Rozdiel medzi údajovou vedou a obchodnou inteligenciou
S rastúcim vyzretím informačných technológií vo všetkých organizáciách prichádza viac jargónov. A niet divu, prečo sú ľudia nad tým zmätení. Zvyčajne to vedie k zameniteľným slovám a prekrývaniu pojmov. Potom sa však stáva nevyhnutnosťou porozumieť pojmu, ktorý je za ním, aby bolo ľahké ho prakticky uplatniť a aby sa podnikanie dalo spravodlivo.
Nákup a nasadzovanie analytického softvéru boli v minulých rokoch drahé. Postupom času sa stalo lacnejším, a teda ľahším spôsobom zhromažďovania informácií o priemysle na koreláciu rôznych súborov údajov, ktoré môžu poskytnúť užitočné informácie o podnikaní.
Avšak, keďže veľkosť údajov sa každým dňom stáva obrovskou, a to nielen z hľadiska objemu, ale aj rozmanitosti a rýchlosti. Podnik potrebuje vedu o údajoch, ktorá dokáže transformovať veľké údaje na praktické informácie. Rýchlejšie tempo inovácií a hľadanie príležitostí sú vysoko sústredené. Dáta veda nie je obmedzená až na extrakcie vhľady a hľadanie príležitostí. Končí sa tým, keď sa dá všetko preniesť do príbehu, ktorý môže ovplyvniť myslenie ľudí pracujúcich v tejto oblasti. Malo by to umožniť obchodným lídrom konať. Poďme teda podrobne porozumieť jednoduchému rozdielu medzi Data Science a Business Intelligence.
Porovnanie údajov medzi vedou medzi údajmi a obchodnými informáciami (infografika)
Nasleduje Top 20 Porovnanie medzi Data Science vs Business Intelligence
Kľúčové rozdiely medzi údajovou vedou a obchodnou inteligenciou
Nižšie je uvedený rozdiel medzi Data Science a Business Intelligence
Berúc do úvahy všetky vyššie uvedené porovnania, možno povedať, že prúdy Data Science aj Business Intelligence sú analyticky orientované a orientované na informácie, ale úroveň hodnoty insightov robí rozdiel. Dáta veda poskytuje vyzreté a futuristické informácie. To je dôvod, prečo sa veda o údajoch hovorí ako o vývoji z podnikovej inteligencie.
V toku podnikových informácií nasledovali všeobecné kroky:
- Nastavte obchodný výsledok na zlepšenie.
- Rozhodnite sa o rôznych súboroch údajov, ktoré budú najrelevantnejšie.
- Prineste dáta do dobrého stavu.
- Navrhnite KPI, správy, dashboardy tak, aby poskytovali peknú vizualizáciu.
V toku údajov o vede nasledovali všeobecné kroky:
- Nastavte obchodný výsledok na zlepšenie alebo predpovedanie.
- Zhromaždite všetky možné a relevantné súbory údajov.
- Vyberte vhodný algoritmus na prípravu modelu.
- Vyhodnoťte model z hľadiska vysokej presnosti
- Prevádzkujte model
Porovnávacia tabuľka Data Science vs Business Intelligence
| Data Science | Obchodné spravodajstvo | |
| zložitosť | vyššia | jednoduchšie |
| údaje | Distribuované a v reálnom čase | Siled, Warehoused |
| úloha | Použitie štatistík a matematiky na súbore údajov na odhalenie skrytých vzorcov, analýzu a predpovedanie nadchádzajúcej situácie. | BI je o usporiadaní súboru údajov, extrahovaní užitočných informácií a ich vizualizácii na dashboard. |
| technológie | Vďaka konkurencii na súčasnom IT trhu sa spoločnosti usilujú o inováciu a ľahšie riešenia zložitých obchodných problémov. Preto sa viac zameriava skôr na vedu o údajoch než na obchodné informácie. | BI je o zodpovedaní otázok prostredníctvom dashboardu, čo môže byť ťažké odpovedať prostredníctvom Excelu. BI pomáha nájsť vzťah medzi rôznymi premennými a časovými obdobiami. Umožňuje manažérom robiť obchodné rozhodnutia.
Predikcia nie je súčasťou BI. |
| používanie | Veda o údajoch pomáha spoločnostiam predvídať budúcu situáciu. Spoločnosti môžu využiť svoj potenciál na zmiernenie rizika a zvýšenie výnosov. | BI pomáha spoločnostiam urobiť analýzu príčin zlyhania alebo poznať jeho súčasnú situáciu. |
| ohnisko | Zameriava sa na budúcnosť. | BI zameriava minulosť a súčasnosť. |
| Kariérne schopnosti | Zručnosti v oblasti údajov sú pokročilejšie. Vyžaduje si modelovanie údajov, znalosť prediktívnych algoritmov, dobrú znalosť jazykov ako R, Python, Scala. Dátová veda je kombináciou troch oblastí: štatistika, strojové učenie a programovanie. | BI vyžaduje v porovnaní s vedcami údajov menšiu kvalifikáciu. Základné požadované zručnosti sú nástroje na získavanie údajov a vizualizačné nástroje, ako sú napríklad Tableau, QlikView, Watson Analytics atď.
