Diferencias entre el Big Data, Business Analytics y Business Intelligence 🤨

Big Data International Campus.

17 Apr 202005:52

Summary

TLDR本视频讲解了大数据、商业智能（BI）和商业分析（BA）三者之间的区别。大数据聚焦于存储和处理大量结构化和非结构化数据，旨在发现数据中的模式。商业智能则专注于分析过去的数据，通过报告帮助企业了解历史发展并优化决策。商业分析则面向未来，通过预测模型来指导企业制定新策略。尽管它们的目标相似，但在数据处理、存储方式和使用的工具上存在差异。

Takeaways

😀 大数据、商业智能和商业分析是三个重要的术语，它们都涉及数据分析，用于支持决策。
😀 商业智能（Business Intelligence）侧重于分析历史数据，以理解公司过去的表现，并通过结构化数据来做出决策。
😀 商业分析（Business Analytics）侧重于未来，使用预测模型来制定未来的策略和决策，而不仅仅是分析历史数据。
😀 大数据（Big Data）专注于捕获和处理大量的结构化与非结构化数据，目的是从中发现潜在的模式。
😀 商业智能处理的仅是结构化数据，并且这些数据会存储在集中服务器上，通常用于发现历史模式。
😀 商业分析不仅分析内部统计数据，还使用外部趋势和宏观经济指标来进行未来预测。
😀 大数据的目标是通过分布式文件存储来分类和处理数据，而商业智能则使用中央服务器存储数据。
😀 大数据的团队主要由数学家和工程师组成，依赖于首席技术官（CTO）；而商业智能团队则更侧重于战略决策，通常由经济学家和技术专家组成。
😀 商业智能旨在改进过去的操作错误，而商业分析则侧重于避免未来可能出现的错误。
😀 这些技术工具的团队需要密切合作：大数据团队负责识别数据模式，商业智能团队则负责决定哪些数据对决策至关重要。

Q & A

Business Intelligence（BI）和Business Analytics（BA）有什么区别？
-Business Intelligence（BI）侧重于过去的数据分析，通过历史数据来识别模式并支持决策。而Business Analytics（BA）则关注未来，利用预测模型和宏观经济趋势来为未来决策提供依据。
Big Data与BI和BA相比有何不同？
-Big Data专注于处理和存储大量的结构化和非结构化数据，寻找其中的模式，并进行大规模数据处理。而BI和BA更多侧重于从已分析的数据中做出决策，BI主要处理历史数据，BA则侧重未来趋势的预测。
Business Intelligence（BI）如何利用数据？
-Business Intelligence分析过去的结构化数据，通过历史信息和报告发现数据中的模式，进而帮助管理层做出决策，通常使用的是存储在中央服务器中的数据。
Business Analytics（BA）的主要目的是什么？
-Business Analytics的主要目的是通过分析数据中的趋势和宏观经济指标，预测未来的变化，以帮助企业制定新的战略方向。BA不仅分析内部数据，还会结合外部的趋势数据。
Big Data是如何存储和处理数据的？
-Big Data处理的数据量巨大，包括结构化和非结构化数据。其数据存储在分布式文件系统中，而不是传统的集中式服务器，并使用大规模并行处理技术来处理这些数据。
Business Intelligence（BI）通常分析哪些类型的数据？
-Business Intelligence通常分析已结构化的数据，这些数据通常存储在中央服务器中，并且通过历史报告来评估企业的运营情况。
Big Data分析的数据类型有哪些？
-Big Data分析的数据包括结构化数据和非结构化数据，数据来自多个不同来源，涵盖了更广泛的信息，如社交媒体数据、传感器数据等。
Big Data、BI和BA的团队成员有何不同？
-Big Data的团队通常由工程师和数学家组成，主要由首席技术官（CTO）领导。而BI和BA的团队成员包括经济学家、分析师和策略专家，他们通常与企业的决策层紧密合作。
BI和BA如何使用数据优化决策？
-BI通过分析历史数据来识别并修正过去的错误，优化现有的业务流程。BA则通过分析未来趋势和预测模型，避免未来可能发生的错误，从而在战略上做出更好的决策。
Big Data如何帮助企业发现趋势？
-Big Data通过处理和分析大量数据，寻找数据中的隐藏模式和趋势，帮助企业识别新机遇或潜在的风险。这些数据分析能够提供实时的、基于数据的决策支持。