İş zekası ve iş analitiği hangi özellikleri ile birbirinden farklı?

İş analitiği ve iş zekası, uzmanların bile aklını karıştıracak kadar benzerlik gösterir, bu sebeple birbirinden farklılaştığı özellikleri derledik.

Kuruluşlar muazzam miktarda veri toplayabilirler. Bu verileri yönetme ve analiz etme yolları ise, başarılarını tayin eden faktör olabilir. Verilere hakim olmak için iş analitiği (business analytics, BA) ile iş zekası (business intelligence, BI) arasındaki farkları, nasıl etkileşimde bulunduklarını ve en iyi uygulamalarını anlamak gereklidir.

{module|IlgiliYazi}

İş zekası ve uygulamaları

İş zekası, verileri analiz etmek ve kuruluşunuza eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunmak için tasarlanan teknoloji odaklı bir süreçtir. İş zekası, kuruluşunuzun mevcut durumunu, hangi olayların sizi bu duruma getirdiğini ve sektörünüzde nerede konumlandığınızı anlamanızı sağlar.

İş zekası mevcut operasyonlarınızın daha iyi anlaşılmasını sağlarken, iş analitiği gelecekteki kararlara ışık tutmayı amaçlar.  İş zekası, farklı veri süreçleri aracılığıyla önceden tanımlanmış geçmiş ve güncel veri noktalarını özetler. Bu teknikten çoğunlukla gelir veya ürün performans ölçümleri hakkında ayrıntılı bir genel bakış oluşturmak amacıyla faydalanılır.

BI, mevcut durumunuzun bir resmini çizmek için verilere ve tanımlayıcı analitiklere dayanır. Pazarlama analistleri en son pazarlama kampanyanızın sonuçlarını analiz ederken, bir BI süreci yürütürler. BI, geriye dönük olarak bir kampanyayı neyin etkili kıldığını, nerelerde yetersiz kaldığını ve her ikisinin de arkasındaki nedenleri açıklar.

Açıklayıcı analitik verileri alır, yöneticilere ve kullanıcılara geçmiş performansa ilişkin içgörüler sağlar. Açıklayıcı analitik içeren raporlara, yetersiz performans hakkındaki soruları yanıtlamak veya başarıyı açıklamak için sıklıkla başvurulur. İş zekası, şirket veritabanları üzerinde çalışan her gösterge paneli, özel veri raporu ve veri sorgulama sürecini kapsar.

BI, bugüne kadar neyi doğru yaptıklarını daha iyi anlamak istediklerinde bir organizasyonun gerekli bir parçası haline gelir. İş zekası ve iş analitiğinin farklılaştığı nokta tam olarak burasıdır.

İş analitiğinin şirketlerdeki rolü

Hem BI hem de iş analitiği, doğru şekilde çalışmak için aynı veri noktalarına güvenir. İkisini ayıran şey, sundukları içgörülerdir. Tanımlayıcı analitik BI’ın alanına girerken, tahmine dayalı analitik ise BA tarafından sağlanır.

BA, karar vericiler için eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmaya daha fazla odaklanır. İş zekası sürecinin yaptığı gibi sadece tarihsel veri noktalarını özetlemek yerine, BA aynı zamanda gelecekte etkilerini gösterecek eğilimleri tahmin etmeye çalışır.

İş analitiği iş zekasıyla beslenir; gelecekteki olası başarılar ve başarısızlıklar hakkında öngörüler sağlamaya çalışır. Tahmine dayalı analitiğin, farklı müşteri segmentleri arasındaki ilişkileri vurgulaması ve gelecekteki iş planlamasına rehberlik etmesi beklenir. Geleceklerini planlayan kuruluşlar, tanımlayıcı analitik yerine tahmine dayalı analitiğe yönelirler.

İş analitiğinin öngörücü atmosferi, kullanılan araçlarda da kendini gösterir. İş analitiğinde veri madenciliği, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modellemeye başvurulur. Dolayısıyla güçlü bir veri bilimi ekibine sahip olmayı gerektirir.

İş zekasında kullanılan araçlar temelde basit tanımlayıcı istatistiklerdir. Örneğin, e-ticaret dönüşüm oranının hareketli ortalaması gibi. Burada BA makine öğreniminden ve diğer gelişmiş istatistiksel modellerden yararlanabilir.

{module|IlgiliYazilar}

BI ve BA hiyerarşisi

Hem iş zekası hem de iş analitiği aynı verilere dayanır ve her ikisi de bir kuruluş için içgörü sağlamaya yardımcı olmak için veri setlerini analiz eder. Şirketler çoğunlukla iş analitiğini kullanmadan önce iş zekası kullanmaya başlar. BA, başlangıç ​​noktası olarak iş zekasına dayanır. İş zekası, kurumun veriden daha fazla değer yaratabilmesi için yapması gerekenleri ortaya çıkarabilir. İş analitiğiyse bu veriler ışığında ilginç öngörülerin elde edilmesini sağlar.

İş zekası ile iş analitiği arasındaki örtüşme, her ikisinin de kullandığı araçlar için devam ediyor. Her ikisi için verilerin sunumu, Tableau, AWS QuickSight, Microsoft Power BI ve Qlik gibi araçları içerebilir.

BI için veriler tipik olarak optimize edilmiş şema yapılarına dönüştürülür ve geleneksel olarak KPI raporlaması için bir veri ambarında depolanır. İş analitiği ise tersine verilerini birden çok kaynaktan alınan verilerin merkezi olarak konumlandırılan veri göllerinde depolayarak, analistlerin ve veri bilimcilerin ihtiyaç duydukları her şeyle çalışmasını kolaylaştırır. Veri gölleri, kuruluşlara meta verileri tanımsız bırakma esnekliği sağlar, bu analistlerin ve bilim insanlarının verileri araştırmasını veya makine öğrenimi için erişilebilir hale getirmesini kolaylaştırır.