این روز‌ها اکثر افراد با هوش تجاری و داده کاوی کار‌های خود را پی می‌برند اما شاید از این مسأله مطلع نباشند. این نکته را در نظر داشته باشید داده کاوی و هوش تجاری در بخش‌های زیادی از زندگی ما دخیل هستند. یکی از این موارد برنامه‌های تلویزیونی است. از سوی دیگر بهتر است به مواردی همچون شبکه‌های اجتماعی و حتی کمپین‌های فروش موجود در اینستاگرام و وب سایت‌ها اشاره کنیم که همگی با ارتباط هوش تجاری و داده کاوی شکل می‌گیرند. در این محتوا ما تمام تلاش خود را خواهیم کرد تا شما را با این دو مبحث آشنا کنیم و اطلاعاتی را در مورد تفاوت هوش تجاری با داده کاوی در اختیار شما قرار دهیم، در نتیجه پیشنهاد میکنیم تا انتها با ما همراه باشید.
در این بخش از محتوا فرق هوش تجاری با داده کاوی تصمیم داریم اطلاعاتی را در مورد هوش تجاری در اختیار شما قرار دهیم. این نکته را در نظر داشته باشید هوش تجاری یک پایه اصلی در جمع‌آوری اطلاعات، تحلیل داده‌ها و غیره می‌باشد. هوش تجاری به عنوان یک رویکرد تحلیلی در مدیریت سازمان‌ها، داده‌ها و اطلاعات کسب و کار را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند تا به تصمیم‌گیری‌های بهتر و استراتژی‌های علمی‌تر کمک کند. این فرآیند شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، تحلیل آنها به منظور کشف الگو‌ها و ترند‌ها، و ارائه گزارش‌ها و اطلاعات به صورت بصری و قابل فهم به تصمیم‌گیرندگان است. با استفاده از هوش تجاری، سازمان‌ها می‌توانند به راحتی از داده‌های تاریخی و فعلی خود بهره‌برداری کنند و با اطلاعات دقیق و به‌روز، تصمیم‌گیری‌های موثرتر و هدفمندتری را انجام دهند و به بهبود عملکرد و کارایی خود دست یابند.
داده کاوی چیست؟
داده‌کاوی به عنوان یک فرآیند تحلیلی در علوم کامپیوتر و مدیریت اطلاعات، به معنای استخراج اطلاعات قابل ارزیابی از داده‌های بزرگ و پیچیده می‌باشد. هدف اصلی داده‌کاوی، کشف الگو‌ها، ارتباطات و اطلاعات پنهان در داده‌ها است که به روش‌ها و تکنیک‌های مختلف آماری و محاسباتی به دست می‌آید. با استفاده از داده‌کاوی، می‌توان به تحلیل دقیق‌تر و توصیفی از وقوع رویداد‌ها، تشخیص الگو‌های پیچیده، پیش‌بینی روند‌ها و ارتقاء فرآیند‌های تصمیم‌گیری در حوزه‌های مختلف اقتصادی، بازاریابی، علوم پزشکی، تحقیقات علمی و بسیاری دیگر از زمینه‌ها کمک کرد. داده‌کاوی به عنوان یک ابزار قدرتمند در دسترس مدیران و تصمیم‌گیرندگان قرار دارد و از طریق بهره‌برداری از اطلاعات مخفی و نهفته در داده‌ها، می‌تواند به بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش سطح توانمندی‌ها کمک کند.
تفاوت‌های کلیدی بین هوش تجاری و داده کاوی
شاید اطلاعاتی نسبت به تفاوت هوش تجاری با داده کاوی در اختیار نداشته باشید و ندانید که این دو از نظر اهداف و کاربرد، محتوا و نوع داده‌ها، روش‌ها و تکنیک‌ها با یکدیگر تفاوت‌های کلیدی دارند. در ادامه به بررسی فرق هوش تجاری با داده کاوی خواهیم پرداخت.
• هدف و کاربرد
یک فرق هوش تجاری و داده‌کاوی، هدف و کاربرد آنها است. هر کدام از آنها می‌توانند در جایگاه‌های مختلفی به کار برده شوند و برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی به کار بروند. اگر خلاصه بیان کنیم این تفاوت به صورت زیر خواهد بود.
داده‌کاوی: هدف اصلی داده‌کاوی کشف الگو‌ها، روابط و اطلاعات پنهان در داده‌هاست. داده‌کاوی بیشتر به تحلیل داده‌ها از منظر استخراج اطلاعات مفهومی و روابط مخفی می‌پردازد تا برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های مؤثر مورد استفاده قرار گیرد.
