BI и Data Mining

Так много слов уже было сказано о BI, и так много всевозможных статей уже написано о Data Mining. Но тем не менее, это по-прежнему является одной из Топ-тем для специалистов. Итак, давайте повторим и постараемся представить обновленную и полную информацию о BI и Data Mining. Начинаем!

Что такое BI

Business Intelligence (BI) — это набор ИТ-технологий для сбора, хранения и анализа данных. Он позволяет предоставлять пользователям достоверную аналитику в удобном формате, на основе которой можно делать эффективные решения для управления бизнес-процессами компании.

Все уровни пользователей, от сотрудников до учредителей, имеют гибкий доступ к необходимой им управленческой отчетности без помощи ИТ-специалистов.

Существуют следующие основные платформы BI:

ETL-инструменты: программы, позволяющие загружать данные в DWH (Data Warehouse) из различных учетных систем.
Хранилище DWH: полная база данных SQL для подготовки и хранения данных для аналитики.
OLAP-кубы: технология, позволяющая получать любые отчеты в режиме реального времени (1-5 секунд) и проводить полный анализ данных.
Клиентские приложения: как правило, пользователи имеют дело со сводными таблицами Microsoft Excel, которые подключены к OLAP-кубам, для детального анализа данных и построения динамических отчетов. Для поверхностного анализа и визуализации ключевых показателей также используются WEB-приложения, которые должны поддерживать доступ к отчетам с любого устройства: компьютера, планшета или телефона.

Что такое Data Mining

Объемы данных, которыми мы располагаем сегодня, настолько впечатляют, что мы просто не можем позволить себе анализировать их самостоятельно. Необходимость такого анализа вполне очевидна, ведь исходные данные содержат знания, которые можно использовать при принятии решений. Для проведения автоматического анализа данных используется Data Mining.

Определение

Data Mining — это технология выявления скрытых взаимосвязей в больших базах данных. Многие компании годами накапливали важную деловую информацию, надеясь, что она поможет им в принятии решений. И, казалось бы, извлечь из базы факты — скажем, узнать, что в конкретный день и время покупатель заказал товар X в магазине 123 — не так уж и сложно. Однако здесь нужны не сами факты, а знание того, что, например, магазины 123 и 130 продают товаров Х на 30% больше, чем другие магазины.

В общем, чем конкретнее информация, тем больше она полезна для принятия решений. Таким образом, Data Mining — это процесс обнаружения такого рода полезных бизнес-знаний.

Функции

Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений. Раньше это сдерживало широкое практическое применение Data Mining, однако сегодняшний рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы. Теперь вы можете провести качественный анализ сотен тысяч и миллионов записей за приемлемое время.

Задачи, решаемые методами Data Mining:

Классификация: отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из ранее известных классов.
Регрессия: включая задачи прогнозирования. Установление устойчивой зависимости конечных данных от входных переменных.
Кластеризация: группировка объектов на основе данных (свойств), описывающих сущность этих объектов. Объекты внутри кластера должны быть похожи друг на друга и отличаться от объектов, входящих в другие кластеры. Чем больше похожих объектов внутри кластера и чем больше различий между кластерами, тем точнее кластеризация.
Ассоциация: выявление закономерностей между связанными событиями. Примером такой закономерности является правило, указывающее, что событие Y следует из события X. Такие правила называются ассоциативными. Впервые эта задача была предложена для нахождения типичных закономерностей покупок, совершаемых в супермаркетах; поэтому иногда его также называют анализом потребительской корзины.
Последовательные паттерны: установление паттернов между событиями, связанными со временем, т. е. обнаружение зависимости, заключающейся в том, что если происходит событие X, то через определенное время произойдет событие Y.
Анализ отклонений: выявление наиболее нехарактерных закономерностей.

Области использования

Область применения интеллектуального анализа данных не ограничена: он везде, где используются данные. Но в основном методы Data Mining сегодня относятся к коммерческим предприятиям, развертывающим проекты на основе информационных хранилищ данных. В основном интеллектуальный анализ данных полезен для:

Розничная торговля

Розничные продавцы собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карты магазина и компьютеризированные системы контроля. Вот несколько типичных задач, которые можно решить с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:

анализ корзины покупок,
изучение временных паттернов,
создание прогностических моделей.

