده کنند. تجزیه و تحلیل تجاری صرفاً یک دسته از تجزیه و تحلیل داده ها است که به طور خاص به نحوه استفاده کسب و کارها از داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی اشاره دارد. شرکت هایی که از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند این کار را برای برنامه ریزی آینده خود انجام می دهند.

تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول تمرینی برای پیش بینی نیازهای آینده یک شرکت است. نمونه ای از نحوه استفاده یک شرکت از تجزیه و تحلیل داده ها، شناسایی روندهای داده های گذشته برای برنامه ریزی به تعداد مواد مورد نیاز برای همگام شدن با تقاضا در سه ماهه آینده است. به عنوان مثال، شرکتی که لباس های زمستانی می فروشد ممکن است متوجه شود که فروش هر سال در ماه های دسامبر و ژانویه چگونه افزایش می یابد. می‌تواند از این داده‌ها برای پیش‌بینی میزان موجودی مورد نیاز برای سال جاری استفاده کند.

مطالب مرتبط: روش های جمع آوری داده ها (با انواع داده ها و مثال ها)

هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها

هم هوش تجاری و هم تجزیه و تحلیل داده ها نشان دهنده شیوه های شرکت در استفاده از داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه است. در حالی که این دو اصطلاح مشابه هستند، تفاوت های مهمی بین آنها وجود دارد. تفاوت اصلی بین این دو عبارت این است که BI آنچه قبلا اتفاق افتاده را نشان می دهد، در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا بفهمید چرا اتفاقی افتاده است.

از آنجایی که هر دو اصطلاح به روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها اشاره می‌کنند، در اینجا چند نمونه از تفاوت آنها در سه مورد از رایج‌ترین روش‌های مشاهده داده‌ها آورده شده است:

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی نحوه نگاه شرکت ها به داده های تاریخی را توصیف می کند. داده های رویدادهای گذشته به دلایل مختلفی ارزشمند هستند، بنابراین بسیاری از کسب و کارها تمام اطلاعات تاریخی مرتبط خود را بایگانی می کنند. در تحلیل توصیفی، یک رویکرد هوش تجاری بر تفسیر روندها و معیارهای عملکرد برای نشان دادن آنچه اتفاق افتاده است متمرکز است. به عنوان مثال، یک رویکرد هوش تجاری ممکن است به گزارش فروش نگاه کند تا ببیند کدام مدل‌ها فروش خوبی دارند و کدام یک فروش ضعیف دارند.

تحت تجزیه و تحلیل توصیفی، یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده ها داده ها را می گیرد و به دنبال این است که بفهمد چرا یک مدل خاص به خوبی فروش می رود. تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌جای مرتب‌سازی و طبقه‌بندی اطلاعات، سعی می‌کند بفهمد چرا اعداد به شکلی که هستند ظاهر می‌شوند. این به کاربر کمک می کند تا دلایل پشت داده های تاریخی را درک کند.

مطالب مرتبط: مدل سازی داده چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده فرآیند تفسیر داده ها برای ارائه پیش بینی آینده یک کسب و کار است. تجزیه و تحلیل پیش بینی اغلب مرحله بعدی در فرآیند ارزیابی پس از تجزیه و تحلیل توصیفی است. یک رویکرد هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، مجموعه‌های فعلی داده‌ها را برون‌یابی می‌کند تا ادامه احتمالی روندهای فعلی را ترسیم کند. BI ممکن است داده های اخیر را با داده های تاریخی بیشتر ترکیب کند تا نموداری از چگونگی تغییر روندهای فصلی از سال به سال ارائه دهد و نیازهای کسب و کار را در ماه های آینده پیش بینی کند.

اگر بخواهید از یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده ها برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کنید، سعی می کنید به همان سوالاتی پاسخ دهید که فردی که از رویکرد هوش تجاری استفاده می کند. تفاوت اصلی بین این دو مفهوم در نحوه پاسخگویی به سوال است. تجزیه و تحلیل داده ها مدل های ریاضی عمیق تری را بر اساس الگوریتم ها و شبیه سازی های پیچیده ارائه می دهد. در حالی که هوش تجاری ممکن است تنها چند نمونه از داده های گذشته را برای پیش بینی آینده بررسی کند، تجزیه و تحلیل داده ها مجموعه های متعددی از داده ها را با نرم افزار هوش مصنوعی پیشرفته ترکیب می کند.

مرتبط: نمونه ها و انواع داده های کیفی

تجزیه و تحلیل تجویزی

تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها در هنگام انجام تجزیه و تحلیل تجویزی، که آخرین مرحله در فرآیند تجزیه و تحلیل سه بخشی است، آشکارتر است. این شکل از تجزیه و تحلیل بر طراحی یک برنامه اقدام برای کسب و کار شما بر اساس داده های تاریخی و همچنین تجزیه و تحلیل پیش بینی تمرکز می کند. از آنجایی که هوش تجاری در درجه اول به شناسایی روندهای گذشته و جاری مربوط می شود، رویکرد BI معمولاً هیچ تحلیل تجویزی را انجام نمی دهد. در عوض، هوش تجاری یک چارچوب اساسی از داده ها را فراهم می کند که با آن می توانید تجزیه و تحلیل داده ها را موثر انجام دهید.

برعکس، وظیفه اصلی تجزیه و تحلیل داده ها، انجام تجزیه و تحلیل تجویزی است. تجزیه و تحلیل تجویزی اطلاعاتی را که از طریق تجزیه و تحلیل توصیفی جمع آوری می کنید با پیش بینی تجزیه و تحلیل پیش بینی ترکیب می کند تا یک پیشنهاد برای آینده یک کسب و کار ایجاد کند. وقتی تجزیه و تحلیل داده‌ها را بر روی اطلاعاتی که از طریق هوش تجاری جمع‌آوری می‌کنید اعمال می‌کنید، می‌توانید یک طرح تجاری مؤثر برای آینده ایجاد کنید، بفهمید که روند داده‌ها از کجا می‌آیند و روندهای آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنید.