Różnica między nauką o danych a inteligencją biznesową
W miarę jak technologia informacyjna staje się coraz bardziej dojrzała we wszystkich organizacjach, pojawia się coraz więcej żargonów. Nic dziwnego, dlaczego ludzie się tym mylą. Zwykle prowadzi to do używania zamiennie słów i nakładania się pojęć. Ale wtedy staje się koniecznością, aby zrozumieć koncepcję, która się za tym kryje, aby można było łatwo zastosować ją praktycznie i można było oddać sprawiedliwość biznesowi.
W ostatnich latach zakup i wdrażanie oprogramowania analitycznego były drogie. Z biegiem czasu stało się tańsze, a tym samym łatwiejszy sposób gromadzenia informacji branżowych w celu skorelowania różnych zestawów danych, które mogą dostarczyć użytecznych informacji o firmie.
Jednak ponieważ rozmiar danych z dnia na dzień staje się ogromny, nie tylko pod względem wielkości, ale także różnorodności i prędkości. Firma potrzebuje analizy danych, która może przekształcić duże dane w przydatne informacje. W centrum uwagi znajduje się szybsze tempo innowacji, możliwości wyszukiwania. Analiza danych nie jest ograniczona do momentu wydobycia spostrzeżeń i znalezienia możliwości. Kończy się, gdy wszystko może zostać przeniesione do historii, co może wpłynąć na myśl ludzi pracujących w tej dziedzinie. Powinno to umożliwić liderom biznesu podejmowanie działań. Pozwól nam więc szczegółowo zrozumieć prostą różnicę między nauką o danych a inteligencją biznesową.
Bezpośrednie porównanie między nauką o danych a inteligencją biznesową (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 20 najlepszych między nauką o danych a inteligencją biznesową
Kluczowe różnice między Data Science a Business Intelligence
Poniżej przedstawiono różnicę między Data Science a Business intelligence:
Biorąc pod uwagę wszystkie powyższe porównania, można powiedzieć, że zarówno strumienie Data Science, jak i Business Intelligence są analityczne i zorientowane na informacje, ale poziomy wartości wglądu mają znaczenie. Analiza danych zapewnia dojrzałą i futurystyczną wiedzę. Dlatego mówi się, że nauka o danych jest ewolucją od Business Intelligence.
Ogólne kroki postępowania w strumieniu wywiadu gospodarczego:
- Ustaw wynik biznesowy, aby poprawić.
- Wybierz spośród różnych zestawów danych, które będą najbardziej odpowiednie.
- Wprowadź dane w dobrą formę.
- Zaprojektuj KPI, raporty, kokpity, aby uzyskać ładną wizualizację.
Ogólne kroki w strumieniu nauki danych:
- Ustaw wynik biznesowy, aby poprawić lub przewidzieć.
- Zbierz wszystkie możliwe i odpowiednie zestawy danych.
- Wybierz odpowiedni algorytm, aby przygotować model.
- Oceń model pod kątem dobrej dokładności
- Operacjonalizuj model
Analiza danych a analiza porównawcza analizy biznesowej
| Data Science | Business Intelligence | |
| Złożoność | Wyższy | Prostsze |
| Dane | Rozproszony i w czasie rzeczywistym | Siled, Warehoused |
| Rola | Wykorzystanie statystyki i matematyki w zbiorze danych do odkrywania ukrytych wzorców, analizowania i prognozowania nadchodzącej sytuacji. | BI polega na rozmieszczeniu zestawu danych, wydobyciu użytecznych informacji i wizualizacji ich na pulpicie nawigacyjnym. |
| Technologia | W obliczu ostrej konkurencji na dzisiejszym rynku IT firmy dążą do innowacji i łatwiejszych rozwiązań złożonych problemów biznesowych. Dlatego większy nacisk kładziony jest na naukę danych niż na inteligencję biznesową. | BI polega na odpowiadaniu na pytania za pomocą pulpitu nawigacyjnego, co może być trudne, odpowiadając na nie za pomocą programu Excel. BI pomaga znaleźć związek między różnymi zmiennymi i przedziałami czasowymi. Umożliwia kadrze kierowniczej podejmowanie decyzji biznesowych.
Prognozy nie są uwzględnione w BI. |
| Stosowanie | Analiza danych pomaga firmom przewidzieć nadchodzącą sytuację. Firmy mogą wykorzystać swój potencjał, aby ograniczyć ryzyko i zwiększyć przychody. | BI pomaga firmom w analizie przyczyn pierwotnych niektórych awarii lub w poznaniu ich obecnej sytuacji. |
| Skupiać | Koncentruje się na przyszłości. | BI koncentruje się na przeszłości i teraźniejszości. |
| Umiejętności zawodowe | Umiejętności analizy danych są bardziej zaawansowane. Wymaga modelowania danych, znajomości algorytmów predykcyjnych, dobrej znajomości języków takich jak R, Python, Scala. Analiza danych to połączenie trzech dziedzin: statystyki, uczenia maszynowego i programowania. | BI wymaga mniejszych kwalifikacji niż naukowcy danych. Podstawowymi wymaganymi umiejętnościami są narzędzia do ekstrakcji danych i narzędzia do wizualizacji, takie jak wiedza Tableau, QlikView, Watson Analytics itp.