Банковское дело

Технология Data Mining используется в банковской сфере для решения следующих общих задач:

обнаружение мошенничества с кредитными картами,
сегментация клиентов,
прогнозирование изменений портрета клиентов.

Телекоммуникации

В сфере телекоммуникаций методы интеллектуального анализа данных помогают компаниям более активно продвигать свои маркетинговые и ценовые программы, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Это включает в себя:

анализ записей детальных характеристик звонков,
выявление лояльности клиентов.

Страхование

Страховые компании накопили большие объемы данных за годы работы. Вот обширное поле деятельности для методов интеллектуального анализа данных:

обнаружение мошенничества,
анализ рисков.

Взаимосвязь с BI

Первое, что нужно здесь отметить: BI и Data Mining — это не одно и то же. Однако корреляция между ними очевидна.

Однако бизнес-аналитика является более сложной и масштабной задачей. BI — это то, как компании могут получать информацию из больших данных и интеллектуального анализа данных. Он не ограничивается технологиями — он включает в себя бизнес-процессы и процедуры анализа данных, облегчающие сбор больших данных.

Поскольку BI является общим термином, интеллектуальный анализ данных Data Mining можно рассматривать как форму BI, его функция используется для сбора соответствующей информации и получения информации. Кроме того, бизнес-аналитика также может рассматриваться как результат интеллектуального анализа данных. Как уже упоминалось, бизнес-аналитика предполагает использование данных для получения информации. Интеллектуальный анализ данных — это сбор необходимых данных, которые в конечном итоге приведут к ответам посредством глубокого анализа.

Грань между интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой можно рассматривать как причинно-следственную связь. Аналитики используют интеллектуальный анализ данных, чтобы найти необходимую им информацию, и используют бизнес-аналитику, чтобы определить, почему это важно.

Но для тех, кому нужно больше фактов, можем предоставить наглядное сравнение двух технологий:

*Сравнение*	BI	*Data Mining*
Тип анализа	BI отражает только прошлые данные в разных масштабах. В самой системе нет интеллекта, но профессионалы могут интерпретировать информацию для лучшего принятия решений.	Метод Data Mining опирается на вычислительный интеллект для выявления важных бизнес-факторов в небольших масштабах. Этот метод подразумевает, что специалисты по управлению тесно сотрудничают с аналитиками данных.
Результаты	Панели мониторинга Dashboards , сводные представления KPI в виде графиков, диаграмм и чартов.	Отчеты, способствующие принятию стратегических решений, с полезными рекомендациями.
Объем данных	Большие наборы данных	Небольшие наборы данных
На чем фокусируется	Помогает в мониторинге факторов KPI: цена, стоимость, прибыль, общая стоимость.	Определяет шаблоны данных, создавая новый KPI для BI.

Часто задаваемые вопросы

Подводя итог, мы не забываем, конечно, ответить на ваши главные вопросы. Итак, давайте перейдем от слов к делу и еще раз рассмотрим тему:

Каковы лучшие инструменты Data Mining и BI?

Самый актуальный вопрос сейчас. Конечно, после осознания всех преимуществ, которые вы можете получить от внедрения бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных в своем бизнесе, вам нужно знать, какие инструменты выбрать. Мы рады помочь Вам в этом выборе.

BI инструменты:

