비즈니스 인텔리전스 대 데이터 과학: 차이점은 무엇입니까?

모든 산업의 거의 모든 비즈니스에서 데이터를 수집합니다. 이메일 주소, 청구 정보, 웹사이트 방문, 직원 기록, 판매 데이터, 공급망 관리 – 목록은 계속됩니다. 그리고 데이터가 그렇게 광범위하게 수집되는 이유가 있습니다. 모든 비즈니스는 이를 가치 있는 것으로 인식합니다. 그러나 데이터는 본질적으로 그 자체로 가치가 없습니다. 데이터는 의사 결정에 사용될 때 기업에 유용합니다. 바로 여기에 비즈니스 인텔리전스와 데이터 과학 이 필요합니다. 둘 다 데이터를 사용하여 비즈니스 운영을 혁신하고 효과적인 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 되는 방법입니다. 그럼에도 불구하고 비즈니스에 올바르게 사용하고 있는지 확인하기 위해 이해하는 것이 중요하다는 차이점이 있습니다.

비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

비즈니스 인텔리전스 의 주요 구성 요소는 분석, 통찰력, 조치 및 측정 입니다. 비즈니스 데이터가 수집, 분석 및 시각화됩니다. 이 정보에서 의미 있고 효과적인 통찰력을 얻습니다. 통찰력 기반 의사 결정은 이를 기반으로 합니다. 결과는 경쟁업체 또는 과거 데이터와 비교하여 측정됩니다.

비즈니스 인텔리전스가 궁금하십니까?

더 알아보기

일반적으로 비즈니스 인텔리전스는 모든 사용자가 액세스할 수 있는 체계적이고 의미 있고 실행 가능한 방식으로 비즈니스 데이터를 제공하기 위해 함께 작동하는 기술, 응용 프로그램 및 프로세스의 모음을 통해 달성됩니다.

다음은 비즈니스 인텔리전스 를 사용하는 방법의 예입니다.

주요 비즈니스 인텔리전스 용어

비즈니스 인텔리전스를 더 자세히 이해하려면 이러한 주요 용어에 익숙해져야 합니다.

데이터웨어 하우스

데이터 웨어하우스는 다양한 위치의 회사 정보를 하나의 중앙 집중식 액세스 가능한 위치에 저장하는 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터를 분석하고 보고하여 의미 있는 통찰력으로 전환할 수 있도록 하므로 비즈니스 인텔리전스의 핵심입니다.

데이터 웨어하우스는 일반적으로 CRM, 청구서, 메일링 리스트 등 모든 종류의 운영 체제에서 가져온 HR, 마케팅, 영업, 재무와 같은 다양한 비즈니스 영역의 데이터로 구성됩니다.

비즈니스 분석 및 데이터 마이닝

데이터가 데이터 웨어하우스에 있으면 비즈니스 분석 도구로 분석하고 마이닝할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터베이스, 통계 및 기계 학습의 조합을 사용하여 데이터의 추세와 패턴을 발견합니다.

심상

이러한 도구가 데이터에서 유용한 정보를 추출하면 사용자 인터페이스(일반적으로 대화형 대시보드)를 사용하여 정보를 시각화할 수 있습니다. 차트, 그래프 및 다이어그램은 모두 데이터를 의미 있고 이해하기 쉽게 표시하는 데 도움이 됩니다.

보고

그런 다음 데이터 분석 및 시각화를 비즈니스의 주요 이해 관계자 간에 공유하여 주요 통찰력을 찾고 비즈니스 목표에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.

벤치마킹

비즈니스 인텔리전스의 일부는 현재 데이터를 과거 데이터로 벤치마킹하여 비즈니스 목표에 대한 변경 및 성과를 추적하는 것입니다. 벤치마킹은 또한 산업 표준 및 경쟁업체에 대해 수행할 수 있으며, 무엇이 성공하고 무엇이 개선될 수 있는지에 대한 또 다른 수준의 통찰력을 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스 도구

최신 비즈니스 인텔리전스 도구 는 상호 작용하고 자체 서비스를 제공하며 액세스할 수 있도록 만들어졌습니다. 과거에는 IT 부서가 데이터에 대한 모든 액세스를 관리했지만 오늘날 비즈니스 인텔리전스는 일반적으로 모든 수준의 사용자가 필요에 따라 대시보드와 보고서를 생성할 수 있도록 합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구는 개인이 데이터를 이해하기 위해 전문가의 도움에 의존하지 않고 자신의 질문에 답할 수 있도록 합니다.

인기 있는 비즈니스 인텔리전스 도구 에는 Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau 및 Looker가 포함되지만 훨씬 더 많습니다!

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 여러 면에서 비즈니스 인텔리전스와 유사합니다. 후자와 마찬가지로 데이터 과학은 데이터를 유용한 정보로 변환하여 보다 정보에 입각하고 사실에 기반하여 비즈니스 결정에 긍정적인 영향을 미치도록 노력합니다. 이 데이터를 실행 가능한 정보로 변환하기 위해 데이터 과학 은 과학적 방법, 프로세스, 수학적 도구, 통계, 알고리즘 및 기계 학습의 조합을 사용합니다. 비즈니스 인텔리전스와 마찬가지로, 정보에 입각한 조치를 취하기 위해 결론을 사용하여 숨겨진 패턴과 추세를 찾는 것으로 보입니다.