هوش تجاری: هدف اصلی هوش تجاری ارائه اطلاعات استراتژیک و تصمیم‌گیری‌های بهتر در سازمان‌ها است. این فرآیند به جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آنها و ارائه گزارش‌ها به منظور کمک به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی می‌پردازد.
• محتوا و نوع داده‌ها
در این بخش به فرق هوش تجاری و داده کاوی از منظر دیگر خواهیم پرداخت و این تفاوت در محتوا و نوع داده‌ها است. نوع محتوایی که برای بررسی آن از هوش تجاری و داده کاوی استفاده میکنیم نیز بسته به نیاز سازمان متفاوت است و بنابراین نتایج هر کدام نیز کاربرد متفاوتی خواهد داشت.
داده‌کاوی: داده‌کاوی معمولاً به داده‌های بزرگ و پیچیده مرتبط با سیستم‌های مدیریت بانک‌های اطلاعاتی، لاگ‌ها، فایل‌ها و داده‌های ساختار یافته و یا نا‌ساختار متصل است.
هوش تجاری: هوش تجاری عمدتاً به داده‌های تاریخی و عملکردی مرتبط با کسب و کار و معمولاً از منابع داخلی سازمان مانند پایگاه‌های داده و نرم‌افزار‌های مدیریتی مرتبط است.
• روش‌ها و تکنیک‌ها
رو‌ش‌هایی که در اجرای هوش تجاری و داده کاوی به کار می‌روند نیز می‌تواند متفاوت باشد. این روش‌ها می‌تواند شامل استفاده از برنامه‌نویسی و عملیات ریاضی باشد یا اینکه ازتحلیل و آنالیز استفاده کنید. به طور کلی تفاوت روش‌ها را می‌توان شمل موارد زیر دانست.
داده‌کاوی: داده‌کاوی از تکنیک‌های آماری، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، کاهش بعد، تحلیل خوشه‌بندی، رگرسیون و دسته‌بندی بهره می‌برد.
هوش تجاری: هوش تجاری از روش‌ها و تکنیک‌هایی مانند گزارش‌دهی تحلیلی، داشبورد‌ها، ابزار‌های اطلاعاتی و اندازه‌گیری کارایی استفاده می‌کند.
• مدت زمان
آخرین فرق هوش تجاری با داده کاوی که تصمیم داریم در این محتوا مورد بررسی قرار دهیم مربوط به مدت زمانی که صرف آنها می‌شود.
داده‌کاوی: داده‌کاوی به دنبال کشف الگو‌ها و اطلاعات مخفی در داده‌ها است و معمولاً نیازمند پردازش داده‌ها و مدل‌سازی می‌باشد که ممکن است زمان‌بر باشد.
هوش تجاری: هوش تجاری به دنبال ارائه‌ی اطلاعات با سرعت بالا است و این به تصمیم‌گیری‌های به موقع و در زمان مناسب کمک می‌کند.
ارتباط هوش تجاری و داده کاوی
ارتباط هوش تجاری و داده کاوی به این صورت است که داده‌کاوی به عنوان یک ابزار و فرآیند تحلیلی، در حوزه‌ی هوش تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد تا اطلاعات و ارتباطات پنهان و مفهومی از داده‌ها استخراج شود. این دو مفهوم را می‌توانیم به صورت مکمل‌هایی در نظر بگیریم که به مدیران و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا اطلاعات بهتری برای تصمیم‌گیری‌های مؤثر در سطوح مختلف سازمان‌ها داشته باشند. وظیفه‌ی داده‌کاوی در هوش تجاری این است که با استفاده از تکنیک‌های مختلف آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اطلاعات مخفی و الگو‌های نهفته در داده‌ها را کشف کند. سپس این اطلاعات و الگو‌ها به عنوان ورودی برای سیستم‌های هوش تجاری استفاده می‌شوند تا گزارش‌ها، داشبورد‌ها و ابزار‌های تحلیلی را تهیه کنند. بنابراین علی رغم تفاوت‌ها این دو در کنار هم می‌توانند موثر باشند.
نتیجه گیری
در این محتوا اطلاعات دقیقی در مورد هوش تجاری و داده کاوی در اختیار شما قرار دادیم. این نکته را در نظر داشته باشید هوش تجاری و داده کاوی در کنار ارتباطی که با یکدیگر دارند، تفاوت‌هایی هم بین آنها وجود دارد. در نتیجه ما یک بخش از این محتوا را به بررسی فرق هوش تجاری با داده کاوی اختصاص دادیم که این موارد از جمله اهداف و کاربرد، محتوا و نوع داده‌ها، روش‌ها و تکنیک‌ها، زمان هستند. در نهایت امیدواریم محتویات موجود در این مقاله توانسته باشد به تمام سؤالات شما پاسخ دهد.
