Rozdíl mezi datovou vědou a obchodní inteligencí
Jelikož informační technologie dozrávají ve všech organizacích, přichází více žargonu. A není divu, proč se lidé nad tím zaměňují. To obvykle vede k tomu, že se slova zaměňují a překrývají se pojmy. Ale pak se stává nutností, porozumět konceptu, který je za ním, aby bylo snadné ji prakticky aplikovat a podnikat lze spravedlivě.
V minulých letech byl nákup a nasazení analytického softwaru drahý. Postupem času se stalo méně nákladným, a tudíž snadnějším způsobem shromažďování informací o odvětví, aby korelovaly různé datové sady, které mohou poskytnout užitečné informace o podnikání.
Protože se však velikost dat stává každým dnem obrovským, nejen z hlediska objemu, ale také rozmanitosti a rychlosti. Podnik potřebuje vědu o údajích, která dokáže převést velká data na praktické informace. Rychlejší tempo inovací a hledání příležitostí jsou vysoce zaměřeny. Věda o údajích není omezena na extrakce vhledů a hledání příležitostí. Končí, když se dá vše přivést do příběhu, který může ovlivnit myšlenky lidí pracující v této oblasti. Mělo by to umožnit vedoucím pracovníkům podnikat kroky. Pojďme tedy podrobně porozumět jednoduchému rozdílu mezi datovou vědou a business inteligencí.
Srovnání mezi hlavami mezi datovou vědou a business inteligencí (infografika)
Níže je 20 nejlepších srovnání mezi datovou vědou a business inteligencí
Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a business inteligencí
Níže je uveden rozdíl mezi Data Science a Business Intelligence
S přihlédnutím k výše uvedenému srovnání lze říci, že jak datová věda, tak datové zpravodajské proudy jsou analyticky zaměřené na informace a soustředěné na informace, ale úroveň hodnoty vhledu mění. Věda o údajích poskytuje vyzrálé a futuristické vhledy. To je důvod, proč je věda o údajích považována za vývoj obchodní inteligence.
V toku podnikových informací následovaly obecné kroky:
- Nastavit obchodní výsledky ke zlepšení.
- Rozhodněte se pro různé datové sady, které budou nejdůležitější.
- Přineste data do dobrého stavu.
- Navrhněte KPI, sestavy, dashboardy a poskytněte příjemnou vizualizaci.
V toku datové vědy následovaly obecné kroky:
- Nastavit obchodní výsledek ke zlepšení nebo předpovědi.
- Shromažďujte všechny možné a relevantní soubory dat.
- Vyberte vhodný algoritmus pro přípravu modelu.
- Vyhodnoťte model z hlediska dobré přesnosti
- Provozujte model
Tabulka pro srovnávání údajů o vědecké práci vs. Business Intelligence
| Data Science | Business Intelligence | |
| Složitost | Vyšší | Jednodušší |
| Data | Distribuované a v reálném čase | Ticho, skladiště |
| Role | Pomocí statistiky a matematiky na datovém souboru odhalíte skryté vzorce, analyzujete a předpovídáte nadcházející situaci. | BI je o uspořádání datového souboru, extrahování užitečných informací a jejich vizualizaci na řídicí panel. |
| Technologie | Díky konkurenční konkurenci na dnešním IT trhu se společnosti snaží o inovace a jednodušší řešení složitých obchodních problémů. Proto se více zaměřuje na vědu o datech než na obchodní inteligenci. | BI je o zodpovězení otázek pomocí dashboardu, což může být obtížné odpovědět prostřednictvím Excelu. BI pomáhá najít vztah mezi různými proměnnými a časovými obdobími. Umožňuje vedoucím pracovníkům přijímat obchodní rozhodnutí.
Předpověď není součástí BI. |
| Používání | Data science pomáhá společnostem předvídat nadcházející situaci. Společnosti mohou využít svůj potenciál ke zmírnění rizika a ke zvýšení výnosů. | BI pomáhá společnostem analyzovat příčiny selhání nebo zjistit jeho současnou situaci. |
| Soustředit se | Zaměřuje se na budoucnost. | BI se zaměřuje na minulost i současnost. |
| Kariérní dovednosti | Dovednosti v oblasti datové vědy jsou pokročilejší. Vyžaduje to modelování dat, znalost prediktivních algoritmů, dobrou znalost jazyků jako R, Python, Scala. Datová věda je kombinací tří oblastí: Statistika, Strojové učení a Programování. | BI vyžaduje méně kvalifikace ve srovnání s datovými vědci. Mezi základní dovednosti patří nástroje pro získávání dat a vizualizační nástroje, jako jsou Tableau, QlikView, Watson Analytics atd..
