تقنية - ما الفرق بين ذكاء الأعمال و البيانات الضخمة؟ - تعريف

ما الفرق بين ذكاء الأعمال و البيانات الضخمة؟

بشكل عام ، يشير ذكاء الأعمال (BI) إلى معلومات منظمة وسهلة الاستخدام تؤثر على الربحية والميزة التنافسية. من ناحية أخرى ، تشير البيانات الضخمة – كما يدل عليها اسمها – إلى أكوام هائلة من المعلومات الرقمية المنتشرة في كل مكان ، مع تركيز الممارسين بشكل أكبر على البيانات غير المنظمة.

website builder

يتضمن كلا الحقلين تحليل المعلومات للحصول على رؤية جيدة و اتخاد القرارات . لكنهم يختلفون من حيث حجم وطبيعة المعلومات التي يركز عليها كل منهم ، وكذلك الأدوات التي يستخدمونها لمعالجة البيانات. تتزامن أهدافهم ونتائجهم المحددة في بعض الأحيان ولكن ليس دائما.على سبيل المثال , لا تحتاج إلى بيانات كبيرة لبناء نظام ذكاء أعمال لائق , ولكن البيانات الضخمة تعزز بشكل كبير قدرات BI على نطاق واسع.

في هذه المقالة سنحاول تبيان ما تحتاج إلى معرفته عن ذكاء الأعمال مقابل البيانات الضخمة.

النطاق و التعريفات  : ذكاء الأعمال مقابل البيانات الضخمة

يساعد ذكاء الأعمال  الشركات على اتخاذ قرارات ذكية تعزز الإيرادات.  حيث تستخدم  قصد تحسين العمليات,التخطيط و الأرباح. في الوقت نفسه ، يمكن للبيانات الضخمة القيام بنفس  الوظائف لكن  بشكل أسرع و على نطاق واسع. تساعد البيانات الضخمة المؤسسات أيضا على تحقيق العديد من الإنجازات الرائعة,على سبيل المثال لا الحصر: تصميم حمالة الصدر المثالية ، محاربة السرطان ، حماية الأمن القومي ، تعزيز الأداء الرياضي  أو الحفاظ على التنوع البيولوجي. .

على مر السنين و مع تطور السياقات الاقتصادية والتكنولوجية، حاولت مراكز الفكر و قادة الأعمال تحديث معنى البيانات الضخمة و ذكاء الأعمال . فيما يلي اثنين من التعريفات الأكثر شيوعا:

“ذكاء الأعمال (BI) هو مصطلح شامل يضم التطبيقات,البنية التحتية ,الأدوات و أفضل الممارسات التي تمكن من الوصول إلى المعلومات و تحليلها لتحسين القرارات و الأداء .” (جارتنر)

“البيانات الضخمة هي مصطلح يطبق على مجموعات البيانات التي يتجاوز حجمها أو نوعها قدرة قواعد البيانات العلائقية التقليدية على التقاط البيانات وإدارتها ومعالجتها بوقت استجابة منخفض. ولها واحدة أو أكثر من الخصائص التالية – حجم كبير ، سرعة عالية ، أو تنوع عالي. تأتي البيانات الضخمة من أجهزة الاستشعار ,أجهزة الفيديو / الصوت, الشبكات ,ملفات السجل , تطبيقات المعاملات , الويب و وسائل التواصل الاجتماعي – يتم إنشاء الكثير منها في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع جدا. (IBM Analytics)

استنادا إلى التعاريف القياسية ، يشير ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة إلى نظامين متمايزين ولكن مرتبطين ، يتم التمييز بينهما من خلال قدرة  كلاهما على التعامل مع الخاصياث الثلاث للبيانات : الحجم , السرعة و التنوع.

يتعامل ممارسو ذكاء الأعمال بشكل عام مع البيانات المنظمة في حين أن خبراء البيانات الضخمة يقومون بمعالجة كميات ضخمة من البيانات غير المهيكلة بسرعة البرق. كلاهما يمكن أن يوفر الخاصية  الرابعة الأكثر أهمية  و هي القيمة في شكل تحليل , تقرير وصفي ، تنبئي ، وإرشادي.

أخيرا ، يستخدم كل حقل مجموعة مختلفة من التقنيات حيث في الغالب تكون الأدوات المستعملة في البيانات الضخمة  بشكل عام أكثر تعقيدا من تلك الخاصة بـذكاء الأعمال ، على الرغم من أنها قد تشترك في بعض منها كثل SQL و Python.

ذكاء الأعمال و البيانات الضخمة: الفوائد

تقدم البيانات الضخمة وذكاء الأعمال قيمة مميزة للمنظمات فالعديد من الشركات الكبيرة تستخدم كلا من محللي BI و علماء البيانات للتنقيب عن المعلومات وتنقيحها.

