Quelle est la différence entre Business Intelligence (BI), Data Warehousing et Data Analytics?


Réponse 1:

Ces trois termes sont liés à l'analyse des données, mais décrivent chacun un ensemble différent d'aspects. L'entreposage de données et l'analyse de données peuvent être considérés comme des parties ou des étapes de la Business Intelligence, bien que BI et DA soient souvent utilisés de manière interchangeable.

Passons en revue les définitions une par une.

  1. Entreposage de données - un DW est défini par Wikipedia comme un référentiel central de données intégrées provenant d'une ou plusieurs sources disparates. Ceci est souvent appelé ETL (extraire, transformer, charger). Les organisations qui ont de grandes quantités de données provenant de différentes sources peuvent avoir besoin de créer un entrepôt de données afin d'effectuer des analyses sur ces données dans leur ensemble - par exemple, les données CRM, ERP et Excel opérationnelles qui doivent être combinées, nettoyées et cataloguées avant qu'il puisse être interrogé. Certains outils logiciels sont disponibles spécifiquement à des fins d'entreposage de données, et ceux-ci offrent généralement peu ou pas de capacités supplémentaires en termes d'analyse et de visualisation. Intelligence "(que nous aborderons ensuite). Cependant, on peut distinguer les deux: d'une manière générale, nous pouvons définir l'AD comme le traitement de données, qu'elles proviennent d'une ou de plusieurs sources, à l'aide d'outils statistiques et mathématiques afin de générer des informations. Par exemple, on peut utiliser un outil d'analyse de données pour reconnaître les tendances dans les enregistrements opérationnels de leur organisation (pour un exemple de cas d'utilisation simple - trouver des corrélations entre certains efforts marketing et une augmentation des ventes) .L'intelligence d'affaires - décrit un ensemble d'outils et de méthodes qui prendre des données brutes et les transformer en formulaires que les entreprises peuvent utiliser pour obtenir des informations exploitables et améliorer les processus métier. Cela implique généralement la préparation des données (joindre différentes sources, etc.), l'analyse des données et la visualisation des données. Cependant, les outils BI varient considérablement en termes de capacités, et bien que les solutions de pile complète visent à fournir ces trois éléments, de nombreux outils étiquetés BI n'offriront en fait que des analyses et des visualisations (souvent limitées). C'est pourquoi de nombreux outils de BI nécessitent un entrepôt de données pour travailler avec des données non structurées, car les outils eux-mêmes ont des capacités de préparation des données très limitées. Cependant, certains logiciels d'analyse et de tableau de bord Business Intelligence à pile complète, tels que Sisense (divulgation complète - j'y travaille), peuvent fournir aux utilisateurs finaux une solution de bout en bout qui ne nécessite pas d'investissement supplémentaire dans l'entreposage de données.

Pour résumer: Business Intelligence est un terme large qui peut être utilisé de manière interchangeable avec Data Analytics ou pour décrire un processus qui comprend la préparation, l'analyse et la visualisation des données. L'entreposage de données décrit des outils qui ne gèrent que les étapes précédentes - joindre des sources de données disparates, nettoyer les données et les préparer pour l'analyse.

J'espère que cela t'aides!


Réponse 2:
  1. Entreposage de données - un DW est défini par Wikipedia comme un référentiel central de données intégrées provenant d'une ou plusieurs sources disparates (http: //en.wikipedia.org/wiki/Dat ...). Ceci est souvent appelé ETL (extraire, transformer, charger). Les organisations qui ont de grandes quantités de données provenant de différentes sources peuvent avoir besoin de créer un entrepôt de données afin d'effectuer des analyses sur ces données dans leur ensemble - par exemple, les données CRM, ERP et Excel opérationnelles qui doivent être combinées, nettoyées et cataloguées avant qu'il puisse être interrogé. Certains outils logiciels sont disponibles spécifiquement à des fins d'entreposage de données, et ceux-ci offrent généralement peu ou pas de capacités supplémentaires en termes d'analyse et de visualisation. Intelligence "(que nous aborderons ensuite). Cependant, on peut distinguer les deux: d'une manière générale, nous pouvons définir l'AD comme le traitement de données, qu'elles proviennent d'une ou de plusieurs sources, à l'aide d'outils statistiques et mathématiques afin de générer des informations. Par exemple, on peut utiliser un outil d'analyse de données pour reconnaître les tendances dans les enregistrements opérationnels de leur organisation (pour un exemple de cas d'utilisation simple - trouver des corrélations entre certains efforts marketing et une augmentation des ventes) .L'intelligence d'affaires - décrit un ensemble d'outils et de méthodes qui prendre des données brutes et les transformer en formulaires que les entreprises peuvent utiliser pour obtenir des informations exploitables et améliorer les processus métier. Cela implique généralement la préparation des données (joindre différentes sources, etc.), l'analyse des données et la visualisation des données. Cependant, les outils BI varient considérablement en termes de capacités, et bien que les solutions de pile complète visent à fournir ces trois éléments, de nombreux outils étiquetés BI n'offriront en fait que des analyses et des visualisations (souvent limitées). C'est pourquoi de nombreux outils de BI nécessitent un entrepôt de données pour travailler avec des données non structurées, car les outils eux-mêmes ont des capacités de préparation des données très limitées. Cependant, certains logiciels d'analyse et de tableau de bord Business Intelligence à pile complète, tels que Sisense (divulgation complète - j'y travaille), peuvent fournir aux utilisateurs finaux une solution de bout en bout qui ne nécessite pas d'investissement supplémentaire dans l'entreposage de données.

