Різниця між наукою про дані та бізнес-аналітикою
По мірі того, як інформаційні технології стають більш дорослими у всій організації, з'являється більше жаргонів. І не дивно, чому люди плутаються через це. Зазвичай це призводить до того, що слова є взаємозамінними і перекриваються поняттями. Але тоді це стає необхідністю, щоб зрозуміти концепцію, що стоїть за ним, так що його легко застосувати практично, і можна зробити справедливість з бізнесом.
У минулі роки придбання та розгортання аналітичного програмного забезпечення було дорогим. З часом це стало менш дорогим, а отже, і простішим способом збору галузевої інформації для співвіднесення різних наборів даних, що може дати корисну інформацію про бізнес.
Однак, оскільки розмір даних з кожним днем стає величезним, не тільки з точки зору обсягу, але й різноманітності та швидкості. Бізнес потребує наукових даних, які можуть перетворити великі за розміром дані на корисні відомості. Більш швидкий темп інновацій, пошук можливостей знаходяться в центрі уваги. Наука даних не обмежується лише одержанням розумінь та пошуку можливостей. Він закінчується, коли все можна ввести в історію, що може вплинути на думку людей, що працюють у цій галузі. Це має дати можливість лідерам бізнесу приймати дії. Отже, давайте розберемося в простому розходженні між Data Science та Business Intelligence.
Порівняння «голова до голови» між науковими даними та бізнес-аналітикою (Інфографіка)
Нижче наводиться топ-20 порівнянь між наукою про дані та бізнес-аналітикою
Основні відмінності між Data Science та Business Intelligence
Нижче різниця між Data Science та Business Intelligence полягає в наступному
Беручи до уваги все вищезгадане порівняння, можна сказати, що і потоки наукових даних, і бізнес-аналітики орієнтовані на аналітичну та інформаційну орієнтацію, але рівні цінності розуміння мають значення. Наука даних дає зрілі та футуристичні уявлення. Саме тому науку даних говорять як еволюцію від Business Intelligence.
Загальні кроки в потоці бізнес-аналітики:
- Установіть бізнес-результат для покращення.
- Виберіть з різних наборів даних, який буде найбільш релевантним.
- Приведіть дані у добру форму.
- Створіть KPI, звіти, інформаційні панелі, щоб забезпечити гарну візуалізацію.
Загальні кроки, що виконуються в потоці наукових даних:
- Встановіть бізнес-результат для покращення або прогнозування.
- Зберіть всі можливі та відповідні набори даних.
- Виберіть відповідний алгоритм для підготовки моделі.
- Оцініть модель для гарної точності
- Операціоналізуйте модель
Таблиця порівняння Data Science та Business Intelligence
| Дані науки | Бізнес-аналітики | |
| Складність | Вища | Простіше |
| Дані | Розподілений та в режимі реального часу | Плавали, зберігали |
| Роль | Використання статистики та математики на наборі даних для виявлення прихованих моделей, аналізу та прогнозування майбутньої ситуації. | BI - це організація набору даних, вилучення корисної інформації та візуалізація її на інформаційній панелі. |
| Технологія | Завдяки конкурентній боротьбі на сучасному ринку ІТ компанії прагнуть до інновацій та більш легкого вирішення складних бізнес-проблем. Тому більше уваги приділяється науці даних, а не бізнес-аналізу. | BI - це відповідь на запитання за допомогою панелі інструментів, що може складно відповісти на неї за допомогою excel. BI допомагає знайти зв’язок між різними змінними та періодами часу. Це дозволяє керівникам приймати бізнес-рішення.
Прогноз не входить в BI. |
| Використання | Наука даних допомагає компаніям передбачити майбутню ситуацію. Компанії можуть використовувати свій потенціал для зменшення ризику та збільшення доходу. | BI допомагає компаніям робити аналіз першопричин на певний збій або знати його сучасну ситуацію. |
| Фокус | Вона фокусується на майбутньому. | BI фокусує минуле і сучасне. |
| Кар'єрна майстерність | Навики наукових даних є більш досконалими. Це вимагає моделювання даних, ознайомлення з алгоритмами прогнозування, добре знання таких мов, як R, Python, Scala. Наука даних - це поєднання трьох сфер: статистика, машинне навчання та програмування. | BI вимагає меншої кваліфікації порівняно з науковцями. Основні необхідні навички - це інструменти для вилучення даних та засоби візуалізації, такі як Tableau, QlikView, Watson Analytics тощо.
