تفاوت بین هوش تجاری، انبارسازی داده و تحلیل داده

اکنون که در عصر کلان‌داده به سر می‌بریم، با اصطلاحات متنوعی برخورد می‌کنیم؛ پرتکرارترین آن‌ها شاید «هوش تجاری»، «انبارسازی داده» و «تحلیل داده» باشند. در این نوشتار، تفاوت بین این سه مفهوم را مرور می‌کنیم.

هوش تجاری (BI)

آنچه هوش تجاری را از دو مفهوم دیگر متمایز می‌کند، این است که نتایجش ارائه داده می‌شوند. هوش تجاری در اصل، کاربرد اطلاعات به‌دست‌آمده از داده‌ها را بررسی می‌کند. از جمله ابزارهای هوش تجاری می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• گرافیک و نمودار
• گزارشات مکتوب
• صفحات گسترده
• داشبوردها
• ارائه
• به اشتراک‌گذاری اطلاعات در جلسات

به بیان ساده، هوش تجاری محصول نهایی است.

در سراسر گردش‌کار، هوش تجاری بیشترین تعامل را با سیستم‌های انبارسازی داده و تحلیلی دارد. اطلاعات از انبار وارد بسته‌های تحلیلی می‌شوند. خروجی نرم‌افزارهای تحلیلی به انباره (حافظه) و ابزارهای BI منتقل می‌شود. بعد از ایجاد محصولات هوش تجاری، اطلاعات به انبارها بر می‌گردند.

البته هوش تجاری لزوماً محصول نهایی به شمار نمی‌رود. برای مثال، داشبورد هوش تجاری برای یک فروشگاه لباس می‌تواند شامل داده‌های مربوط به مُد باشد که دقیقه به دقیقه از شبکه‌های اجتماعی، خریداران خارجی، فهرست موجودی، فروش‌های انبار، مصاحبه‌ با گروه‌های مطالعه (مشتریان) و برنامه‌های تلویزیونی به دست می‌آیند. چنین داشبوردی احتمالاً هر نیم ساعت اطلاعات جدیدی نشان می‌دهد، چون الگوها و ترندها در این بازه‌ زمانی تغییر کرده‌اند.

انبارسازی داده

برخی انبارسازی داده را با انباره در یک گروه قرار می‌دهند، اما بسیاری از سازمان‌ها بین این دو تفاوت قائل می‌شوند. انبارسازی معمولاً مربوط به داده‌هایی است که برای اهداف بلندمدت ذخیره می‌شوند، در حالی که داده‌های ذخیره‌شده در انباره در افق زمانی کوتاه‌تری مورد استفاده قرار می‌گیرند.

انبارسازی در همه‌ مراحل گردش‌کار می‌تواند انجام شود. به‌عنوان مثال، با انبارسازی داده‌های خام بلافاصله بعد از گردآوری می‌توان از قابل بازگردانی بودن اطلاعات اصلی اطمینان حاصل کرد، حتی اگر داده‌ها در طول فرایند دستکاری شوند و تغییر کنند.

داده‌ها در مراحل میانی پروژه نیز انبارسازی می‌شوند. با انبارسازی پس از هر چند دور تحلیل، نتایج و خروجی نرم‌افزارهای تحلیلی ذخیره می‌شوند و در صورت نیاز می‌توانند دوباره مورد ارجاع قرار بگیرند. این امر از خطرات احتمالی ناشی از تخریب بسته‌های هوش تجاری نیز جلوگیری می‌کند.

مورد آخر، انبارسازی داده‌ها پس از کاربردشان در قالب هوش تجاری است. به بیان دیگر، گزارشات، جداول، وضعیت روزانه‌ داشبوردها و صفحه‌گسترده‌ها را می‌توان در انباره ذخیره کرد. دلیل این امر، می‌تواند ثبت سوابق یا الزامات قانونی و حسابرسی باشد.

تحلیل داده

تحلیل داده از محبوبیت بالایی برخوردار است. در این مرحله، روش‌های آماری و تکنیک‌های برنامه‌نویسی کامپیوتری با هم ترکیب می‌شوند، تا داده‌ها را تحلیل و همه‌ اطلاعات ممکن را استخراج کنند. بیشتر ابزارهای تحلیل داده از دنیای آمار می‌آیند. از پرکاربردترین روش‌های تحلیل داده می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• رگرسیون خطی
• تحلیل بیزی
• مطالعه فراوانی
• تحلیل شبکه
• آزمون فرضیه
• خوشه‌بندی
• همبستگی

اجرای فرایند تحلیل معمولاً مستلزم مقدار زیادی پیش‌آمادگی است. داده‌ها باید به فرمتی درآیند که برای کامپیوتر خوانا باشند. گاهی اوقات هم لازم است فیلتر شوند، تا نسخه تکراری، خطا یا نواقص مشکل‌زا نداشته باشند. هدف از این کار، حفظ یکپارچگی داده‌هاست.

کار به تحلیل ختم نمی‌شود و قبل از تغذیه‌ داده‌ها به انباره‌ها و بسته‌های BI، گام‌های دیگری هم باید طی کرد. یکی از این گام‌ها، تحلیل بیشتر داده‌ها به‌منظور اعتبارسنجی آن‌هاست. متخصصان داده معمولاً بخشی از دیتاست را به منظور مقایسه و ارزیابی نگه می‌دارند. اگر تفاوت بین نتایج این ارزیابی و دنیای واقعی خیلی زیاد باشد، مدل را باید به آزمایشگاه برگرداند و خطاهایی را که در فرایند تحلیل رخ داده‌اند، بررسی کرد. موضوع دیگری که قبل از ورود به مرحله‌ هوش تجاری باید بررسی شود این است که آنچه قرار است تحلیل شود، اصلاً ارزش مطالعه و بررسی را دارد یا خیر.

جمع‌بندی

در دنیای امروزی، کار با داده از یک گام واحد یا حتی مجموعه‌ای از اقدامات فراتر می‌رود. از آن‌ جایی که گردش‌‌کار مسئولیت‌ها و مسائل متعددی را در بر می‌گیرد، سازمان‌ها این فرایند را به گام‌های مختلف تقسیم می‌کنند. با اجرای کارآمد انبارسازی داده، از گم نشدن داده‌ها اطمینان حاصل می‌شود. اجرای ماهرانه‌ تحلیل می‌تواند از مشکلاتی همچون سوگیری‌های اجتماعی و آماری، بیش‌برازش و کم‌برازش، مشکلات مربوط به تکرارپذیری و خودارجاعی جلوگیری کند. به کارگیری درست هوش تجاری نیز تضمین می‌کند، اطلاعات به دست افراد مناسب رسیده و فرهنگ داده‌بنیان را ارتقا دهد.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید