博士視野：商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，組織利用數(shù)據(jù)的力量做出明智的決策至關(guān)重要。研究表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織有：
? 162%的可能性超過他們的收入目標(biāo)；
? 23倍的可能性獲得客戶；
? 在運營效率方面優(yōu)于同行；
這些令人印象深刻的統(tǒng)計數(shù)據(jù)正在促使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者尋求最佳的數(shù)據(jù)處理解決方案，在這樣做時，領(lǐng)導(dǎo)者必須了解商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析之間的關(guān)鍵異同（博士視野：商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？）。
雖然商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析有很多共同點，但它們并不相同?？紤]商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析專家如何理解這些概念，以及商業(yè)管理方面的高級教育如何讓領(lǐng)導(dǎo)者為現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境做好準(zhǔn)備。
 

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析定義
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析都是利用數(shù)據(jù)力量的重要方式，但它們在重點和方法上有所不同。
商業(yè)智能（BI）是一套用于收集、分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)以支持商業(yè)決策的工具和方法。它涉及從數(shù)據(jù)庫和電子表格等來源收集和分析數(shù)據(jù)，以提供對商業(yè)運營和績效的見解。BI工具通常包括：
? 儀表板
? 報告
? 數(shù)據(jù)可視化工具
BI工具允許用戶監(jiān)控關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）和其他指標(biāo)，以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
數(shù)據(jù)分析是一個更廣泛的領(lǐng)域，涉及使用統(tǒng)計和定量方法來分析大量數(shù)據(jù)并提取洞察力和模式。數(shù)據(jù)分析可用于解決復(fù)雜問題、識別趨勢和預(yù)測結(jié)果。它通常涉及更先進(jìn)的技術(shù)，例如：
? 預(yù)測建模
? 機(jī)器學(xué)習(xí)
? 數(shù)據(jù)挖掘
考慮到這些差異，深入研究商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間和使用之間的差異。
 
 
了解商業(yè)智能
人們可以用“商業(yè)智能”來描述將原始銷售數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為關(guān)于客戶趨勢的有意義的見解的過程?；蛘撸藗兛梢杂眠@個短語來描述這樣一種見解，即服裝網(wǎng)站的客戶在特定季節(jié)獲得免費加急送貨時比獲得額外商品20%折扣時購買的商品更多。
當(dāng)談到商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析時，重要的是要注意數(shù)據(jù)分析可以在商業(yè)智能流程之外使用，例如在教育或政府中。但是當(dāng)談到商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析之間的關(guān)系時，商業(yè)智能被理解為包括數(shù)據(jù)分析的過程。
 

四種類型的數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域產(chǎn)生了四種類型的分析，每一種都對幫助公司實現(xiàn)預(yù)期結(jié)果有意義。這四種類型的分析被稱為描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)范性。
1.描述性數(shù)據(jù)分析
描述性分析是數(shù)據(jù)分析最基本和最簡單的形式，它著眼于原始數(shù)據(jù)，并提取關(guān)于已經(jīng)發(fā)生或正在發(fā)生的事情的見解。例如，描述性分析可以從過去一年營銷活動的數(shù)據(jù)中確定2月份的活動是最成功的。在數(shù)據(jù)可視化中看到的大部分內(nèi)容，如信息圖表，都是描述性數(shù)據(jù)分析的一個例子。
 

2.診斷數(shù)據(jù)分析
在描述性分析的基礎(chǔ)上，診斷數(shù)據(jù)分析更進(jìn)一步，考慮事情發(fā)生或正在發(fā)生的原因。以營銷活動場景為例。描述性分析停留在描述最簡單的事實上——2月份營銷活動最成功——診斷分析可能會研究人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)顯示已婚女性中社交媒體的大量轉(zhuǎn)化。
這一見解可能表明，該公司在女性為丈夫購買情人節(jié)禮物方面做得特別好。這可能會鼓勵公司營銷部門每年優(yōu)先考慮這一活動，并設(shè)計新的活動，全年都以夫妻之間的禮物贈送為導(dǎo)向。
 

3.預(yù)測數(shù)據(jù)分析
如果描述性分析解釋了發(fā)生了什么（或正在發(fā)生），診斷分析解釋了為什么發(fā)生了什么（或正在發(fā)生），那么預(yù)測分析說明了未來可能發(fā)生什么。預(yù)測分析考慮了公司和行業(yè)數(shù)據(jù)，以確定哪些類型的趨勢可能即將出現(xiàn)。例如，酒店業(yè)使用預(yù)測分析來確定旅游趨勢。
 

4.規(guī)范性數(shù)據(jù)分析
與預(yù)測分析一起使用，規(guī)范性數(shù)據(jù)分析為特定場景推薦業(yè)務(wù)決策。例如，在酒店業(yè)，預(yù)測分析可能會顯示，游客在一年中的某些月份比其他時間來的人數(shù)要多得多。規(guī)范性分析可以通過對人員配備、定價和提供特價等關(guān)鍵領(lǐng)域的建議，使酒店、餐館和景點能夠優(yōu)化運營。
 