До цього часу багато завдань звітності та BI відбувається через excel. |
| Еволюція | Це буде неправильно сказати; Наука даних розвинулася з Business Intelligence. | Бізнес-аналітики існують давно, але раніше лише видатними. Зараз на ринку є достатньо доступних інструментів для кращого перегляду того ж, що має кращі можливості. |
| Процес | Наука даних більше спрямована на експерименти та щось нове. Отже, вона має динамічний та ітеративний характер. | Business Intelligence має статичний характер. Експериментація має менший обсяг у цій галузі. Видобуток даних, невеликий розміщення даних і, нарешті, інформаційна панель. |
| Гнучкість | Гнучкість дуже велика в Data Science. Джерела даних можна додавати відповідно до потреби, яка буде надалі в майбутньому. | Гнучкості в бізнесі дуже менше. Оцінку джерел даних потрібно попередньо спланувати. А якщо потрібно - додати більше джерела даних, це повільно. |
| Цінність бізнесу | Наука про дані виявляє набагато кращу цінність для бізнесу, ніж бізнес-розвідка, оскільки фокусується на майбутньому масштабі бізнесу. | Бізнес-розвідка має статичний процес вилучення ділової цінності шляхом побудови графіків та показників KPI. Отже, вона має тенденцію виявляти меншу цінність для бізнесу, ніж наука про дані |
| Мисленнєвий процес | Наука даних допомагає комусь вирішити питання, що спонукає компанію до стратегічного та ефективного ведення. | Бізнес-розвідка допомагає комусь відповісти на питання, яке вже існує. |
| Якість даних | Наука даних приводить факти даних з іншими параметрами, такими як точність, точність, значення виклику та ймовірності. Це дає змогу особам, які приймають рішення, надаючи їм рівень довіри. | Business Intelligence пропонує хорошу інформаційну панель із гарною якістю даних. Добре з точки зору, його повинно вистачити, щоб витягнути дані з набору даних. |
| Метод | Аналітичний та науковий | Тільки аналітичний |
| Запитання | Що станеться?
А якщо? | Що трапилось?
Що відбувається? |
| Підхід | Проактивний | Реактивний |
| Роль експертизи | Вчений даних | Бізнес-користувач |
| Розмір даних | Технології, подібні до Hadoop, розвивались, і багато подібних розвиваються, які легко обробляють набори даних великих розмірів (наприклад, => терабайт даних) | Тут інструментів і технологій недостатньо для обробки великих наборів даних. |
| Використовуйте випадки | Не періодичне завдання. | Багато випадків використання BI є навколо створення та оновлення інформаційних панелей стандартизації. |
| Споживання | Інформація про наукові дані споживається від рівня підприємства до рівня виконавчої влади. | Інформація про бізнес-аналітику використовується на рівні підприємства чи департаменту. |
Висновок - Data Science vs Business Intelligence
Бізнес-розвідка - це, без сумніву, справді хороша річ для галузі. Але в кінцевому рахунку додавання шару наукових даних в кінцевому підсумку призведе до того, щоб воно вийшло інакше. Планування майбутнього шляхом прогнозування сьогодні є одним із чудес науки про дані. Отже, наука про дані грає важливу і кращу роль, ніж бізнес-розвідка. Схоже, наука даних у поєднанні з автоматизацією збирається переосмислити майбутнє.
Рекомендована стаття
Це був посібник із даних Data Science та Business Intelligence, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 5 найкращих речей, які ви повинні знати про Business Intelligence та сховищі даних
- Прогнозована аналітика порівняно з науковими даними - вивчіть 8 корисних порівнянь
- 5 найкращих речей, які ви повинні знати про Business Intelligence та сховищі даних
- Наука даних та її зростаюче значення