商业智能和数据挖掘的区别

1.商业智能

商业智能 (BI) 一词暗指用于收集、集成、检查和引入业务数据的进步、应用和改进。Commerce Insights 的原因是支持卓越的贸易选择。基本上，Trade Insights 框架是数据驱动的决策支持系统 (DSS)。商业智能时不时地与简报、报告和查询工具以及官方数据框架一起使用。

商业智能框架为商业运营提供了真实的、当前的和有先见之明的看法，最常利用已组装到信息库或信息商店的信息，有时还利用运营信息。

2.数据挖掘

从庞大的数据库中提取隐藏的先见之明数据可能是一项强大的现代创新，具有巨大的潜力，可以帮助公司专注于其数据仓库中最重要的数据。它包含一个巨大的范围和巨大的组织。数据挖掘本质上是在与信息仓库相反的过程中使用的。通过分析公司客户的信息，数据挖掘设备可以构建一个有先见之明的演示，可以告诉您哪些客户是幸运的或不幸的。

商业智能和数据挖掘之间的区别：

商业智能	数据挖掘
商业智能将原始信息转换为有价值的业务数据。	旨在调查信息并发现业务问题的安排。
数据驱动会改变企业的选择。	寻找问题或贸易问题的答案。
在维度/社交数据库上处理的扩展数据集	在少量数据上处理的小型数据集。
体积性质并利用可视化显示精确结果。	使用计算来区分问题的精确设计并区分发呆点。
图表和带有 KPI 的图表所涉及的仪表板和报告。	将问题的安排确定为仪表板或报告中的 KPI 之一。
依赖小范围的过去信息，不涉及情报；管理部门需要根据信息做出选择。	专注于利用计算发现安排的小规模信息贸易中的特定问题。
以 KPI 的形式显示成本、收益、加起来等。	确定为 BI 制定现代 KPI 的问题的安排
商业智能在决策制定方面有所作为。	数据挖掘将解决特定问题并有助于决策。
商业智能包括数据的创建、聚合、分析和可视化。	数据挖掘包括数据的清理、组合、转换和解释。