极客教程商业智能和数据分析的区别
商业智能： 商业智能 (BI) 一词暗指用于收集、集成、检查和引入商业数据的进步、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。
数据分析： 数据分析(DA)是分析信息集以总结它们包含的数据的策略，在特定框架和计算机程序包的帮助下持续进行。信息分析策略通常在 IT 公司中用于改进关联以做出更多信息的组织选择，并由研究人员和分析师用于测试或多样化的逻辑模型、标准和信息。
下表列出了商业智能和数据分析之间的差异：
| 商业智能 | 数据分析 |
|---|---|
| 商业智能暗示升级商业决策活动所需的数据。 | 数据分析暗示将原始信息更改为重要的安排。 |
| 商业智能的主要原因是在决策过程中提供反馈，并为组织发展业务提供帮助。 | 数据分析的主要原因是根据贸易需求展示、清理、预见和更改信息。 |
| 可以使用广告中可访问的不同 BI 设备来执行商业智能。BI 就像在信息分发中心或数据集市中存放的可验证信息上一样执行。 | 可以利用广告内可访问的不同数据存储设备来执行数据分析。此外，信息分析可以利用 BI 设备来实现，但这取决于组织概述的方法或方法。 |
| BI组件可以通过给出的可验证信息和结论客户要求进行修复。 | 数据分析可以通过建议的显示来修复，以将信息转换为重要的组织。 |
| 商业智能一词于 1865 年出现。 | 数据分析自 19 世纪以来一直存在，但在 1960 年代已变得引人注目。 |
| 另一方面，商业智能是在组织对其当前的贸易证明没有任何变化的情况下实现的，其主要原因是实现组织目标。 | 数据分析是在组织适度闲置并且需要对其商业模式进行重大更改的情况下执行的。 |
| 商业智能 (BI) 工具包含：Klipfolio、InsightSquared Deals Analytics、ThoughtSpot、TIBCO Spotfire、Alteryx Stage、Domo、Cyfe、Sisense、Looker、Microsoft Control BI。 | 数据分析工具有 Tableau Public、SAS、Apache Spark.、Excel.、RapidMiner、KNIME、QlikView。 |
| 商业智能的关键技能是数据收集和管理、数据仓库概念、理解各种数据源和交换应用程序、领域和业务信息。 | 数据分析的关键技能 高水平的科学能力，编程语言，如 SQL、Oracle 和 Python，分析、演示和转换数据的能力，解决问题的能力。 |