Do tej pory wiele zadań raportowania i BI odbywa się za pomocą programu Excel. |
| Ewolucja | Nie będzie źle mówić; Analiza danych wyewoluowała z analizy biznesowej. | Business Intelligence istnieje od dawna, ale wcześniej tylko z doskonałością. Obecnie na rynku dostępnych jest wiele narzędzi umożliwiających lepszy wgląd w to samo przy lepszych możliwościach. |
| Proces | Analiza danych skupia się bardziej na eksperymentowaniu i robieniu czegoś nowego. Dlatego ma charakter dynamiczny i iteracyjny. | Business Intelligence ma charakter statyczny. Eksperymenty mają mniejszy zakres w tej dziedzinie. Wydobywanie danych, lekkie mungowanie danych i wreszcie ich pulpit nawigacyjny. |
| Elastyczność | Elastyczność jest bardzo ważna w Data Science. Źródła danych można dodawać zgodnie z potrzebami w przyszłości. | Elastyczność w analizie biznesowej jest bardzo mniejsza. Szacunki dotyczące źródeł danych muszą być wcześniej zaplanowane. A w razie potrzeby, aby dodać więcej źródeł danych, jest to powolne. |
| Wartość biznesowa | Analiza danych zapewnia znacznie lepszą wartość biznesową niż inteligencja biznesowa, ponieważ koncentruje się na przyszłym zakresie działalności. | Business Intelligence ma statyczny proces wyodrębniania wartości biznesowej poprzez tworzenie wykresów i kluczowych wskaźników wydajności. W związku z tym wykazuje mniejszą wartość biznesową niż nauka o danych |
| Proces myślowy | Analiza danych pomaga komuś wyjść z pytaniami, co zachęca firmę do strategicznego i wydajnego działania. | Business Intelligence pomaga komuś odpowiedzieć na pytanie, które już istnieje. |
| Jakość danych | Analiza danych przynosi fakt danych o innych parametrach, takich jak dokładność, precyzja, wartość przywołania i prawdopodobieństwa. Umożliwia decydentom, dając im poziomy zaufania. | Business Intelligence oferuje dobre zarządzanie przy dobrej jakości danych. Dobre pod względem, powinno wystarczyć, aby wyciągnąć wgląd ze zbioru danych. |
| metoda | Analityczne i naukowe | Tylko analityczny |
| pytania | Co się stanie?
Co jeśli? | Co się stało?
Co się dzieje? |
| Podejście | Proaktywne | Reaktywny |
| Rola wiedzy specjalistycznej | Naukowiec | Użytkownik biznesowy |
| Rozmiar danych | Technologie podobne do Hadoop ewoluowały i wiele podobnych ewoluuje, które mogą łatwo obsługiwać zestawy danych o dużych rozmiarach (np. => Terabajty danych) | W tym przypadku narzędzia i technologie nie wystarczą do obsługi dużych zbiorów danych. |
| Przypadków użycia | Nie okresowe zadanie. | Wiele przypadków użycia BI dotyczy generowania i odświeżania standardowych pulpitów nawigacyjnych. |
| Konsumpcja | Spostrzeżenia dotyczące analizy danych są wykorzystywane od poziomu przedsiębiorstwa do poziomu wykonawczego. | Dane wywiadowcze są wykorzystywane na poziomie przedsiębiorstwa lub działu. |
Wniosek - analiza danych a inteligencja biznesowa
Business Intelligence to bez wątpienia dobra rzecz dla branży. Ale na dłuższą metę dodanie warstwy danych naukowych ostatecznie sprawi, że stanie się inaczej. Planowanie przyszłości dzięki dzisiejszym prognozom jest jednym z cudów nauki o danych. Dlatego nauka danych odgrywa kluczową i lepszą rolę niż inteligencja biznesowa. Wygląda na to, że Data science w połączeniu z automatyzacją na nowo zdefiniuje przyszłość.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po analizie danych a inteligencja biznesowa, ich znaczenie, porównanie bezpośrednie, kluczowe różnice, tabela porównawcza i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 5 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o Business Intelligence kontra Data Warehouse
- Analityka predykcyjna a analiza danych - poznaj 8 przydatnych porównań
- 5 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o Business Intelligence kontra Data Warehouse
- Nauka o danych i jej rosnące znaczenie