Razlika med podatkovno znanostjo in poslovno inteligenco
Ko se informacijska tehnologija zrela v vsej organizaciji, prihaja vse več žargonov. In nič čudnega, zakaj se ljudje zaradi tega zmedejo. To ponavadi vodi k uporabi besed, ki jih zamenjuje in se prekrivajo. Potem pa to postane potreba, da razumemo koncept, ki stoji za njim, tako da ga je enostavno praktično uporabiti in človek lahko pravično sodeluje s poslom.
V preteklih letih sta bila nabava in uporaba analitične programske opreme draga. Sčasoma je postal cenejši in s tem lažji način zbiranja informacij v industriji za povezavo različnih naborov podatkov, ki lahko dajo koristne informacije o poslovanju.
Ker pa velikost podatkov iz dneva v dan postaja ogromna, ne samo glede na količino, temveč tudi na raznolikost in hitrost. Podjetje potrebuje znanost o podatkih, ki lahko velike podatke pretvori v uvidljive. Hitrejše inovacije in iskanje priložnosti so zelo osredotočeni. Podatkovna znanost ni omejena na pridobivanje spoznanj in možnosti iskanja. Konča se, ko je vse mogoče spraviti v zgodbo, kar lahko vpliva na misel ljudi, ki delujejo na tem področju. Poslovnim voditeljem mora omogočiti sprejemanje ukrepov. Naj torej podrobneje razumemo preprosto razliko med Data Science in Business Intelligence.
Primerjava med osebami med Data Science in Business Intelligence (Infographics)
Spodaj je zgornjih 20 primerjav med Data Science in Business Intelligence
Ključne razlike med Data Science in Business Intelligence
Spodaj je razlika med Data Science in Business Intelligence sledeča
Glede na vse zgornje primerjave je mogoče reči, da sta tako Data Science kot poslovna inteligenca usmerjena v analitično in informacijsko usmerjenost, vendar sta vrednost vpogleda vredna razlike. Podatkovna znanost ponuja dozorela in futuristična spoznanja. To je razlog, zaradi katerega se v znanosti o podatkih govori kot o evoluciji iz poslovne inteligence.
Sledili so splošni koraki v toku poslovne inteligence:
- Nastavite poslovni izid za izboljšanje.
- Odločite se za različne nabore podatkov, ki bodo najbolj ustrezni.
- Prinesite podatke v dobro obliko.
- Oblikujte KPI-je, poročila, nadzorne plošče za lepo vizualizacijo.
Splošni koraki v pretoku podatkov:
- Nastavite poslovni izid za izboljšanje ali napoved.
- Zberite vse možne in ustrezne nabore podatkov.
- Izberite ustrezen algoritem za pripravo modela.
- Za dobro natančnost ocenite model
- Operacionalizirajte model
Primerjalna tabela Data Science vs Business Intelligence
| Data Science | Poslovna inteligenca | |
| Kompleksnost | Višje | Preprostejše |
| Podatki | Razdeljeno in v realnem času | Pripluli, skladiščeni |
| Vloga | Uporaba statistike in matematike na naboru podatkov za odkrivanje skritih vzorcev, analizo in napoved prihajajoče situacije. | BI je namenjen urejanju nabora podatkov, pridobivanju koristnih informacij in vizualizaciji na nadzorni plošči. |
| Tehnologija | Z današnjo konkurenčnostjo na trgu IT se podjetja trudijo za inovacije in lažje rešitve zapletenih poslovnih problemov. Zato se bolj osredotočamo na podatkovno znanost in ne na poslovno inteligenco. | BI govori o odgovoru na vprašanja s pomočjo armaturne plošče, na kar bi težko odgovoril prek excela. BI pomaga najti razmerje med različnimi spremenljivkami in časovnimi obdobji. Vodjem omogoča poslovno odločanje.
Napoved ni vključena v BI. |
| Uporaba | Podatkovna znanost podjetjem pomaga predvideti prihajajoče razmere. Podjetja lahko uporabijo svoj potencial za zmanjšanje tveganja in povečanje prihodka. | BI pomaga podjetjem, da opravijo analizo vzrokov za nekatere napake ali da poznajo njegovo trenutno stanje. |
| Fokus | Osredotoča se na prihodnost. | BI se osredotoča na preteklost in sedanjost. |
| Karierno znanje | Znanja o podatkovni znanosti so naprednejša. Zahteva modeliranje podatkov, poznavanje algoritmov predvidevanja, dobro znanje jezikov, kot so R, Python, Scala. Podatkovna znanost je kombinacija treh področij: statistika, strojno učenje in programiranje. | BI zahteva manj kvalifikacij v primerjavi s podatkovnimi znanstveniki. Osnovne potrebne veščine so orodja za pridobivanje podatkov in orodja za vizualizacijo, kot so Tableau, QlikView, Watson Analytics itd.
