Różnica między inteligencją biznesową a nauką o danych

W ciągu ostatnich kilku lat świat biznesu coraz bardziej koncentruje się na danych, ponieważ firmy generują mnóstwo danych we wszystkich codziennych operacjach i procesach. Dane stały się teraz niematerialnym zasobem, a firmy rozpoznają teraz wewnętrzną wartość danych. Firmy wykorzystują te dane, aby uzyskać widoczność w czasie rzeczywistym w swoich operacjach poprzez analizę danych. A w celu analizy danych muszą najpierw zidentyfikować odpowiednie rodzaje źródeł informacji. Dane można przeglądać jako surowiec, z którego informacje można uzyskać i wykorzystać do rozwiązywania problemów związanych z biznesem. Biorąc to pod uwagę, BI i Data Science to dwa z najbardziej powtarzających się terminów, o których często mówi się o danych.

Co to jest wywiad biznesowy?

Business Intelligence lub BI to proces oparty na technologii, który zapewnia społeczności biznesowej łatwy dostęp do danych biznesowych. BI nie jest produktem ani systemem. Każda firma generuje mnóstwo danych we wszystkich różnych działaniach i codziennych operacjach. A firmy mogą wykorzystywać te dane do analizy operacji i zdobyć widoczność w czasie rzeczywistym w swoich operacjach. Dane odgrywają fundamentalną rolę w twoim modelu biznesowym, co prowadzi do ekscytujących nowych sposobów generowania przychodów. Ale dane mają sens tylko wtedy, gdy są analizowane i wykorzystywane do podejmowania decyzji biznesowych. Tak więc BI polega na wykorzystaniu mocy danych, które generuje Twoja firma, a następnie analizowanie i wizualizację tych danych w celu uzyskania cennych informacji na temat Twojej firmy i tego, jak to się stanie. Te spostrzeżenia pozwalają podejmować lepsze, świadome decyzje biznesowe, aby pomóc w rozwoju firmy. BI jest kulminacją różnych procesów i technologii, które przyjmują surowe dane i przekształcają te dane w coś znaczącego.

Co to jest nauka danych?

Widzieliśmy, w jaki sposób dane mają wpływ na codzienne działalność firm na całym świecie i pomagają im generować przychody z tych danych. Dane mają ogromny potencjał, a nauka danych to sposób na rozpoznanie tego potencjału i wykorzystanie danych w celu uzyskania jak największego wpływu dla Twojej firmy. Teraz wpływ ten można rozpoznać w kategoriach wielu rzeczy, na przykład w formie spostrzeżeń, w formie produktów danych lub w formie zaleceń produktu lub po prostu cokolwiek. Data Science pomaga rozwiązać problemy związane z biznesem z danymi i wszelkimi narzędziami, które masz do dyspozycji. Ogromny wzrost dużych zbiorów danych na przestrzeni lat dał początek nauce danych w celu zaspokojenia rosnących potrzeb firm w celu uzyskania informacji z ogromnej puli nieustrukturyzowanych zestawów danych. Tak więc nauka danych to prawie wszystko, co ma wszystko wspólnego z danymi. Data Science gromadzi surowe dane i analizuje dane przy użyciu technik statystycznych i algorytmów w celu uzyskania niektórych wniosków lub spostrzeżeń.

Różnica między inteligencją biznesową a nauką o danych

Oznaczający

- Podczas gdy zarówno BI, jak i Data Science koncentrują się na danych, nauka danych jest nieco bardziej złożona niż BI. W rzeczywistości nauki o danych można postrzegać jako ewolucję BI. Praktycznie każdy aspekt biznesu jest teraz otwarty na gromadzenie danych. Data Science jest zwieńczeniem różnych procesów i technologii wykorzystywanych do wydobywania przydatnych informacji i wiedzy z danych. Data Science gromadzi surowe dane i analizuje dane przy użyciu technik statystycznych i algorytmów w celu uzyskania niektórych wniosków lub spostrzeżeń. Tak więc nauka danych to w zasadzie wszystko, co ma coś wspólnego z danymi.

Centrum

- Bi analizuje dane historyczne Twojej firmy, aby odkryć wzorce i trendy, aby podejmować lepsze, świadome decyzje biznesowe, aby pomóc w rozwoju firmy. BI polega na analizie i wizualizacji danych w celu uzyskania cennych informacji na temat Twojej firmy. Z drugiej strony nauki danych analizują znaczenie tych trendów, analizując wcześniejsze dane w celu dokonywania przyszłych prognoz. Data Science jest sposobem na rozpoznanie potencjału danych i wykorzystania tych danych w celu uzyskania jak największego wpływu dla Twojej firmy.

Strategia

- BI przyjmuje analityczne podejście do opracowywania aplikacji wspierających decyzyjną przy użyciu strukturalnych danych w celu poszukiwania korzyści konkurencyjnych. BI to połączenie strategii i technologii wykorzystywanych do analizy danych. Analiza odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu środowiska wspierania decyzji BI. Narzędzia BI Prezentują swoje wyniki analityczne w postaci pulpitów nawigacyjnych, wykresów, raportów, wykresów i tak dalej. Data Science dotyczy wyodrębnienia znaczących spostrzeżeń z ogromnej puli danych przy użyciu różnych technologii, algorytmów i procesów.

Business Intelligence vs. Data Science: Mapa porównawcza

Podsumowanie wywiadu biznesowego vs. Data Science

Dane mają ogromny potencjał, a nauka danych to sposób na rozpoznanie tego potencjału i wykorzystanie danych w celu uzyskania jak największego wpływu dla Twojej firmy. Data Science jest znacznie bardziej złożona niż BI, co po prostu analizuje dane historyczne Twojej firmy, aby odkryć ukryte wzorce. Przeciwnie, nauk danych zbiera i analizuje zarówno przeszłe, jak i obecne dane, aby uzyskać wgląd z tych danych, aby pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z biznesem. Ostatecznie nauka danych polega na wyodrębnianiu informacji lub wiedzy z danych opartych na różnych technologiach, algorytmach i procesach.