Doposud se mnoho zpráv a BI děje prostřednictvím Excelu. |
| Vývoj | Nebude to špatné rčení; Datová věda se vyvinula z Business Intelligence. | Obchodní inteligence je tu po dlouhou dobu, ale dříve pouze s vynikajícími výsledky. Nyní na trhu je k dispozici řada nástrojů, které poskytují lepší pohled na to samé s lepšími funkcemi. |
| Proces | Datová věda je spíše k experimentování a děláme něco nového. Proto je svou povahou dynamický a iterativní. | Business Intelligence je ve své podstatě statické. Experimentování má v této oblasti menší rozsah. Extrakce dat, mírné munging dat a nakonec dashboarding to. |
| Flexibilita | Flexibilita je v Data Science velmi flexibilní. Zdroje dat lze přidat podle potřeby do budoucna. | Flexibilita je v obchodní inteligenci velmi menší. Odhad zdrojů dat musí být předem naplánován. A v případě potřeby je přidat další zdroj dat, je to pomalé. |
| Obchodní hodnota | Data science přináší mnohem lepší obchodní hodnotu než business intelligence, protože se zaměřuje na budoucí rozsah podnikání. | Business inteligence má statický proces extrahování obchodní hodnoty vykreslováním grafů a KPI. Z tohoto důvodu má tendenci vykazovat menší obchodní hodnotu než Data Science |
| Myšlenkový proces | Vědecké údaje pomáhají někomu vyjít s otázkami, které povzbuzují společnost, aby fungovala strategickým a efektivním způsobem. | Business Intelligence pomáhá někomu odpovědět na otázku, která již existuje. |
| Kvalita dat | Věda o údajích přináší skutečnost s údaji o dalších parametrech, jako je přesnost, přesnost, hodnota vyvolání a pravděpodobnosti. Umožňuje tvůrcům rozhodnutí tím, že jim poskytuje úroveň důvěry. | Business Intelligence nabízí pouze dobrý dashboard s dobrou kvalitou dat. Dobrá, pokud jde o to, mělo by stačit, abychom z tohoto souboru dat vyjmuli poznatky. |
| Metoda | Analytické a vědecké | Pouze analytické |
| Otázky | Co se bude dít?
Co když? | Co se stalo?
Co se děje? |
| Přístup | Proaktivní | Reaktivní |
| Role odbornosti | Datový vědec | Obchodní uživatel |
| Velikost dat | Technologie typu Hadoop se vyvinuly a mnohé z nich se vyvíjejí, které snadno zvládnou datové sady velké velikosti (např. => Terabajty dat) | Zde nástroje a technologie nestačí ke zpracování velkých datových sad. |
| Případy užití | Není to periodický úkol. | Mnoho případů použití BI je kolem generování a obnovování standardizovaných dashboardů. |
| Spotřeba | Statistiky v oblasti datové vědy se spotřebovávají od úrovně podniku po výkonnou úroveň. | Statistiky podnikových informací se spotřebovávají na úrovni podniku nebo oddělení. |
Závěr - Data Science vs Business Intelligence
Obchodní inteligence je nepochybně opravdu dobrá věc, se kterou může průmysl začít. Ale v dlouhodobém horizontu, přidání vrstvy datové vědy nakonec povede k tomu, že bude stát jinak. Plánování budoucnosti pomocí předpovědi dnes je jedním z zázraků vědy o datech. Proto věda o datech hraje klíčovou a lepší roli než obchodní inteligence. Vypadá to, že Datová věda ve spojení s automatizací bude předefinovat budoucnost.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Data Science vs Business Intelligence, jejich význam, Head to Head Srovnání, Klíčové rozdíly, Tabulka porovnání a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 5 nejlepších věcí, které musíte vědět o Business Intelligence vs Data Warehouse
- Predictive Analytics vs Data Science - Naučte se 8 užitečných srovnání
- 5 nejlepších věcí, které musíte vědět o Business Intelligence vs Data Warehouse
- Data Science a její rostoucí význam