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析如何在市場中協(xié)同工作
商業(yè)智能平臺Datapine解釋說，商業(yè)智能工具可以幫助公司知道發(fā)生了什么以及如何發(fā)生，而分析可以揭示為什么會發(fā)生。當(dāng)協(xié)同利用時，商業(yè)分析和數(shù)據(jù)分析可以以強大的方式結(jié)合起來，造福公司、客戶和消費者。
 

結(jié)合商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析以提高效率
瑞典制藥公司Apoteket AB正在發(fā)展壯大，需要更全面的數(shù)據(jù)分析解決方案。他們的商店經(jīng)理依賴商業(yè)智能報告，但查詢時間和用戶體驗不佳。該公司決定實施甲骨文分析云，該云具有高級分析功能以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，可實現(xiàn)現(xiàn)代化并產(chǎn)生高質(zhì)量的商業(yè)智能。
該解決方案將運行分析的成本降低了66%，報告運行時間縮短了40%。商業(yè)智能主管Mats M?lhammar進(jìn)一步向甲骨文解釋了Apoteket AB的商業(yè)運營是如何改進(jìn)的。
“有了甲骨文分析云，我們可以在為客戶提供可靠、可信和高效的服務(wù)方面領(lǐng)先一步，”梅爾哈馬說?！拔覀兝檬袌錾献钕冗M(jìn)的分析功能。我們的商業(yè)智能已經(jīng)為未來做好了準(zhǔn)備，包括人工智能功能和對甲骨文移動的訪問。”
 

授權(quán)客戶并改善在線私人市場
數(shù)字廣告和營銷技術(shù)公司Gamoshi購買和銷售在線廣告，這需要訪問大量實時數(shù)據(jù)。他們需要一個解決方案，不僅要收集和分析這些數(shù)據(jù)，還要以有意義的方式向客戶展示。Gamoshi遷移到亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，特別是使用亞馬遜紅移和亞馬遜Kinesis數(shù)據(jù)分析，前者是一個產(chǎn)生洞察力的數(shù)據(jù)倉庫，后者使用戶能夠通過無服務(wù)器、完全托管的Apache Flink從流數(shù)據(jù)中獲得可操作的洞察力。
Gamoshi的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析比以往任何時候都更好地同步，這在幾個方面使公司受益。聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官摩西?摩西說，該公司現(xiàn)在是有史以來效率最高的公司，并將大數(shù)據(jù)的上市時間從1-2周縮短到一天。摩西說，這對他們的用戶來說是革命性的，他們在查詢數(shù)據(jù)時也享受到了比以前更大的日期范圍。通過以簡化的方式將數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能工具結(jié)合在一起，Gamoshi能夠更好地幫助其客戶做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
 

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析職業(yè)簡介
雖然商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析有重疊的技能組合，但這兩個領(lǐng)域的職業(yè)及其所需技能之間存在一些關(guān)鍵區(qū)別。例如，商業(yè)智能專家需要熟練查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)分析師也需要知道如何與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交互。商業(yè)智能分析師的主要目標(biāo)是創(chuàng)建、改進(jìn)和呈現(xiàn)具有可操作分析洞察力的業(yè)務(wù)報告。數(shù)據(jù)分析師傾向于更專業(yè)地處理數(shù)據(jù)，檢查數(shù)據(jù)的模式。
商業(yè)智能專業(yè)人員需要具備強大的商業(yè)和金融專業(yè)知識。另一方面，數(shù)據(jù)分析師需要熟練掌握數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計和建模。需要注意的是，數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)等術(shù)語在不斷發(fā)展。也就是說，商業(yè)智能專業(yè)人員在分享和領(lǐng)導(dǎo)報告時往往更面向他人。
根據(jù)Payscale的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師的年薪中位數(shù)約為65,100美元，商業(yè)智能分析師的年薪中位數(shù)約為72,100美元。
 

擁有瑪麗蒙特大學(xué)在線DBA的BI領(lǐng)導(dǎo)
世界各地的公司都在利用數(shù)據(jù)來充分利用他們收集、存儲和處理的信息。了解商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用可以給商業(yè)領(lǐng)袖帶來競爭優(yōu)勢。
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? 利用商業(yè)智能優(yōu)化商業(yè)運營
? Developing a data strategy
? 收集、存儲、分析和可視化數(shù)據(jù)
在一門名為最大化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的課程中，學(xué)生們發(fā)現(xiàn)：
? 如何引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
? 商業(yè)智能、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵組成部分
? 如何制定和實施有效的數(shù)字戰(zhàn)略
BI中的MaryMount Online DBA需要不到三年的時間，專注于應(yīng)用研究。成為擁有MaryMount University Online BI DBA的BI專家。