Разгадаем тайну данных

Когда вы путешествуете по бескрайнему океану Интернета, пытаясь понять увлекательный мир данных, вам бросаются в глаза две концепции: бизнес-аналитика (BI) и большие данные. Они оба кажутся связанными с этим таинственным миром, но в чем разница? Давайте окунемся в эту вселенную вместе, не утонув, обещаем!

Отказ от ответственности : эта статья пишется летом, надеюсь, вы не будете удерживать меня за морские метафоры ⛵️.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика — это как иметь собственный GPS в сложном мире данных. Представьте, что вы владеете сетью магазинов одежды и хотите оптимизировать свои запасы и улучшить качество обслуживания клиентов.

С помощью бизнес-аналитики вы можете:

• Анализируйте продажи, чтобы определить тенденции и скорректировать запасы.
• Анализируйте данные о клиентах, чтобы персонализировать предложения и улучшить качество обслуживания клиентов.
• Используйте операционные данные для оптимизации внутренних процессов и снижения затрат.

Бизнес-аналитика в действии

Чтобы понять силу бизнес-аналитики, давайте возьмем пример Пьера, управляющего рестораном. Давайте поставим себя на место Пьера, который хочет оптимизировать свои расходы, понять своих клиентов и, в конечном счете, увеличить свой оборот. В этом бизнес-аналитика является его лучшим союзником.

Используя инструменты BI, Пьер может точно анализировать продажи своего ресторана. Его может интересовать количество обложек в день, но он может пойти дальше. Например, Питер заметил, что в некоторые дни его ресторан полон, а в другие дни почти пуст. С помощью BI он может попытаться выявить причины этих колебаний: связаны ли они с днями недели? Влияет ли погода? Есть ли связь с местными событиями?

Эти анализы позволяют ему не только лучше понимать деятельность своего ресторана, но и прогнозировать. Если Питер знает, что в пятницу вечером обычно аншлаг, а в понедельник тихо, он может соответствующим образом скорректировать свои заказы на свежие продукты, чтобы свести к минимуму отходы.

Пьер также может анализировать продажи по видам блюд. Какие блюда самые популярные? Есть ли блюда, которые почти никогда не заказывают? Эта информация может помочь ему скорректировать свое меню, чтобы максимизировать свои продажи и удовлетворить своих клиентов.

Идя еще дальше, Пьер мог бы использовать BI для анализа времени, проведенного клиентами за столом, чтобы попытаться оптимизировать оборот без ущерба для качества обслуживания клиентов. Или он мог бы сопоставить информацию о продажах с отзывами клиентов, чтобы определить, дороги ли определенные блюда в производстве, но, похоже, они не полностью их удовлетворяют.

Как видите, BI может помочь Питеру принимать более обоснованные решения и улучшить многие аспекты его ресторана. Сила бизнес-аналитики заключается в ее способности преобразовывать необработанные данные в ценную информацию для принятия решений.

И большие данные во всем этом?

А теперь представьте себе бесконечный океан данных, это и есть Большие Данные. Он вступает в игру, когда вам нужно управлять и анализировать огромные объемы данных из разных источников.

Например, вы можете:

• Сбор и анализ данных о просмотрах для рекомендации персонализированного контента на платформе потокового видео.
• Анализ внешних данных, таких как отраслевые тенденции и социальные взаимодействия, для прогнозирования будущего успеха.
• Оптимизация платформы в режиме реального времени на основе данных об использовании и поведении пользователей.

Используя большие данные, вы можете применять алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать персонализированный контент каждому пользователю, прогнозировать будущие посещения на основе прошлых просмотров и оптимизировать производительность вашей платформы на основе данных в режиме реального времени.

Пример с «Большими данными»

Чтобы понять, как большие данные можно использовать на практике, возьмем нашего друга Пьера и его ресторан. Предположим, Петр амбициозен и планирует открыть сеть ресторанов по всей стране. В этом контексте Business Intelligence может быть недостаточно. Чтобы определить, где и как развивать свой бизнес, ему нужен гораздо больший и разнообразный набор данных. Здесь в игру вступают большие данные.

Пьер мог, например, использовать данные о местоположении с мобильных телефонов, чтобы определить места с интенсивным движением в разное время дня. Объединив эту информацию с доступными демографическими данными, он смог определить лучшие места для своих будущих ресторанов.

Чтобы адаптировать свое кулинарное предложение к каждому региону, Пьер также мог анализировать данные, доступные в социальных сетях, кулинарных блогах, сайтах с отзывами о ресторанах и т. д. Таким образом, можно было бы определить, какой тип кухни наиболее популярен в каждом регионе, каковы популярные ингредиенты, как местные жители предпочитают время приема пищи и многие другие аспекты.

