商業智能和數據分析的區別是什么?在數據驅動的企業中，商業智能(BI)和數據分析經常交替使用。雖然兩者不同，但很難弄清楚其中的區別。

人們現在意識到商業分析和商業智能解決方案在零售業的影響。此外，其不僅僅局限于零售領域。商業智能和數據分析是現代最強大的力量。為了獲得更好的結果，我們應該熟悉這兩者的區別。

下面，讓我們先來了解這兩者的定義，再研究其中的區別。

什么是商業智能?

商業智能(BI)使用軟件和服務將數據轉換為有用的見解，從而影響企業的戰略和戰術業務選擇。為了讓用戶深入了解業務狀況，BI工具訪問和分析數據集，并在報告、摘要、儀表板、圖表、圖表和地圖中顯示分析結果。

在現代商業智能領域，電子表格已被完全淘汰。相反，BI利用SQL數據庫、云平臺和機器學習等新技術，幫助組織做出更有自我意識、基于證據的選擇。

商業智能需要編碼嗎?

編碼對于商業智能(BI)處理數據和生成富有洞察力的發現是必要的。BI項目生命周期的數據建模和倉庫階段涉及到編碼。但是，BI生命周期的其他階段并不需要編碼。任何具有一定編程經驗的人都可以開始從事BI工作。

商業智能vs商業分析

對事件時間的強調是商業智能和商業分析之間的主要區別。商業智能側重于數據對近期和歷史事件的表示；而商業分析的重點是最有可能發生的未來事件。

商業分析師vs商業智能分析師的薪酬

與商業分析師相比，商業智能分析師賺的錢更多。Payscale聲稱，商業分析師的年收入為70644美元，而BI分析師的年收入為71050美元。

什么是數據分析?

對未經處理的數據進行檢查以得出此類信息的推論的研究被稱為數據分析。許多數據分析方法和程序已經被機械化為機械程序和算法，這些程序和算法對原始數據進行操作，供人類使用。

“數據分析”這個詞很寬泛，涵蓋了許多數據分析技術。數據分析技術可以應用于任何類型的信息，以獲得可用于使事情變得更好的洞察力。數據分析技術可以使趨勢和指標變得可見，否則這些信息可能會丟失在數據的海洋中。企業或系統的效率可以通過使用這些信息以優化程序來提高。

數據智能vs數據分析

為了確定過去發生了什么以及原因，數據智能收集并檢查有關行動、事件和其他信息的信息。數據科學和分析方法與這些數據一起被用來預測未來會發生什么，并基于這些數據做出業務決策。

數據分析需要編碼嗎?

高級編碼知識對數據分析師來說不是必需的。相反，他們應該具備數據管理、可視化和分析軟件的知識。數據分析師需要具備強大的數學能力，就像大多數與數據相關的職業一樣。

數據分析使用哪種語言?

Python和SQL是數據分析中最常用的編程語言。一些分析師可能會利用R進行數值分析、計算和分析。但是，編碼并不是主要的區別。那么，是什么?

商業智能和數據分析的區別

商業智能分析師通過數據發現以業務為中心的洞察力，這與專門使用分析來尋找問題解決方案的數據分析師不同。除了使用的工具可能略有不同之外，這兩種工作的定義、程序、數據類型和分析是相對相同的。

讓我們來看看商業智能和數據分析之間的所有區別:

商業智能分析師vs數據分析師

下面來看看商業智能分析師和數據分析師的區別:

商業智能分析師vs數據分析師的薪酬

商業智能分析師和數據分析師，哪個薪資更高?數據分析和商業分析需要需求的能力，這些能力通常需要很高的報酬。根據Coursera的數據，2021年美國商業分析師的平均基本工資將為77,218美元，而數據分析師的平均基本工資將為69,517美元。

更好的數據分析師或商業智能分析師是什么？

商業智能分析師和數據分析師都支持各自企業中的數據驅動決策。商業智能分析師更有可能解決業務問題并提出解決方案，而數據分析師通常更直接地處理數據本身。這兩個職位的需求量都很大，且通常薪酬也很高。

結論

綜上所述，我們現在已經研究了商業智能和數據分析之間的歷史和顯著區別。商業智能和數據分析工具的開發是隨著當前技術市場趨勢而發展的。

執行數據分析的能力是現代商業智能工具的一個特性，由企業客戶決定哪種解決方案最適合其特定的企業需求。

根據最新的數據趨勢，商業智能和數據分析對企業的擴張都至關重要。為了幫助二者有效地履行職能，該組織正在對 BI 和數據分析進行必要的研究。