Business Intelligence vs Data Science: Care este diferența?

Aproape fiecare afacere din fiecare industrie colectează date. Adresele de e-mail, informațiile de facturare, vizitele site-ului web, evidențele angajaților, datele vânzărilor, managementul lanțului de aprovizionare – lista poate continua. Și există un motiv pentru care datele sunt colectate atât de larg. Fiecare afacere o recunoaște ca fiind valoroasă. Cu toate acestea, datele nu sunt valoroase în mod inerent în sine. Datele devin utile companiilor atunci când sunt folosite pentru a lua decizii. Aici intervin business intelligence și știința datelor . Ambele sunt metode de lucru cu date pentru a transforma operațiunile de afaceri și pentru a ajuta la crearea unei strategii de afaceri eficiente. Cu toate acestea, ele vin cu distincții pe care este important să le înțelegeți pentru a vă asigura că le utilizați corect pentru afacerea dvs.

Ce este Business Intelligence?

Principalele componente ale business intelligence sunt analiza, perspectiva, acțiunea și măsurarea . Datele comerciale sunt colectate, analizate și vizualizate; din aceste informații sunt obținute perspective semnificative și eficiente; deciziile bazate pe insight sunt luate pe baza acestui lucru; iar rezultatele sunt măsurate în raport cu concurenții sau cu datele istorice.

Ești curios despre Business Intelligence?

Află mai multe

De obicei, business intelligence se realizează printr-o colecție de tehnologii, aplicații și procese care lucrează împreună pentru a prezenta datele de afaceri într-un mod organizat, semnificativ și acționabil, care este accesibil tuturor utilizatorilor.

Iată un exemplu despre cum poate fi utilizată business intelligence :

Termeni cheie de business intelligence

Pentru a înțelege în continuare business intelligence, familiarizați-vă cu câțiva dintre acești termeni cheie.

Depozitul de date

Un depozit de date este un sistem care stochează informații despre companie dintr-o varietate de locuri într-o singură locație, centralizată și accesibilă. Depozitele de date sunt esențiale pentru business intelligence, deoarece permit analiza și raportarea datelor din diferite surse din cadrul afacerii, astfel încât să poată fi convertite în informații semnificative.

Depozitele de date constau de obicei din date din diferite domenii ale afacerii: HR, Marketing, Vânzări, Finanțe din tot felul de sisteme operaționale: CRM, facturare, liste de corespondență și așa mai departe.

Analiza de afaceri și extragerea datelor

Odată ce datele sunt în depozitul de date, acestea pot fi apoi analizate și extrase de instrumente de analiză de afaceri. Exploatarea datelor utilizează o combinație de baze de date, statistici și învățare automată pentru a descoperi tendințe și modele în date.

Vizualizarea

Odată ce aceste instrumente au extras informații utile din date, o interfață cu utilizatorul (de obicei un tablou de bord interactiv) poate fi utilizată pentru a vizualiza informațiile. Diagramele, graficele și diagramele ajută la prezentarea datelor într-un mod care le ajută să devină semnificative și mai ușor de înțeles.

Raportare

Analiza și vizualizarea datelor pot fi apoi împărtășite între părțile interesate cheie din afacere, astfel încât aceștia să poată identifica informații cheie și să ia decizii în ceea ce privește obiectivele de afaceri.

Benchmarking

O parte din business intelligence este compararea datelor curente cu date istorice pentru a urmări schimbările și performanța față de obiectivele companiei. Evaluarea comparativă poate fi realizată și în raport cu standardele din industrie și concurenții, oferind un alt nivel de perspectivă asupra a ceea ce are succes și a ceea ce poate fi îmbunătățit.

Instrumente de business intelligence

Instrumentele contemporane de business intelligence sunt create pentru a fi interactive, autoservire și accesibile. În timp ce, în trecut, departamentele IT gestionau tot accesul la date, business intelligence astăzi permite de obicei tuturor nivelurilor de utilizatori să creeze tablouri de bord și rapoarte în funcție de nevoile lor. Instrumentele de business intelligence permit indivizilor să răspundă la propriile întrebări fără a se baza pe ajutorul experților pentru a înțelege datele.

Instrumentele populare de business intelligence includ Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau și Looker, dar sunt multe, multe altele!

Ce este Data Science?

Știința datelor este similară în multe privințe cu business intelligence. La fel ca și cea din urmă, știința datelor lucrează pentru a converti datele în informații utile pentru a influența pozitiv deciziile de afaceri, făcându-le mai informate și bazate pe fapte. Pentru a converti aceste date în informații acționabile, știința datelor utilizează o combinație de metode științifice, procese, instrumente matematice, statistici, algoritmi și învățare automată. La fel ca inteligența de afaceri, pare să găsească modele și tendințe ascunse, folosind concluziile pentru a lua acțiuni informate.

