Большие данные vs бизнес-аналитика

Что такое бизнес-аналитика и большие данные? Этот вопрос мы адресовали 20 руководителям из различных компаний. Результат оказался достаточно предсказуемым: большинство респондентов имеют четкое представление о бизнес-аналитике и совершенно по-разному толкуют «бигдату».

Поэтому прежде чем искать разницу, разберемся в терминологии.

BI vs Big Data: Суть понятий

С Business Intelligence многие ассоциируют ПО с простым и интуитивно понятным интерфейсом, позволяющее проводить несложный анализ структурированных данных – их, как правило, можно выгрузить из Excel.

С Big Data ситуация несколько сложнее. Отвечая на вопрос о больших данных, одни говорят об объемах и структуре, другие – о технологиях и процессах. Как бы там ни было, важно понимать: большие данные – это не готовое решение, которое можно купить, внедрить и успешно использовать без особых навыков и знаний.

Говоря простым языком, Big Data – это технология извлечения информации из огромного массива неструктурированных данных в максимально короткие сроки с целью нахождения полезной информации и принятия эффективных управленческих решений.

BI vs Big Data: Мнения экспертов

Мы не первые, кто задался вопросом о разнице между большими данными и бизнес-аналитикой. Самым оригинальным в своем видении ситуации оказался технологический консультант Эрик Браун (Erik D. Brown):

Менее оригинальной, но более простой для понимания видится позиция Алистера Кролла (Alistair Croll) из O’Reilly Media. Он полагает, что отличия между большими данными и бизнес-аналитикой следует разграничивать по трем аспектам.

1. Большие данные предназначены и способны работать с большими объемами информации, нежели бизнес-аналитика.
2. Big Data применяются для исследования и анализа быстро изменяющихся, динамичных данных. Это способствует глубокому изучению и интерактивности. Иногда результат может быть получен еще до того, как загрузилась интересующая вас страница.
3. Большие данные предназначены, в первую очередь, для обработки большого объема неструктурированной информации. Как использовать эти данные мы понимаем лишь после того, как сумели их собрать.

Крейг Бати (Craig Baty), исполнительный директор по маркетингу и директор по технологиям Fujitsu Australia, указывал, что бизнес-анализ является описательным процессом анализа результатов, достигнутых бизнесом в определенный период времени, между тем как скорость обработки больших данных позволяет сделать анализ предсказательным, способным предлагать бизнесу рекомендации на будущее. Технологии больших данных позволяют также анализировать больше типов данных в сравнении с инструментами бизнес-аналитики, что дает возможность фокусироваться не только на структурированных хранилищах.

BI vs Big Data: Путь к результату

В отличие от больших данных, в бизнес-аналитике результат может приносить простое сложение известных значений (пусть и содержащихся в больших объемах информации). Для BI, к примеру, стандартна ситуация: результат сложения данных об оплаченных счетах свидетельствует о показателе объема продаж за определенный период.

При работе с большими данными результат получается в процессе их очистки путем последовательного моделирования: сначала выдвигается гипотеза, строится статистическая, визуальная или семантическая модель, на ее основании проверяется верность выдвинутой гипотезы и затем выдвигается следующая. Этот процесс требует от исследователя либо интерпретации визуальных значений или составления интерактивных запросов на основе знаний, либо разработки адаптивных алгоритмов машинного обучения, способных получить искомый результат. Причем время жизни такого алгоритма может быть довольно коротким.

BI vs Big Data: Цели применения

BI больше подходит для анализа текущей ситуации. Именно поэтому пользователи любого уровня могут получать нужную им информацию в режиме реального времени.

Если же компания хочет построить прогноз, проанализировать данные не только из внутренних, но и из внешних источников, использовать различные аналитические методы и подходы — здесь на помощь придет Big Data.

Как видите, Big Data и Business Intelligence нельзя считать понятиями идентичными и даже синонимичными. Эти процессы и методики отличаются, и не поверхностно, а глубинно. Однако схожие цели делают технологии «союзниками», которые отлично уживаются вместе и могут приносить в разы большую пользу бизнесу, работая вместе.