Business Intelligence vs Data Science: qual è la differenza?

Pubblicato: 2022-09-05

Praticamente tutte le aziende di ogni settore raccolgono dati. Indirizzi e-mail, informazioni di fatturazione, visite al sito Web, record dei dipendenti, dati sulle vendite, gestione della catena di approvvigionamento: l'elenco potrebbe continuare. E c'è un motivo per cui i dati sono così ampiamente raccolti. Ogni azienda lo riconosce come prezioso. Tuttavia, i dati non sono intrinsecamente preziosi da soli. I dati diventano utili alle aziende quando vengono utilizzati per prendere decisioni. È qui che entrano in gioco la business intelligence e la scienza dei dati . Entrambi sono metodi per lavorare con i dati per trasformare le operazioni aziendali e contribuire a creare una strategia aziendale efficace. Tuttavia, sono dotati di distinzioni che è importante comprendere per assicurarti di utilizzarli correttamente per la tua attività.

Cos'è la Business Intelligence?

I componenti principali della business intelligence sono analisi, insight, azione e misurazione . I dati aziendali vengono raccolti, analizzati e visualizzati; spunti significativi ed efficaci sono raccolti da queste informazioni; le decisioni basate sull'intuizione vengono prese sulla base di questo; e i risultati sono misurati rispetto ai concorrenti o ai dati storici.

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In genere, la business intelligence si ottiene attraverso una raccolta di tecnologie, applicazioni e processi che interagiscono per presentare i dati aziendali in modo organizzato, significativo e perseguibile, accessibile a tutti gli utenti.

Ecco un esempio di come utilizzare la business intelligence :

L'applicazione esemplare della Business Intelligence

Termini chiave di business intelligence

Per comprendere ulteriormente la business intelligence, familiarizza con alcuni di questi termini chiave.

Magazzino dati

Un data warehouse è un sistema che memorizza le informazioni aziendali da una varietà di luoghi in un'unica posizione centralizzata e accessibile. I data warehouse sono fondamentali per la business intelligence in quanto consentono l'analisi e il reporting di dati provenienti da diverse origini all'interno dell'azienda in modo che possano essere convertiti in insight significativi.

I data warehouse sono solitamente costituiti da dati provenienti da diverse aree aziendali: Risorse umane, Marketing, Vendite, Finanza provenienti da tutti i tipi di sistemi operativi: CRM, fatturazione, mailing list e così via.

Analisi aziendale e data mining

Una volta che i dati sono nel data warehouse, possono essere analizzati ed estratti dagli strumenti di analisi aziendale. Il data mining utilizza una combinazione di database, statistiche e machine learning per scoprire tendenze e modelli nei dati.

Visualizzazione

Una volta che questi strumenti hanno estratto informazioni utili dai dati, è possibile utilizzare un'interfaccia utente (solitamente una dashboard interattiva) per visualizzare le informazioni. Grafici, grafici e diagrammi aiutano tutti a presentare i dati in un modo che li aiuti a diventare significativi e più facili da comprendere.

Segnalazione

L'analisi e la visualizzazione dei dati possono quindi essere condivise tra le principali parti interessate dell'azienda in modo che possano individuare informazioni chiave e prendere decisioni in merito agli obiettivi aziendali.

Analisi comparativa

Parte della business intelligence consiste nel confrontare i dati attuali con i dati storici per tenere traccia dei cambiamenti e delle prestazioni rispetto agli obiettivi aziendali. Il benchmarking può anche essere effettuato rispetto agli standard del settore e ai concorrenti, fornendo un altro livello di comprensione di ciò che ha successo e di ciò che può essere migliorato.

Strumenti di business intelligence

Gli strumenti di business intelligence contemporanei sono realizzati per essere interattivi, self-service e accessibili. Mentre storicamente i dipartimenti IT gestivano tutti gli accessi ai dati, oggi la business intelligence consente in genere a tutti i livelli di utenti di creare dashboard e report in base alle proprie esigenze. Gli strumenti di business intelligence consentono alle persone di rispondere alle proprie domande senza fare affidamento sull'aiuto di esperti per comprendere i dati.

Gli strumenti di business intelligence più diffusi includono Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau e Looker, ma ce ne sono molti, molti altri!

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è simile in molti modi alla business intelligence. Proprio come quest'ultimo, la scienza dei dati lavora per convertire i dati in informazioni utili per influenzare positivamente le decisioni aziendali rendendole più informate e basate sui fatti. Per convertire questi dati in informazioni utilizzabili, la scienza dei dati utilizza una combinazione di metodi scientifici, processi, strumenti matematici, statistiche, algoritmi e apprendimento automatico. Proprio come la business intelligence, cerca di trovare modelli e tendenze nascosti, utilizzando le conclusioni per intraprendere azioni informate.

Tuttavia, a differenza della business intelligence che si concentra esclusivamente sui dati strutturati, la scienza dei dati si occupa di dati sia strutturati che non strutturati. I dati strutturati si riferiscono a dati archiviati in un formato predefinito, organizzati e inseriti in fogli di calcolo. È accessibile, facile da usare e facile da decifrare con algoritmi di apprendimento automatico. I dati non strutturati sono l'opposto e non possono essere elaborati con metodi o strumenti usuali. Sono dati nella loro forma grezza, quindi richiede esperienza per essere analizzati. È qui che entra in gioco la scienza dei dati .

