Business Intelligence and Big Data Management, ets

Перед викладанням англомовних термінів та їх  "аналогів" доцільно перевіряти частоту їх використання як пошукових фраз у Google, проводити спільні навчальні і наукові семінари з провідними українськими компаніями у сфері hi-tech, ін. Інакше помилки можуть сповільнити, заблокувати чи навіть спотворити  вивчення, застосування і розвиток відповідних технологій на десятиліття. Для прикладу, це сталося, на жаль, з Business Intelligence у багатьох сферах в Україні. Відомі приклади, коли при викладанні матеріалів по Системам підтримки прийняття рішень (СППР) навіть не згадувався англомовне першоджерело цього терміну - Decision Support System (DSS), тому що у російську мову у часи СРСР замість терміну DSS був введений термін СППР, що гальмувало розвиток у цій сфері. 

Дуже позитивною є практика деяких ВНЗ в Україні, де з початку 2000-х років досліджують, вивчають, розвивають (R&D - Research and Development) і реалізують на практиці таксономії програмних засобів Business Analytics, System Analysis, Business Intelligence, (Data Science), Artificial Intelligence (Data Mining, Machine Learning, ets.), Content Analysis (Text Mining, Opinion Mining, Sentiment Analisys), Web Mining, Big Data, Big Data Analytics, Social Media Analytics та інші  hi-tech концепції, технології і програмні засоби. 

Для прикладу, у 2008 році у нас верифіковані пропозиції щодо R&D і реалізації робастних мережецентричних ергатичних (людино-машинних) організмів (NEO - Network-centric ergatic organizm). З 2008 року удосконалені узагальнена і часткові концепції, технології і практики Business Intelligence - до неї додані функції управління віддаленими пристроями, ін. Після визначення PSACT у 2010 році big data age, у 2012 році була удосконалена Social media analytics компанії Semanticforce шляхом її об`єднання з  архітектурою DSS BI 2.0 та DSS BI 3.0 DSS на основі Business Intelligence другого та третього покоління (Cloud Computing).

Далі, для прикладу, показані графіки порівняння частоти використання у Google таких пошукових ключових слів як: business intelligence, data mining (частина business intelligence), machine learning (частина data mining), business analytics (до неї входить business intelligence), big data, big data management. Ймовірно, термін Big Data Management не варто популяризувати у офіційних друкованих виданнях на українській мові як узагальнюючий термін для Big Data Analytics, ін. 

Порівняння відносної частоти використання у пошуку Google термінів: Big Data Management -1, Business Intelligence - 19, machine learning (частина BI) - 90, data mining -11 (частина BI), Business Analytics - 17, тут кількісні оцінки дані орієнтовно на серпень 2023 р. 

Порівняння відносної частоти використання у пошуку Google термінів: Big Data Management -1, Business Intelligence - 19, machine learning (частина BI) - 90, data mining -12 (частина BI), Big data Analytics (використовує BI, Content Analysys, інш.) - 4, тут кількісні оцінки дані орієнтовно на середину 2023 р. 

Порівняння відносної частоти використання у пошуку Google термінів: Big Data Management -1, Business Intelligence - 18, machine learning (частина BI) - 90, data mining -13 (частина BI), Big data - 41, тут кількісні оцінки дані на вересень 2023 р. 

Зазначимо, що термін "Big Data Management" є частковим терміном, для прикладу, його можливо вважати частковою складовою Business Intelligence (Business Intelligence fo Big Data). 

Business Intelligence - визначення TechTarget, потребує уточнення

Business intelligence (BI) — це технологічний процес для аналізу даних і надання корисної інформації, яка допомагає керівникам, менеджерам і працівникам приймати обґрунтовані бізнес-рішення. У рамках процесу BI організації збирають дані з внутрішніх ІТ-систем і зовнішніх джерел, готують їх для аналізу, виконують запити до даних і створюють візуалізацію даних, інформаційні панелі BI та звіти, щоб зробити результати аналітики доступними для бізнес-користувачів для оперативного прийняття рішень. створення та стратегічне планування.

Кінцевою метою є прийняття кращих бізнес-рішень, які дозволять організаціям збільшити дохід, покращити операційну ефективність і отримати конкурентні переваги над конкурентами. Для досягнення цієї мети BI включає в себе комбінацію інструментів аналітики, керування даними та звітності, а також різноманітні методології для керування та аналізу даних.

Big Data Management (управління великими даними) - визначення TechTarget  

Управління великими даними — це організація, адміністрування та управління великими обсягами як структурованих, так і неструктурованих даних.

Метою Big Data Management (управління великими даними) є забезпечення високого рівня якості даних і доступності для програм Business Intelligence та Big Data Analics (аналітики великих даних). Корпорації, урядові установи та інші організації використовують стратегії керування великими даними (big data management strategies), щоб допомогти їм боротися зі швидко зростаючими пулами даних, які зазвичай включають багато терабайтів або навіть петабайтів, що зберігаються в різних форматах файлів. Ефективне керування великими даними особливо допомагає компаніям знаходити цінну інформацію у великих наборах неструктурованих і напівструктурованих даних (unstructured and semistructured data) з різних джерел, включаючи детальні записи дзвінків, системні журнали, датчики, зображення та сайти соціальних мереж.

Тези:

Не спотворювати і не блокувати в Україні вивчення і використання міжнародних термінів і технологій:

Business Analytics, Decision making; Decision Support System; Knowledge Management; Knowledge Management System; Intelligence and Intelligence and Intelligence; Business Intelligence (OLAP, data mining, machine learning, ets.); Content Analysis (Text Mining (opinion mining, sentiment analysis,ets)); Analytics and Business Intelligence; Big Data;  Big Data Analytics; Big Data Management (???); OSINT; Competitive analysis.