Doteraz sa veľa správ a BI vytvára prostredníctvom Excelu. |
| vývoj | Nebude to zlé slovo; Dáta veda sa vyvinula z Business Intelligence. | Obchodné spravodajstvo existuje už dlho, ale predtým iba s vynikajúcimi výsledkami. Teraz na trhu je k dispozícii množstvo nástrojov, ktoré poskytujú lepší pohľad na to isté s lepšími schopnosťami. |
| proces | Dáta veda je viac k experimentovaniu a robiť niečo nové. Preto je svojou povahou dynamický a iteračný. | Business Intelligence má statickú povahu. Experimentovanie má v tejto oblasti menší rozsah. Extrakcia údajov, mierne prelínanie údajov a nakoniec ich dashboarding. |
| flexibilita | Flexibilita je v Data Science veľmi veľká. Zdroje údajov je možné pridať podľa potreby v budúcnosti. | Flexibilita je v podnikovej inteligencii veľmi menšia. Odhad zdrojov údajov musí byť vopred naplánovaný. A v prípade potreby je potrebné pridať viac zdrojov údajov, je to pomalé. |
| Hodnota podniku | Dáta veda prináša oveľa lepšiu obchodnú hodnotu ako obchodné spravodajstvo, pretože sa zameriava na budúci rozsah podnikania. | Obchodné spravodajstvo má statický proces extrahovania obchodnej hodnoty vynesením grafov a KPI. Preto má tendenciu vykazovať menšiu obchodnú hodnotu ako Data Science |
| Myšlienkový proces | Dáta veda pomáha niekomu prísť s otázkami, ktoré povzbudzuje spoločnosť, aby fungovala strategickým a efektívnym spôsobom. | Obchodné spravodajstvo pomáha niekomu odpovedať na už existujúcu otázku. |
| Kvalita údajov | Veda o údajoch prináša skutočnosť, že ide o údaje s inými parametrami, ako je presnosť, presnosť, hodnota spätného vyvolania a pravdepodobnosti. Umožňuje tvorcom rozhodnutí tým, že im poskytuje úroveň dôvery. | Business Intelligence ponúka iba dobrý dashboard s dobrou kvalitou údajov. Dobré z hľadiska, malo by stačiť, aby sa údaje zo súboru údajov vylúčili. |
| metóda | Analytické a vedecké | Iba analytické |
| otázky | Čo sa bude diať?
Čo ak? | Čo sa stalo?
Čo sa deje? |
| Prístup | proaktívne | reaktívne |
| Úloha odbornosti | Vedec dát | Firemný používateľ |
| Veľkosť údajov | Hadoop podobné technológie sa vyvinuli a mnohé z nich sa vyvíjajú, ktoré dokážu ľahko spracovať veľké súbory údajov (napr. => Terabajty údajov) | Tu nástroje a technológie nestačia na zvládnutie veľkých súborov údajov. |
| Prípady použitia | Nie je to pravidelná úloha. | Mnoho prípadov použitia BI je okolo generovania a obnovovania štandardizovaných dashboardov. |
| spotreba | Štatistiky vedy o údajoch sa spotrebúvajú od podnikovej úrovne až po výkonnú úroveň. | Štatistiky podnikových informácií sa spotrebúvajú na úrovni podniku alebo oddelenia. |
Záver - Data Science vs Business Intelligence
Obchodné spravodajstvo nie je pochýb o tom, že pre priemysel je to dobrá vec. Ale z dlhodobého hľadiska, pridanie vrstvy dátovej vedy nakoniec spôsobí, že to bude inak. Plánovanie budúcnosti pomocou predpovede dnes je jedným z divov vedy o údajoch. Preto veda o údajoch hrá kľúčovú a lepšiu úlohu ako obchodné informácie. Vyzerá to, že Data Science v spojení s automatizáciou chystá predefinovať budúcnosť.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre Data Science vs Business Intelligence, ich význam, porovnanie medzi ostatnými, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 5 najlepších vecí, ktoré musíte vedieť o Business Intelligence vs Data Warehouse
- Prediktívne analýzy verzus Data Science - naučte sa 8 užitočných porovnaní
- 5 najlepších vecí, ktoré musíte vedieť o Business Intelligence vs Data Warehouse
- Veda o dátach a jej rastúci význam