Do zdaj je veliko nalog poročanja in BI potekalo prek excela. |
| Evolucija | Ne bo narobe reči; Podatkovna znanost se je razvila iz poslovne inteligence. | Poslovna inteligenca obstaja že dlje časa, prej pa le z odliko. Zdaj je na trgu dovolj na voljo orodij za boljši pregled nad istimi in boljšimi zmogljivostmi. |
| Proces | Podatkovna znanost je bolj usmerjena k eksperimentiranju in početju nečesa novega. Zato je dinamične in iterativne narave. | Poslovna inteligenca je statične narave. Na tem področju je eksperimentiranje manjše. Pridobivanje podatkov, rahlo kopiranje podatkov in končno nabiranje podatkov. |
| Prilagodljivost | Prilagodljivost je v Data Science zelo velika. Viri podatkov se lahko dodajo glede na potrebe v prihodnosti. | Prilagodljivosti je v poslovni inteligenci zelo manj. Oceno virov je treba vnaprej načrtovati. In če je treba dodati več vira podatkov, gre počasi. |
| Poslovna vrednost | Podatkovna znanost prinaša veliko boljšo poslovno vrednost kot poslovna inteligenca, saj se osredotoča na prihodnji obseg poslovanja. | Poslovna inteligenca ima statičen postopek pridobivanja poslovne vrednosti z risanjem grafikonov in KPI-jev. Zato ponavadi kaže manjše poslovne vrednosti od podatkovne znanosti |
| Miselni postopek | Podatkovna znanost pomaga nekomu, da se postavi z vprašanji, kar spodbuja podjetje, da deluje strateško in učinkovito. | Poslovna inteligenca pomaga nekomu, da odgovori na vprašanje, ki že obstaja. |
| Kakovost podatkov | Podatkovna znanost prinaša podatke z drugimi parametri, kot so natančnost, natančnost, vrednost priklica in verjetnosti. Tistim, ki sprejemajo odločitve, omogoča ravni zaupanja. | Business Intelligence ponuja dobro nadzorno ploščo samo z dobro kakovostjo podatkov. Z vidika dobrega bi moralo biti dovolj, da vpogled vzamemo iz nabora podatkov. |
| Metoda | Analitični in znanstveni | Samo analitično |
| Vprašanja | Kaj se bo zgodilo?
Kaj če? | Kaj se je zgodilo?
Kaj se dogaja? |
| Pristop | Proaktivno | Reaktivno |
| Vloga strokovnega znanja | Znanstvenik podatkov | Poslovni uporabnik |
| Velikost podatkov | Tehnologije, podobne Hadoopu, so se razvile in mnoge podobne se razvijajo, kar zlahka obravnava nabore podatkov velike velikosti (npr. => Terabajti podatkov) | Tu orodja in tehnologije niso dovolj za obdelavo velikih nizov podatkov. |
| Uporabite primere | Ni periodična naloga. | Številni primeri uporabe BI so okoli ustvarjanja in osveževanja nadzornih plošč. |
| Poraba | Vpogled v znanost o podatkih se porablja od ravni podjetja do izvršne ravni. | Vpogled v poslovno inteligenco se porablja na ravni podjetja ali oddelka. |
Zaključek - Data Science vs Business Intelligence
Poslovna inteligenca je nedvomno dobra stvar, s katero se lahko začne industrija. Toda na koncu bo z dodajanjem plasti podatkovne znanosti na koncu drugače postavljeno. Načrtovanje prihodnosti z napovedjo danes je eno od čudežev podatkovne znanosti. Znanost podatkov ima zato ključno in boljšo vlogo kot poslovna inteligenca. Zdi se, da bo Data Science v združevanju z avtomatizacijo na novo opredelil prihodnost.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Science vs Business Intelligence, njihov pomen, primerjavo med seboj, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 5 najboljših stvari, ki jih morate vedeti o poslovni inteligenci v primerjavi s skladiščem podatkov
- Napovedna analitika v primerjavi z znanjem podatkov - naučite se 8 koristnih primerjav
- 5 najboljših stvari, ki jih morate vedeti o poslovni inteligenci v primerjavi s skladiščem podatkov
- Podatkovna znanost in njen vse večji pomen