DOMO: облачный пакет для управления бизнесом, который интегрируется с несколькими источниками данных, включая электронные таблицы, базы данных, социальные сети и любое существующее облачное или локальное программное решение. Он подходит для компаний любого размера, от малых до крупных, совместим с платформами Windows или Mac, планшетами iPad, а также работает на мобильных устройствах.
Sisense: решение класса бизнес-аналитики, которое упрощает анализ сложных данных, предлагая комплексное решение для объединения и визуализации Big Data и произвольных разрозненных массивов данных. Sisense поддерживает полный цикл бизнес-аналитики, от сбора и подготовки данных до всестороннего анализа и визуализации, с обширной функциональной разработкой и управлением.
Аналитика.OLAP: готовое решение для анализа бизнес-данных. Аналитика.OLAP предоставляет компоненты для отчетности, прогнозирования и анализа данных с разных точек зрения. Эти инструменты OLAP предоставляют конечным пользователям широкие возможности для специального анализа данных и составления отчетов. Вы также можете попробовать его бесплатно, так как Аналитика.OLAP предлагает демо-версию и бесплатную 30-дневную пробную версию.
QlickView: платформа бизнес-аналитики с самообслуживанием для всех корпоративных бизнес-пользователей. Используя ее, вы можете анализировать данные и использовать результаты для поддержки принятия решений. Программа QlikView дает возможность задавать себе вопросы и отвечать на них, самостоятельно идти по пути знаний.

Data Mining инструменты:

Hadoop: группа программных инструментов, призванных помочь в продвижении процессов решения компьютерных проблем. Он предоставляет программную среду, обрабатывающую Big Data и распределяющую их хранилище. Модули Hadoop разрабатываются с идеей, что сбои оборудования — это обычное дело, которым должна управлять инфраструктура.
Spark: фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, часть экосистемы проектов Hadoop. Spark использует специализированные примитивы для рекурсивной обработки в оперативной памяти, что позволяет получить значительный выигрыш в скорости для некоторых классов задач, в частности, возможность множественного доступа к загружаемым в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения .
Weka: бесплатное программное обеспечение для анализа данных и машинного обучения, написанное на Java в Университете Waikato. Weka — это набор инструментов и алгоритмов визуализации для интеллектуального анализа данных и решения задач прогнозирования, а также графический пользовательский интерфейс для доступа к ним. Инструмент позволяет выполнять задачи анализа данных, такие как предварительная обработка, выбор признаков, кластеризация, классификация, регрессионный анализ и визуализация результатов.

Какие области использования включает в себя Data Mining?

В основном относится к коммерческим предприятиям, развертывающим проекты на базе информационных хранилищ данных. В основном интеллектуальный анализ данных полезен для:

Розничная торговля
Банковское дело
Телекоммуникации
Страхование

В чем разница между BI и Data Mining?

Прежде всего, BI — это то, как компании могут получать информацию из больших данных и интеллектуального анализа данных. Он не ограничивается технологиями — он включает в себя бизнес-процессы и процедуры анализа данных, облегчающие сбор больших данных.

BI — это общий термин, и Data Mining можно рассматривать как форму BI. Эта функция используется для сбора соответствующей информации и получения информации. Кроме того, бизнес-аналитика также может рассматриваться как результат интеллектуального анализа данных.

Какова роль Data Mining в BI?

Технология BI включает в себя визуализацию данных, инструменты для построения дашбордов, системы KPI. Кроме того, эти инструменты генерируют результаты, которые в конечном итоге используются для получения конкурентного преимущества перед конкурентами, улучшения и повышения эффективности бизнес-операций, повышения живучести и управления рисками.

Инструменты Data Mining обеспечивают лучшее управление взаимоотношениями с клиентами, поскольку выявляют реальные привычки и разнообразные модели. Вы должны использовать стратегию бизнес-аналитики, чтобы применить знания, чтобы максимизировать преимущества компании.

Таким образом, Business Intelligence выступает стратегическим фактором для бизнеса, предоставляя инсайдерскую информацию для реагирования на бизнес-задачи: выход на новые рынки, финансовый контроль, оптимизация затрат, планирование производства, анализ профилей клиентов, прибыльность. Вот как Data Mining используется для создания бизнес-аналитики.

Заключение

BI и Data Mining — это две разные концепции, которые существуют в одной и той же области. Бизнес-аналитику можно рассматривать как всеобъемлющую категорию, в которой существует концепция интеллектуального анализа данных, поскольку ее можно просто определить как анализ деловой практики на основе данных. Хотя эти две концепции различаются, BI и интеллектуальный анализ данных работают вместе, чтобы обеспечить понимание данных. Это инструменты, которые могут помочь вам лучше понять свой бизнес и, в конечном итоге, упростить процессы, повышающие производительность и финансовую прибыльность.