商业智能与数据科学：有什么区别？

几乎每个行业的每个企业都收集数据。 电子邮件地址、账单信息、网站访问、员工记录、销售数据、供应链管理——不胜枚举。 数据被如此广泛地收集是有原因的。 每个企业都承认它是有价值的。 然而，数据本身并不具有内在价值。 数据在用于决策时对企业有用。 这就是商业智能和数据科学的用武之地。两者都是使用数据来转变业务运营并帮助制定有效业务战略的方法。 尽管如此，它们还是有一些区别，重要的是要了解它们以确保您正确地将它们用于您的业务。

什么是商业智能？

商业智能的主要组成部分是分析、洞察力、行动和测量。 收集、分析和可视化业务数据； 从这些信息中获得有意义和有效的见解； 基于此做出以洞察力为导向的决策； 结果是根据竞争对手或历史数据来衡量的。

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通常，商业智能是通过技术、应用程序和流程的集合来实现的，这些技术、应用程序和流程协同工作，以一种所有用户都可以访问的有组织、有意义和可操作的方式呈现业务数据。

以下是如何使用商业智能的示例：

关键商业智能术语

要进一步了解商业智能，请熟悉其中一些关键术语。

数据仓库

数据仓库是一种系统，可将来自不同地方的公司信息存储在一个集中且可访问的位置。 数据仓库是商业智能的关键，因为它们可以分析和报告来自企业不同来源的数据，以便将其转化为有意义的见解。

数据仓库通常包含来自不同业务领域的数据：人力资源、营销、销售、财务，来自各种操作系统：CRM、计费、邮件列表等。

业务分析和数据挖掘

一旦数据进入数据仓库，就可以通过业务分析工具进行分析和挖掘。 数据挖掘结合使用数据库、统计数据和机器学习来揭示数据中的趋势和模式。

可视化

一旦这些工具从数据中提取了有用的信息，就可以使用用户界面（通常是交互式仪表板）来可视化信息。 图表、图形和图表都有助于以一种有助于数据变得有意义且更易于理解的方式呈现数据。

报告

然后可以在业务中的关键利益相关者之间共享数据分析和可视化，以便他们能够发现关键见解并为实现业务目标做出决策。

基准测试

商业智能的一部分是将当前数据与历史数据进行基准测试，以跟踪业务目标的变化和绩效。 也可以针对行业标准和竞争对手进行基准测试，从而提供另一个层次的洞察力，了解什么是成功的，什么是可以改进的。

商业智能工具

当代商业智能工具具有交互性、自助性和可访问性。 过去 IT 部门管理对数据的所有访问，而如今的商业智能通常允许所有级别的用户根据他们的需要创建仪表板和报告。 商业智能工具使个人能够回答自己的问题，而无需依靠专家的帮助来理解数据。

流行的商业智能工具包括 Sisense、Microsoft Power BI、Yellowfin、Domo、Tableau 和 Looker，但还有很多很多！

什么是数据科学？

数据科学在许多方面与商业智能相似。 与后者非常相似，数据科学致力于将数据转换为有用的信息，从而通过使决策更加知情和基于事实来积极影响业务决策。 为了将这些数据转化为可操作的信息，数据科学结合了科学方法、过程、数学工具、统计数据、算法和机器学习。 与商业智能非常相似，它寻找隐藏的模式和趋势，利用结论采取明智的行动。

然而，与仅关注结构化数据的商业智能不同，数据科学同时处理结构化和非结构化数据。 结构化数据是指以预定义格式存储、组织并适合电子表格的数据。 它易于使用，易于使用机器学习算法破译。 非结构化数据则相反，无法使用通常的方法或工具进行处理。 它是原始形式的数据，因此需要专业知识进行分析。 这就是数据科学的用武之地。

数据科学通常被认为比商业智能更着眼于未来。 它侧重于提出“假设”问题并做出未来预测，而商业智能则更侧重于过去发生的事情和现在正在发生的事情。 基于未来和预测性的数据科学使企业能够为未来的事件、趋势和机遇做好准备。

这是一个数据科学应用示例：

关键数据科学术语

数据科学是一个不断扩展和发展的领域。 了解以下一些关键术语。

机器学习

机器学习是指计算机模仿人类学习。 计算机使用数据从示例中学习，然后根据它做出预测或展示行为。 例如，亚马逊 Alexa 和其他语音助手从它收集的数据中学习，例如您的日常警报，以根据它们向您提出建议。

人工智能

机器学习是人工智能的一个子类别。 人工智能 (AI) 作为一个术语是由斯坦福大学教授约翰麦卡锡创造的，他将其定义为“制造智能机器的科学和工程”。 数据科学中的人工智能是指创建能够智能地从数据中解决复杂问题、从中学习并做出决策的系统。 查看我们关于在电子商务中使用基于人工智能的解决方案的 8 种强大方式的博客。

数据分析和数据挖掘

数据分析是收集数据并对其进行分析以做出更明智的业务决策的过程。 数据挖掘是一种通过研究现有趋势来预测未来趋势的技术。 两者都是数据科学的关键组成部分。

大数据

大数据是使用计算机分析以揭示趋势和模式的巨大数据集。 大数据是非常复杂的数据，以至于无法使用传统的数据管理工具来存储或处理它。 大数据包含更多信息，这使得它对规划和战略很有用。 大数据可以与机器学习一起使用，以加速发现和分析关键趋势的过程。

数据科学工具

数据科学领域有许多流行的工具可用于数据可视化、统计编程语言、算法、数据库等。 以下是当今最常用的一些：SAS、Python、Integrate.io、Rapid Miner、DataRobot、Trifacta、Tableau、Amazon Lex。

商业智能和数据科学有什么区别？

乍一看，商业智能和数据科学似乎非常熟悉，但存在许多明显的差异，使得它们各自适用于不同的目的。

概括

很明显，什么是商业智能和什么是数据科学之间的界限非常模糊。 这两个过程的目的是重叠的，目的是为决策者提供有用的、有价值的信息。 商业智能通过查看过去的表现来为行动提供信息，而数据科学通过分析关键数据趋势和模式来预测未来并测试假设。 当谈到商业智能与数据科学时，这不是“哪个更好？”的问题。 而是欣赏每个人的主要好处和区别。 将两者结合到您的业务战略中将有助于通过包含基于过去、现在和未来的数据来全面地为决策提供信息。

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