그러나 정형 데이터에만 초점을 맞추는 비즈니스 인텔리전스와 달리 데이터 과학은 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 다룹니다. 구조화된 데이터는 미리 정의된 형식으로 저장되고 구성되어 스프레드시트에 맞는 데이터를 말합니다. 접근하기 쉽고 사용하기 쉽고 기계 학습 알고리즘으로 쉽게 해독할 수 있습니다. 비정형 데이터 는 그 반대이며 일반적인 방법이나 도구로 처리할 수 없습니다. 원시 형태의 데이터이므로 전문 지식을 분석해야 합니다. 데이터 과학 이 등장하는 곳입니다.

데이터 과학은 일반적으로 비즈니스 인텔리전스보다 미래 지향적인 것으로 간주됩니다. 비즈니스 인텔리전스는 '만약에'라는 질문을 하고 미래를 예측하는 데 초점을 맞추는 반면, 비즈니스 인텔리전스는 과거에 일어난 일과 현재 일어나고 있는 일에 더 초점을 맞춥니다. 미래를 기반으로 하고 예측할 수 있는 데이터 과학 을 통해 기업은 미래의 이벤트, 추세 및 기회에 대비할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학 응용 프로그램의 예입니다.

주요 데이터 과학 용어

데이터 과학 은 확장되고 발전하는 분야입니다. 아래의 몇 가지 핵심 용어를 이해하십시오.

기계 학습

머신 러닝은 컴퓨터가 인간의 학습을 모방하는 것을 말합니다. 컴퓨터는 데이터를 사용하여 예제에서 학습한 다음 이를 기반으로 예측하거나 행동을 나타냅니다. 예를 들어 Amazon Alexa 및 기타 음성 도우미는 일일 알람과 같이 수집한 데이터에서 학습하여 이를 기반으로 사용자에게 권장 사항을 제공합니다.

인공 지능

기계 학습은 인공 지능의 하위 범주입니다. 인공지능(AI)이란 용어는 스탠퍼드대 교수인 존 매카시(John McCarthy)가 만든 용어로 "지능형 기계를 만드는 과학과 공학"이라고 정의했습니다. 데이터 과학에서의 AI는 데이터에서 복잡한 문제를 지능적으로 해결하고, 데이터로부터 학습하고, 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 만드는 것을 의미합니다. 전자 상거래에서 AI 기반 솔루션이 사용되는 8가지 강력한 방법에 대한 블로그를 확인하십시오.

데이터 분석 및 데이터 마이닝

데이터 분석은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 기존 트렌드를 연구하여 미래 트렌드를 예측하는 데 사용되는 기술입니다. 둘 다 데이터 과학의 핵심 구성 요소입니다.

빅 데이터

빅 데이터는 추세와 패턴을 밝히기 위해 컴퓨터를 사용하여 분석되는 거대한 데이터 세트입니다. 빅 데이터는 너무 복잡해서 기존의 데이터 관리 도구를 사용하여 저장하거나 처리할 수 없는 데이터입니다. 빅데이터는 더 많은 정보를 담고 있어 계획과 전략에 유용합니다. 빅 데이터는 머신 러닝과 함께 사용하여 주요 추세를 파악하고 분석하는 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

데이터 과학 도구

데이터 시각화, 통계 프로그래밍 언어, 알고리즘, 데이터베이스 등에 사용할 수 있는 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 도구 가 많이 있습니다. 오늘날 가장 많이 사용되는 것은 SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex입니다.

비즈니스 인텔리전스와 데이터 과학의 차이점은 무엇입니까?

언뜻 보기에 비즈니스 인텔리전스 와 데이터 과학 은 매우 친숙해 보이지만 각각 다른 목적에 적합하도록 만드는 여러 가지 뚜렷한 차이점이 있습니다.

요약

비즈니스 인텔리전스와 데이터 과학 사이의 경계가 매우 모호하다는 것은 분명합니다. 두 프로세스 모두 의사 결정자에게 유용하고 가치 있는 정보를 제공하는 목적이 겹칩니다. 비즈니스 인텔리전스가 과거 성과를 보고 조치를 취하는 동안 데이터 과학은 주요 데이터 추세 및 패턴을 분석하여 미래를 예측하고 가설을 테스트합니다. 비즈니스 인텔리전스 대 데이터 과학 의 경우 '어느 것이 더 낫습니까?'의 문제가 아닙니다. 대신 각각의 주요 이점과 차이점에 대한 감사를 표합니다. 두 가지 모두를 비즈니스 전략에 통합하면 과거, 현재, 미래에 기반한 데이터를 포함하여 포괄적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 의사 결정을 통해 지금 비즈니스 전략을 혁신할 수 있도록 당사와 협력하십시오. 당사의 전문 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 과학 컨설팅 서비스 를 활용하고 당사와 협력하여 비즈니스 목표를 보다 빠르고 효과적으로 달성하는 데 도움이 되는 맞춤형 솔루션을 만드십시오.

제품의 잠재력을 최대한 발휘할 준비가 되셨습니까?

같이 일하자