يغطي ذكاء الأعمال جمع المعلومات الخام ، مراقبتها ، ومعالجتها ، ولكن غالبا ما تكون منظمة للكشف عن ، أو تطوير ، أو زيادة الفرص لتحسين أداء الأعمال. تستفيد المؤسسات من ذكاء الأعمال لدعم العديد من الأقسام بما في ذلك المبيعات , الامتثال , ,التوظيف , الإنتاج , إدارة المواهب ,خدمة العملاء و التسويق.. باستخدام أدوات BI ، يمكن للشركات إنشاء رؤى لتغيير قواعد اللعبة مثل أفضل نموذج تسعير لموقع معين أو جدولة سير العمل / الموظفين الأكثر فعالية في خطة تصنيع  منتج معين.

من ناحية أخرى ، يمكن للبيانات الضخمة أن تقدم المزيد من الأعاجيب. تستخدم الشركات تحليلات البيانات الضخمة لأغراض مماثلة بما في ذلك  : تخفيضات في التكلفة ، جداول زمنية أسرع ، اكتشاف الشذوذ ، هوامش ربح أفضل ، تخفيف المخاطر. نظرا لأن البيانات الضخمة تحدث فرقا كبيرا على نطاق واسع ، فإن الحكومات والمؤسسات المالية وبائعي التجزئة الكبار وعمالقة الاتصالات يحتفظون بفرق كبيرة و نشطة لعلوم البيانات.

الأدوات والتقنيات

للحصول على القيمة من المعلومات ، يستخدم خبراء ذكاء الأعمال مجموعة واسعة من الأدوات بما في ذلك جداول البيانات (مثل Excel) ، وموارد رؤية السوق (مثل تلك التي يوفرها Thompson ، و PwC ، و LinkedIn) ، وخدمات مستودع البيانات (مثل تلك التي تقدمها SAP ، Oracle و Amazon) وبرامج تحليلات الأعمال (مثل Power BI و Sisense و Tableau) ولغات إدارة قواعد البيانات (مثل SQL).

من ناحية أخرى ، يستخدم محترفو البيانات الضخمة – وهم غالبا علماء الرياضيات, الإحصائيون, الخبراء الإكتواريون أو علماء البيانات الحقيقيون – أدوات متخصصة للغاية بما في ذلك منصات البيانات الضخمة مثل Cloudera و Apache Hadoop ونماذج البرمجة العنقودية مثل Apache Spark و MapReduce ، وبرامج قواعد البيانات مثل MongoDB للتنقل وفهم الكم الهائلللبيانات  غير المنظمة  .

وظائف و فرص العمل

في حين أن بعضمن علماء البيانات المتخصصين يكسبون أحد أعلى الرواتب في سوق الوظائف التقنية ، فإن المحترفين الذين يتقنون SQL و وظائف Excel المتقدمة – مثل Power Query , الجداول المحورية ولوحات المعلومات – يتمتعون أيضا بشيكات  أعلى مقارنة بمعظم المهن الأخرى.

وفقا للموقع الوظيفي Indeed.com ، فإن مطوري SQL في الولايات المتحدة يحصلون على متوسط ​​راتب سنوي قدره 85،394 دولارا أمريكيا بينما يكسب زملاءهم علماء البيانات 130،063 دولارا في المتوسط.

في تقرير أفضل 50 وظيفة في أمريكا لعام 2018 ، صنّف موقع الوظيفية Glassdoor “عالم البيانات” على أنه أعلى منصب في الدولة استنادا إلى عدد الوظائف الشاغرة ، وصك الراتب ، وتصنيف الرضا الوظيفي بشكل عام. يظهر متخصصو ذكاء الأعمال أيضا في القائمة.

من المعلومات إلى الرؤية

أصبح علم البيانات خيارا مهنيا مربحا للغاية نظرا للتحول الهائل نحو الاقتصاد الرقمي. في ظل أسواق ضيقة ، تحتاج الشركات الربحية إلى توظيف علماء البيانات و مهنيي ذكاء  الأعمال للحفاظ على ميزتها التنافسية و  إبقاء الصلة بعملائها.

إذا كانت لديك خلفية أو شغف بالإحصاءات أو قواعد البيانات أو تحليلات الأعمال ، فليس هناك وقت أفضل للتألق من الآن.

وإذا كنت ترغب في البدء في هذا المجال ، يمكنك معرفة بعض الأدوات الأساسية للتجارة من خلال دورات Power BI و Power Query و SQL.

ذكاء الأعمال
دورات تدريب في: SQL , SAP, BI , أساسيات ذكاء الأعمال , تحليل البيانات …….

قد يعجبك أيضا ....

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

هذا الموقع يستخدم Akismet للحدّ من التعليقات المزعجة والغير مرغوبة. تعرّف على كيفية معالجة بيانات تعليقك.