Cu toate acestea, spre deosebire de business intelligence care se concentrează exclusiv pe datele structurate, știința datelor se ocupă atât de date structurate, cât și de cele nestructurate. Datele structurate se referă la datele care sunt stocate într-un format predefinit, sunt organizate și se potrivesc în foi de calcul. Este accesibil, ușor de utilizat și ușor de descifrat cu algoritmi de învățare automată. Datele nestructurate sunt opusul și nu pot fi procesate cu metode sau instrumente obișnuite. Sunt date în forma sa brută, așa că necesită expertiză pentru a fi analizate. Aici intervine știința datelor .

Știința datelor este de obicei considerată mai axată pe viitor decât inteligența de afaceri. Se concentrează pe a pune întrebări „ce ar fi dacă” și pe a face predicții viitoare, în timp ce business intelligence se concentrează mai mult pe ceea ce s-a întâmplat în trecut și se întâmplă în prezent. Fiind bazată pe viitor și predictivă, știința datelor permite companiilor să se pregătească pentru evenimente, tendințe și oportunități viitoare.

Iată un exemplu de aplicație pentru știința datelor :

Termeni cheie pentru știința datelor

Știința datelor este un domeniu în expansiune și în evoluție. Înțelegeți unii dintre termenii cheie de mai jos.

Învățare automată

Învățarea automată se referă la momentul în care computerele imită învățarea umană. Calculatoarele folosesc datele pentru a învăța din exemple și apoi fac predicții sau prezintă un comportament pe baza acestora. De exemplu, Amazon Alexa și alți asistenți vocali învață din datele pe care le colectează, cum ar fi alarmele zilnice, pentru a vă face recomandări pe baza acestora.

Inteligenţă artificială

Învățarea automată este o subcategorie a inteligenței artificiale. Inteligența artificială (IA) ca termen a fost creat de profesorul de la Stanford, John McCarthy, care a definit-o drept „știința și ingineria de a face mașini inteligente”. AI în știința datelor se referă la crearea de sisteme care pot rezolva în mod inteligent probleme complexe din date, pot învăța din acestea și pot lua decizii. Consultați blogul nostru despre 8 moduri puternice în care soluțiile bazate pe inteligență artificială sunt utilizate în comerțul electronic.

Analiza datelor și extragerea datelor

Analiza datelor este procesul de colectare a datelor și analiza acestora pentru a lua decizii de afaceri mai informate. Miningul de date este o tehnică folosită pentru a prezice tendințele viitoare prin studierea celor existente. Ambele sunt componente cheie ale științei datelor.

Date mare

Big Data sunt seturi uriașe de date care sunt analizate folosind computere pentru a dezvălui tendințe și modele. Big Data sunt datele atât de complexe încât instrumentele convenționale de gestionare a datelor nu pot fi folosite pentru a le stoca sau procesa. Big data deține mai multe informații, ceea ce le face utilă pentru planificare și strategie. Big Data poate fi folosită cu învățarea automată pentru a accelera procesul de descoperire și analiză a tendințelor cheie.

Instrumente pentru știința datelor

Există o serie de instrumente populare utilizate în domeniul științei datelor care pot fi utilizate pentru vizualizarea datelor, limbaje de programare statistică, algoritmi, baze de date și multe altele. Iată câteva dintre cele mai folosite astăzi: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Care este diferența dintre business intelligence și data science?

Deși la prima vedere, business intelligence și știința datelor par foarte familiare, există o serie de diferențe distincte care fac ca fiecare să fie potrivită pentru scopuri diferite.

rezumat

Este clar că liniile dintre ceea ce este business intelligence și ceea ce este știința datelor sunt foarte neclare. Ambele procese se suprapun în scopul lor de a împuternici factorii de decizie cu informații utile și valoroase. În timp ce business intelligence informează acțiunile analizând performanța trecută, știința datelor prezice viitorul și testează ipotezele analizând tendințele și modelele cheie ale datelor. Când vine vorba de business intelligence vs data science , nu este vorba despre „care dintre ele este mai bună?” ci în schimb o apreciere a beneficiilor și distincțiilor cheie ale fiecăruia. Încorporarea ambelor în strategia dvs. de afaceri va ajuta la luarea deciziilor în mod cuprinzător prin includerea datelor bazate pe trecut, prezent și viitor.

Colaborați cu noi pentru a vă revoluționa strategia de afaceri astăzi, cu luarea deciziilor bazate pe date. Profitați de serviciile noastre de consultanță expert în Business Intelligence și Data Science și colaborați cu noi pentru a crea o soluție personalizată care vă va ajuta să vă îndepliniți obiectivele de afaceri mai rapid și mai eficient.

Ești gata să descoperi întregul potențial al produsului tău?

Hai să lucrăm împreuna