Réponse 3:

Merci pour l'A2A…

Réponses tirées de: Le dictionnaire de données et d'analyses

L'intelligence d'entreprise

Il n'y a pas de définition ISO, mais j'utilise ce terme comme fourre-tout pour décrire la transformation des données brutes en informations pouvant être diffusées aux hommes d'affaires pour soutenir la prise de décision.

Voir aussi: Keynote Articles Section 1.

Entrepôt de données

Une base de données contenant des données provenant de nombreuses sources disparates dans un format commun qui permet la comparaison des pommes et des oranges. Un entrepôt régulier est un grand bâtiment dans lequel de nombreuses choses peuvent être stockées, mais qui a un système d'indexation qui permet de les localiser et de les récupérer facilement. Un entrepôt de données est essentiellement le même concept. Les bons entrepôts de données ont une signification commerciale «cuite». Les entrepôts de données suivent généralement un paradigme multidimensionnel (lié à OLAP) dans lequel les données sont conservées dans des tables de faits (tableaux couvrant des chiffres tels que les revenus ou les coûts) et des dimensions (choses que nous voulons afficher les faits par, comme la région, le bureau ou la semaine) .

Voir aussi: Utilisation de plusieurs outils de Business Intelligence dans une implémentation - Partie I et Partie II

Analytique

Dériver des informations à partir de données qui sont généralement au-delà de l'objectif pour lequel les données ont été initialement capturées - à comparer avec les informations qui se rapportent à la signification inhérente aux données (c'est-à-dire la raison pour laquelle elles ont été capturées en premier lieu). Les analyses utilisent souvent des techniques statistiques avancées (régression logistique, régression multivariée, analyse de séries chronologiques, etc.) pour tirer un sens des données.

Gartner fait référence à quatre types d'analyses: l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Dans un article, je les ai appelés:

  1. Que s'est-il passé? Pourquoi est-ce arrivé? Que va-t-il se passer ensuite? Que devrions-nous faire?

Un département Analytics, associé à un département de gestion des données, peut faire partie d'une fonction de données plus large, qui relèverait parfois d'un CDO. Alternativement, il peut être plus indépendant et peut-être dirigé par un Chief Analytics Officer (CAO).

Voir aussi: Entretien approfondi avec Allan Engelhardt sur Analytics


Réponse 4:

La Business Intelligence (BI) est un processus d'analyse des données et de dérivation pour aider les entreprises à prendre des décisions. Il pourrait être considéré comme un synonyme d'analyse de données pour les données d'entreprise - dans un processus de BI efficace, les analystes et les scientifiques des données découvrent des hypothèses significatives et peuvent y répondre en utilisant les données disponibles.

Un entrepôt de données regroupe les données structurées de l'ensemble d'une organisation. Il rassemble les données de plusieurs sources, sélectionne, organise et agrège les données pour une comparaison et une analyse efficaces:

BI et entreposage de données: avez-vous besoin d'un entrepôt de données plus?


Réponse 5:

La Business Intelligence (BI) est un processus d'analyse des données et de dérivation pour aider les entreprises à prendre des décisions. Il pourrait être considéré comme un synonyme d'analyse de données pour les données d'entreprise - dans un processus de BI efficace, les analystes et les scientifiques des données découvrent des hypothèses significatives et peuvent y répondre en utilisant les données disponibles.

Un entrepôt de données regroupe les données structurées de l'ensemble d'une organisation. Il rassemble les données de plusieurs sources, sélectionne, organise et agrège les données pour une comparaison et une analyse efficaces:

BI et entreposage de données: avez-vous besoin d'un entrepôt de données plus?


Réponse 6:

La Business Intelligence (BI) est un processus d'analyse des données et de dérivation pour aider les entreprises à prendre des décisions. Il pourrait être considéré comme un synonyme d'analyse de données pour les données d'entreprise - dans un processus de BI efficace, les analystes et les scientifiques des données découvrent des hypothèses significatives et peuvent y répondre en utilisant les données disponibles.

Un entrepôt de données regroupe les données structurées de l'ensemble d'une organisation. Il rassemble les données de plusieurs sources, sélectionne, organise et agrège les données pour une comparaison et une analyse efficaces:

BI et entreposage de données: avez-vous besoin d'un entrepôt de données plus?