商业智能与数据挖掘的区别

商业智能 (BI) 指的是一种技术驱动的过程，该过程将数据转化为可操作的信息。组织每天都会从客户那里获得大量数据。有关客户喜好、过往购买记录、搜索引擎查询、社交媒体平台（Facebook、Instagram、Snapchat 等）的所有信息，都暗示着客户接下来会购买什么。数据挖掘这个词本身就解释了它的含义，即挖掘重要的信息、模式和趋势。数据挖掘有助于从海量数据集中提取重要数据。任何公司都拥有大量数据。原始数据在转换为有用的信息之前毫无用处。在开始区分商业智能和数据挖掘之前，让我们分别了解这两个术语。阅读本文，了解商业智能和数据挖掘之间的基本区别。

什么是商业智能？

商业智能是许多组织用来更好地了解客户群和市场的强大工具之一。它描述了一种业务方法，在这种方法中，原始数据被转化为有用的信息，有助于做出决策。

商业智能的益处

商业智能有广泛的应用，就零售行业的商业智能益处而言，如今的商业智能工具使组织能够利用数据，不仅可以预测当前销量，还可以预测未来潜力、模式、趋势，并更深入地了解客户需求。

商业智能技术

以下是商业智能技术：

数据分析可视化

数据分析可视化在于如何可视化您的数据。它在仪表板上呈现数据，并利用与业务相关的自定义指标，以便根据事实做出更好的决策。

报告

商业智能工具用于从所有来源收集信息并进行处理，从而实现更好的报告和财务决策，并以理性的思维做出决策。

预测性分析

预测性分析在于如何知道一个策略是否会奏效？事实是您不知道，即使知道，也不是 100%。然而，通过商业智能，您可以做出基于证据的决策来推动业务向前发展。商业智能使您能够对影响组织整体发展的最新趋势和客户行为做出合理的预测。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指从海量数据集发现有趣趋势、模式和知识的过程。数据源可能包括数据仓库、网络、数据库、原始数据以及动态流入系统的其他信息存储库。

为什么企业需要数据挖掘？

随着大数据等新技术的出现，数据挖掘变得越来越普遍。大数据是指可以通过计算机分析的巨大数据集，以揭示人类可以理解的某些趋势、模式和有用信息。

因此，带有手动干预的简单统计数据无法处理这些数据集，所以数据挖掘技术满足了这一需求。它将简单的数据统计转换为复杂的数据挖掘算法。

数据挖掘技术从视频、照片、文件等原始数据中提取有用的信息，以开发有助于组织决策过程的报告。

数据挖掘过程

数据挖掘过程涉及以下步骤：

1. 业务理解
2. 数据理解
3. 数据准备
4. 建模
5. 求值
6. 部署

数据挖掘工具

在这个数字时代，每秒都会生成大量数据。为了管理这些数据，我们应该了解各种工具和技术。数据挖掘工具是指用于分析数据以及数据集之间其他关系的一套方法。

以下是一些有助于我们分析数据的常见数据挖掘工具。

• 橙色
• RapidMiner
• Weka
• Sisense
• SSDT

商业智能与数据挖掘的区别