Business Intelligence : La Data Science Nouvelle Bi À L'Ère Du Big Data
Ces outils ou cadres stockent une grande quantité de données et les traitent pour obtenir des informations à partir des données afin de prendre de bonnes décisions pour l'entreprise. Hadoop Étincelle Ruche Polybase Presto Cassandra Plotly Cloudera Tempête etc Caractéristiques / Propriétés Les mégadonnées peuvent être décrites par certaines caractéristiques telles que le volume, la variété, la variabilité, la vélocité et la véracité. Voici les six fonctionnalités de Business Intelligence Intelligence d'emplacement, tableaux de bord exécutifs, analyse de simulation, rapports interactifs, couche de métadonnées et rapports de classement Avantages Voici la liste des avantages de la Business Intelligence Aide à prendre de meilleures décisions commerciales Rapports et analyses plus rapides et plus précis Amélioration de la qualité des données Coûts réduits Augmenter les revenus Amélioration de l'efficacité opérationnelle, etc. Voici la liste des avantages du Big Data Meilleure prise de décision Détection de fraude Stockage, extraction et analyse des données Prédiction de marché et prévisions Améliore le service Aide à la mise en œuvre des nouvelles stratégies Suivez les tendances des clients Économies de coûts De meilleures informations sur les ventes, ce qui contribue à augmenter les revenus, etc.
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Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Finance H
Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Analysis
Vélocité: le Big Data doit atteindre un niveau de vélocité aussi bien en termes de fréquence de création, de niveau de collecte que de niveau de partage de données. Ainsi, le Big Data permet une plus grande agilité, quasi en temps réel. Quelles différences entre BI et Big Data? Entre la BI et Big Data, la différence se situe au niveau de plusieurs points: La BI stocke les données dans un datawarehouse alors que le Big Data demande un système de fichiers distribuées. La Business Intelligence analyse uniquement des données structurées ou semi-structurées, là où le Big Data analyse une plus grande variété de données: à la fois structurées et non structurées, mais aussi des données externes à l'entreprise. La BI se base sur des données historiques là où le Big Data se base non seulement sur la donnée passée, mais aussi sur des sources de données temps réel. L'approche Big Data et BI est aussi différente, dans le sens où, l'informatique décisionnelle porte la donnée vers le traitement, là où le Big Data porte les fonctions de traitement vers la donnée.
Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Collective
Ils diffèrent tous les deux dans la façon dont ils analysent les données. La Business Intelligence est basée sur le principe de la combinaison de tous les ensembles de données d'entreprise dans un serveur central, ces données seront analysées en mode hors ligne, après avoir enregistré les informations dans une plate-forme ou un environnement appelé Data Warehouse. Les ensembles de données sont structurés dans une base de données relationnelle avec des index et des formes d'accès supplémentaires aux tables de l'entrepôt. Alors que dans l'environnement Big Data, les données sont stockées sur un système de fichiers distribué (par exemple HDFS), plutôt que stockées sur un serveur central. Les données seront réparties sur les nœuds de travail pour un traitement facile. Le système de fichiers distribués est beaucoup plus sûr et flexible. Les solutions BI transportent les données vers les fonctions de traitement, tandis que les solutions Big Data transportent les fonctions de traitement vers les ensembles de données.
Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Design
Cependant, ils ont malgré tout quelques différences! La Business Intelligence utilise des statistiques descriptives, avec des données à forte densité en information ce qui permet de détecter des tendances et d'aider une entreprise à prendre des décisions en trouvant des réponses aux questions qu'elle se pose. On peut dire que la Business Intelligence s'intéresse à des questions du type « quoi » et « où ». La Big Data utilise des statistiques « inférentielles » ce qui permet de dénicher des questions, réponses et perspectives auxquels on ne pensait pas forcément. On peut dire que la Big Data permet de répondre à des questions du type « comment » et « pourquoi ». Ce qui change donc est le type de données récoltées et traitées ainsi que leur utilisation. De plus, le traitement des données n'est pas le même. Alors que la BI traite des données plutôt structurées et généralement internes à une entreprise, le Big Data lui, traite des données structurées comme des non structurées. C'est ici qu'un problème de la BI peut être identifié et où, le Big Data peut également apparaître comme une solution.
Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Émotionnelle
Accordons quelques instants à la définition du machine learning, une notion complexe qui peut prêter à confusion. Pour faire au plus simple, il s'agit d'une technologie qui apprend grâce à l'expérience et non pas par le biais d'un programme informatique immuable. Les performances évoluent constamment et chaque nouvelle donnée vient enrichir ce flux. Le forage de données et les statistiques permettent entre autres de réaliser des prédictions ou des tendances (également appelées insights). Dans le secteur de la finance par exemple, le machine learning peut mettre en évidence des transactions frauduleuses ou proposer des produits bancaires sur mesure aux utilisateurs. Autre exemple, dans le domaine de la santé, cette technologie offre la possibilité de diagnostiquer plus rapidement certaines maladies en recoupant des données semblables. Article réalisé en partenariat avec les équipes de DataScientest Intéressé par ce que vous venez de lire?
La démonstration peut se faire par l'exemple: 1 er cas: un consommateur regarde une publicité, le lendemain, il visite le site web, deux jours plus tard il appelle un conseiller et le jour suivant il réalise un achat. 2 e cas: un consommateur achète un produit, le même jour il visite le site web, puis trois mois plus tard il appelle un conseiller et le mois suivant il regarde la publicité. Ces deux cas nous montrent la nécessité de comprendre les événements ainsi que la séquence. Même si dans ces deux exemples le client a acheté le même produit, les analyses de l'expérience client et de son parcours sont radicalement différentes. Prenons maintenant le cas d'un client qui s'adresse à un conseiller d'un service après-vente. 1 er cas: il visite le site web deux fois dans la journée et en fin de journée il appelle un conseiller. 2 e cas: Il visite deux fois le site web dans la journée et trouve la réponse à sa question sans entrer en contact. Une interprétation des données différente L'interprétation des informations sera différente même si dans les deux cas le client a obtenu la bonne réponse à sa question.