La scienza dei dati è generalmente considerata più orientata al futuro rispetto alla business intelligence. Si concentra sul porre domande "e se" e fare previsioni future, mentre la business intelligence si concentra maggiormente su ciò che è accaduto in passato e sta accadendo nel presente. Essendo orientata al futuro e predittiva, la scienza dei dati consente alle aziende di prepararsi per eventi, tendenze e opportunità futuri.

Ecco un esempio di applicazione di data science :

Termini chiave della scienza dei dati

La scienza dei dati è un campo in espansione e in evoluzione. Comprendere alcuni dei termini chiave di seguito.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico si riferisce a quando i computer imitano l'apprendimento umano. I computer utilizzano i dati per imparare dagli esempi e quindi fare previsioni o mostrare comportamenti basati su di essi. Ad esempio, Amazon Alexa e altri assistenti vocali imparano dai dati che raccoglie, come i tuoi allarmi giornalieri, per darti consigli basati su di essi.

Intelligenza artificiale

L'apprendimento automatico è una sottocategoria dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale (AI) come termine è stata creata dal Professore di Stanford, John McCarthy, che l'ha definita "la scienza e l'ingegneria per realizzare macchine intelligenti". L'intelligenza artificiale nella scienza dei dati si riferisce alla creazione di sistemi in grado di risolvere in modo intelligente problemi complessi dai dati, imparare da essi e prendere decisioni. Dai un'occhiata al nostro blog su 8 potenti modi in cui le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale vengono utilizzate nell'eCommerce.

Analisi dei dati e data mining

L'analisi dei dati è il processo di raccolta e analisi dei dati per prendere decisioni aziendali più informate. Il data mining è una tecnica utilizzata per prevedere le tendenze future studiando quelle esistenti. Entrambi sono componenti chiave della scienza dei dati.

Grandi dati

I big data sono enormi set di dati che vengono analizzati utilizzando i computer per rivelare tendenze e modelli. I big data sono dati così complessi che gli strumenti di gestione dei dati convenzionali non possono essere utilizzati per archiviarli o elaborarli. I big data contengono più informazioni, il che li rende utili per la pianificazione e la strategia. I big data possono essere utilizzati con l'apprendimento automatico per accelerare il processo di scoperta e analisi delle tendenze chiave.

Strumenti per la scienza dei dati

Esistono numerosi strumenti popolari utilizzati nel campo della scienza dei dati che possono essere utilizzati per la visualizzazione dei dati, linguaggi di programmazione statistica, algoritmi, database e altro ancora. Ecco alcuni dei più utilizzati oggi: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Qual è la differenza tra business intelligence e data science?

Sebbene a prima vista la business intelligence e la scienza dei dati sembrino molto familiari, ci sono una serie di differenze distinte che le rendono adatte a scopi diversi.

	Intelligenza aziendale	Scienza dei dati
Concentrazione del tempo	Passato e presente La business intelligence esamina le cose che sono successe in passato – prestazioni e/o eventi precedenti – per informare il processo decisionale.	Futuro La scienza dei dati guarda al futuro e prevede ciò che è più probabile che accada dopo per determinare quale sia la migliore linea d'azione.
Tipi di dati	strutturato La business intelligence funziona solo con dati strutturati: dati chiaramente strutturati, quantitativi, ricercabili.	Strutturato e non strutturato La scienza dei dati lavora con dati strutturati e non strutturati, che sono qualitativi, archiviati nel loro formato nativo e richiedono più lavoro per essere elaborati.
Approccio	Descrittivo, comparativo L'approccio della business intelligence prevede l'esame delle visualizzazioni di ciò che è già accaduto e il confronto con i dati attuali e della concorrenza per trarre conclusioni sulle prestazioni.	Esplorativo, sperimentale La scienza dei dati indaga su ciò che è probabile che accada in futuro utilizzando test di ipotesi ed esplorando le tendenze.
Prodotti finali	Report, dashboard e ad hoc Report e dashboard costituiscono principalmente tutti i risultati della business intelligence, nonché le risposte a richieste ad hoc.	Modelli statistici/predittivi e test di ipotesi I risultati della scienza dei dati includono modelli personalizzati che prevedono eventi e tendenze futuri.
Scopo chiave	Aiuta a prendere decisioni informate e guida l'azione Sia la business intelligence che la scienza dei dati aiutano a prendere decisioni migliori basate sui dati. Si concentrano sulla guida dell'azione verso gli obiettivi, fornendo alle aziende informazioni preziose.
Caratteristica	reattivo La business intelligence è un processo reattivo, il che significa che aiuta il processo decisionale in base a ciò che è accaduto in precedenza. Se un'azienda avesse un maggiore traffico sul sito web durante una vendita, potrebbe tenere più vendite nei mesi in cui il traffico è generalmente basso.	Preventivo La scienza dei dati è preventiva: si assicura che l'azienda sia pronta per gli eventi futuri. Prevede cosa accadrà in futuro per aiutare a definire la strategia aziendale.

Riepilogo

È chiaro che i confini tra ciò che è business intelligence e ciò che è data science sono molto labili. Entrambi i processi si sovrappongono nel loro scopo di fornire ai decisori informazioni utili e preziose. Mentre la business intelligence informa le azioni osservando le prestazioni passate, la scienza dei dati prevede il futuro e verifica le ipotesi analizzando tendenze e modelli chiave dei dati. Quando si tratta di business intelligence vs data science , non si tratta di "quale è meglio?" ma invece un apprezzamento dei vantaggi e delle distinzioni chiave di ciascuno. Integrare entrambi nella tua strategia aziendale ti aiuterà a prendere decisioni in modo completo includendo dati basati su passato, presente e futuro.

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