С помощью приемовМашинное обучение и Д’Искусственный интеллектэти анализы могут быть даже автоматизированы и выполняться в режиме реального времени, открывая бесконечные возможности для оптимизации и настройки.

Он может пойти еще дальше, анализируя веб-трафик и данные поиска Google, чтобы предвидеть новые кулинарные тенденции, понимать, какие блюда станут популярными в будущем, и соответствующим образом позиционировать себя.

Таким образом, большие данные предлагают Пьеру почти неограниченные возможности для исследования и анализа и, возможно, на шаг впереди своих конкурентов. Это сила больших данных в действии!

BI vs Big Data: какое совпадение?

Так как же отличить этих двух тяжеловесов во вселенной данных? Это вопрос размера, типа данных, использования и необходимых навыков.

Большие данные включают феноменальный объем данных, поступающих из различных источников и, как правило, неструктурированных. И наоборот, BI процветает на небольших структурированных данных, которые поступают непосредственно от бизнеса. Излишне говорить, что приручение этого монстра, которым являются большие данные, требует определенных навыков и инструментов, таких как наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект.

Что касается использования данных, BI фокусируется на детальном понимании бизнеса для принятия решений на основе прошлых и настоящих данных, в то время как большие данные больше смотрят на общее поведение и будущие тенденции.

Когда использовать один, а не другой?

Если Пьер хочет улучшить внутреннее функционирование своего ресторана, BI будет его лучшим союзником. С другой стороны, если у Пьера есть амбиции развивать сеть ресторанов, Big Data позволит ему анализировать рыночные тенденции, кулинарные предпочтения по регионам или даже по наиболее прибыльным географическим зонам.

Поэтому в следующий раз, когда вы будете путешествовать по океану данных, помните: BI — это ваш личный GPS, а большие данные — это сам океан. Помните, что они скорее дополняют друг друга, чем конкурируют, и могут работать вместе, помогая вам принимать более взвешенные решения.

Необходимые навыки: должна ли ваша команда быть разнообразной?

BI требует более традиционных навыков работы с компьютером, анализа данных и хорошего понимания внутренних бизнес-процессов. Большие данные, с другой стороны, требуют передовых навыков в области статистики, машинного обучения, программирования, науки о данных и искусственного интеллекта. Если хотите, это команда супергероев данных.

Методология: на восток или на запад?

И у BI, и у больших данных есть свой собственный способ понимания данных и их использования для поддержки принятия решений. Каждый из них имеет свой собственный методологический подход, и они часто дополняют друг друга, а не заменяют друг друга. Так как же выбрать правильный курс?

Восходящий подход к BI

BI использует так называемый подход «снизу вверх», который начинается с очень конкретной информации, а затем обобщает и понимает целое. Используя BI, вы начинаете с самого подробного уровня, такого как следующая информация:

• Ежедневные продажи каждого блюда в ресторане Пьера
• Количество клиентов во время каждой услуги
• Средняя продолжительность приема пищи за столом

Затем из этого огромного количества информации вы начинаете строить свою общую картину. Вы замечаете тенденции, группируете, анализируете, пока не получите общее представление о своем бизнесе.

Нисходящий подход к большим данным

С другой стороны, большие данные больше подходят для подхода «сверху вниз» или «сверху вниз». Вы начинаете с огромного количества данных из разных источников, таких как:

• Миллион отзывов клиентов ресторана на сайте отзывов
• Время и место заказа еды онлайн по всей стране
• Публикации от гурманов в социальных сетях по всему миру

Затем с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения вы начинаете видеть тенденции, закономерности, корреляции. Вы «погружаетесь» в свои данные, чтобы извлечь ценное, конкретное, полезное.

Выбор правильного подхода: вопрос целей

В конечном счете, правильный подход зависит от ваших целей. Если вы хотите оптимизировать свои внутренние операции и повысить текущую производительность, восходящий подход к BI, вероятно, подойдет лучше всего.

Если вы планируете запустить новый продукт или услугу или хотите предвидеть будущие тенденции рынка, целостный подход, который предлагает нисходящий подход к большим данным, будет более полезным. Вы сможете анализировать большие наборы данных, чтобы извлекать тенденции, закономерности и идеи, которые помогут прогнозировать поведение в будущем и влиять на него.

---

Как вы поняли, BI и Big Data не соревнуются, а сотрудничают.

Поэтому, будь то плавная навигация по ветру или погружение в глубины в поисках спрятанных сокровищ, важно выбрать подход, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и целям. Думайте о них как о своем втором пилоте и капитане в вашем путешествии по океану данных. Каждый играет свою роль в безопасном и эффективном плавании.

Мы надеемся, что эта статья прольет свет на разницу между бизнес-аналитикой и большими данными. Как видите, между братьями по большим данным нет никакого соперничества, только отличная взаимодополняемость! И вы тогда, готовы взлететь?