Como as coisas estão hoje a palavra Analytics tem tipo de alcançado status cult como um chavão e é moda usar a palavra. Mas, para dizer a verdade estamos sendo justo quando dizemos que a linha fina diferenciar Business Analytics e Business Intelligence, muitas vezes borra para fora.
De acordo com muitos especialistas líderes no campo da forma como os dados são manipulados e análise tipo é é realizada demarca a principalmente a dois. Isto pode ser melhor explicada dizendo que, por meio de Business Intelligence somos capazes de completar um ciclo completo de gerenciamento de dados e obter uma melhor compreensão do estado atual estamos em relativamente. Isso aumenta a eficiência operacional das grandes empresas.
Por outro lado Business Analytics analisa as várias tendências e oportunidades que possam vir a acontecer no futuro como previsões e predições. Uma palavra-chave que serve para fazer uma diferença considerável é a palavra-modelos. Não há espaço para a modelagem em inteligência de negócios, enquanto Business Analytics está muito preocupado com isso.
No entanto, deve ser destacado que tais conjuntos de recursos não são de forma mutuamente exclusivos, como um monte de coisas se sobrepõem. Esta é a razão por trás do nosso comentário anterior que a linha fina diferenciá-los é muitas vezes turva.
Todas as empresas precisam de ter algum tipo de Business Intelligence, a fim de sobreviver no cenário de negócios lotado de hoje, enquanto os recursos de análise avançada vai dar-lhes um aumento vantagens sobre os concorrentes.
Ambos BI e análise de negócios fazer uma diferença em como um negócio para correr e ganhar a vantagem através da inovação. É evidente que para a realização de análise preditiva precisaríamos de ambos.
Temos de lidar com grandes quantidades de dados em uma base do dia a dia de hoje e de dados armazéns estão se tornando cada vez mais comum. Eles cairiam sob a alçada de Big Data, que é muitas vezes encarado como um conceito mais genérico de Business Intelligence e Business Analytics.
Outro diferencial é que é típico para Business Analytics para assumir que os dados em questão é organizados e adequadamente limpos antes de sermos capazes de fazer qualquer coisa com ele, embora seja mais comum para BI para lidar com a qualidade dos dados e ETLs para que o processo de Business Analytics pode ter lugar.
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