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數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的區(qū)別？
2014-09-03
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數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的區(qū)別？     

從公司的分工的角度來(lái)講，通常商業(yè)智能部（BI）會(huì)涵蓋大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘共3個(gè)功能。大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為商業(yè)智能部的技術(shù)支撐，可算在內(nèi)，也可不在內(nèi)，看公司的架構(gòu)了。


   1.數(shù)據(jù)產(chǎn)品指的是數(shù)據(jù)的可視化，也就是數(shù)據(jù)報(bào)表，把業(yè)務(wù)部門(mén)常看的數(shù)據(jù)固化成業(yè)務(wù)報(bào)表是BI的主要任務(wù)之一；
   2.數(shù)據(jù)分析指就某一些專(zhuān)項(xiàng)的分析項(xiàng)目，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，得出業(yè)務(wù)建議或業(yè)務(wù)總結(jié)；舉例來(lái)講像營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果分析等等
   3.數(shù)據(jù)挖掘需要用一些工具或語(yǔ)言,SAS,R,Python,C,Matlab等建一些模型做用戶(hù)分類(lèi)，預(yù)測(cè)等

      當(dāng)然，公司大的話，每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)分析人員，這樣會(huì)很大提升分析效率，畢竟數(shù)據(jù)多了，不可能全依賴(lài)于BI部門(mén)

      數(shù)據(jù)分析僅僅是BI中的一個(gè)領(lǐng)域，商業(yè)只能還包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。

      數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，最大化地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，以發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。說(shuō)白了就是基于數(shù)據(jù)事實(shí)找出規(guī)律的方法。數(shù)據(jù)分析的工具有Excel、SPSS等

      商業(yè)智能常常被理解為企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)商業(yè)決策的系統(tǒng)或工具，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP（聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析）、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)的總稱(chēng)。它是類(lèi)似ERP、CRM等系統(tǒng)一樣的企業(yè)級(jí)信息化應(yīng)用。常見(jiàn)的系統(tǒng)有：Business Object、Cognos、Hyperon等等。

      應(yīng)用邏輯：數(shù)據(jù)分析通常針對(duì)某個(gè)問(wèn)題，運(yùn)用一定的方法進(jìn)行分析、歸納、演繹并得出結(jié)論；商業(yè)智能更多側(cè)重于流程化、規(guī)范化、智能化的應(yīng)用。

      應(yīng)用工具：數(shù)據(jù)分析的工具包括R、SAS等挖掘工具，也包括webtrekk、GA等統(tǒng)計(jì)分析工具，更包含excel等初級(jí)工具，只要能實(shí)現(xiàn)分析都可以使用。BI通常包括SAP、Oracle、甲骨文等大型公司提供的工具，一般小工具都不能應(yīng)用。

      應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于各個(gè)部門(mén)、通常更多是零散的應(yīng)用和局部的應(yīng)用；BI通常是公司級(jí)的應(yīng)用，更宏觀。  數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

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