Big Data vs Business Intelligence, quali sono le loro differenze?

Big Data vs Business Intelligence, quali sono le loro differenze?

Il trasformazione digitale è una forza molto potente nell’ecosistema aziendale di oggi. Tanto che imprenditori, uomini d’affari e dirigenti non solo hanno interiorizzato la necessità di farlo evolvere i propri modelli di business per adattarli alle nuove richieste dei clienti, ma hanno anche compreso l’opportunità di farlo progettare nuovi modelli per sfruttare nuove opportunità.

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In questo processo di cambiamento, la cosa più importante sono le persone, che devono capire il cambiamento come qualcosa di naturale. Questo costringe le aziende a lavorare sulla propria cultura aziendale. Oltre ad aumentare le abilità nei loro modelli come curiosità, creatività o pensiero critico. Ma non solo, i responsabili delle aziende devono iniziare a capire la tecnologia e il suo linguaggio associato.

Differenza tra Big Data e Business Intelligence

Il Big Data e Business Intelligence Si tratta di due tecnologie che devono essere conosciute da qualsiasi azienda che avvierà un processo di cambiamento. Inoltre, nel corso del 2019 e secondo la società di consulenza Gartner, la prima priorità di investimento per le aziende immerse nei processi di trasformazione digitale sarà l’analisi dei dati (43%), seguita da sicurezza informatica (43%) e soluzioni e servizi Cloud computing (39%), ovvero bisogni, sui dati che rendono i nuovi leader digitali richiedono conoscenze e competenze aggiuntive su queste tecnologie.

Big Data e Business Intelligence, per le loro somiglianze, creano molta confusione tra imprenditori, imprenditori e manager. Per questo motivo, esporrò alcune chiavi per chiarire le differenze tra le due tecnologie. Iniziamo dando una definizione di ciascuno di essi:

  • Il concetto grandi dati Si riferisce a un insieme di tecnologie e strumenti in grado di acquisire, archiviare ed elaborare grandi quantità di dati in tempi e costi accessibili per un’organizzazione.
  • Il intelligenza aziendale o La business intelligence consiste in un insieme di tecniche di gestione aziendale che consentono a un’organizzazione di prendere decisioni aziendali sulla base di dati, che sono stati elaborati da diversi strumenti per convertirli in informazioni.
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Pertanto, in termini di differenze: mentre i Big Data si concentrano sull’acquisizione, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, la Business Intelligence si concentra sui processi di analisi di tali dati per convertirli in informazioni e prendere le decisioni aziendali appropriate.

Si può dire che i dati sono sempre stati la fonte dei processi di Business Intelligence. Quello che è cambiato oggi è che i dati sono diventati enormi. Inoltre, abbiamo dato un nome alle tecnologie in grado di affrontarlo: Big Data.

Chi è chi in Big Data e Business Intelligence?

Diverso è anche il profilo delle persone che lavorano direttamente con ciascuna di queste tecnologie. Così, mentre nei team di lavoro legati ai Big Data i profili appaiono come ingegneri, statistici e matematici, i team di lavoro di Business Intelligence di un’azienda sono composti da esperti in amministrazione aziendale, economisti, esperti di marketing e, ancora, ingegneri e tecnici.

Anche i dipartimenti aziendali in cui sono incluse entrambe le tecnologie sono diversi. In questo modo, mentre il team di lavoro Big Data appartiene alla dipartimento di tecnologia e riporta in genere al CTO (Chief Technology Officer); I team di Business Intelligence sono integrati nel dipartimento di gestione aziendalee riferire al CSO (Chief Strategy Officer) se questo profilo esiste nell’organizzazione, oppure possono riferire direttamente al CEO.

La confusione tra le due tecnologie sta nel fatto che entrambi devono lavorare insieme e completamente integrati. Ciò significa che il team BI deve collaborare con il team Big Data per stabilire di quali dati hanno bisogno e quindi applicare azioni di analisi su di essi. Il team Big Data deve identificare i modelli nei dati che devono comunicare al team di Business Intelligence. Entrambi i team lavorano sui dati, alcuni per renderli gestibili e di valore, e altri per prendere decisioni aziendali che li rendono più competitivi.

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