Разлика между науката за данни и бизнес разузнаването
Тъй като информационните технологии стават все по-зрели във всяка организация, идват повече жаргони. И нищо чудно защо хората се объркват заради това. Това обикновено води към използването на думите взаимозаменяемо и припокриване на понятията. Но след това става необходимост, да се разбере концепцията, която стои зад нея, така че да стане лесно да я приложим практически и човек може да направи справедливо с бизнеса.
През изминалите години закупуването и внедряването на аналитичен софтуер беше скъпо. С течение на времето тя стана по-евтина и следователно по-лесен начин за събиране на информация за индустрията за съпоставяне на различни набори от данни, което може да даде полезна информация за бизнеса.
Тъй като размерът на данните става огромен с всеки изминал ден, не само по отношение на обем, но и на разнообразие и скорост. Бизнесът се нуждае от наука за данни, която може да преобразува данните с големи размери в полезна информация. По-бързото темпо на иновациите, намирането на възможности са силно фокусирани. Науката за данни не се ограничава до извличане на прозрения и възможности за намиране. Той завършва, когато всичко може да се превърне в история, което може да повлияе на мисълта на хората, работещи в тази област. Той трябва да даде възможност на бизнес лидерите да предприемат действия. Така че нека разберем подробно простата разлика между Data Science и Business Intelligence.
Сравнение „Head to Head“ между Data Science vs Business Intelligence (Инфографика)
По-долу е топ 20 на сравнението между Data Science и Business Intelligence
Ключови разлики между Data Science спрямо Business Intelligence
По-долу е разликата между Data Science и Business Intelligence, както следва
Като се има предвид всичко горепосочено сравнение, може да се каже, че както потоците на Data Science, така и Business Intelligence са аналитични и информационно-ориентирани, но нивата на стойността на прозрението имат значение. Науката за данните предоставя зрели и футуристични прозрения. Това е причината науката за данни да се казва като еволюция от Business Intelligence.
Основни стъпки, последвани в потока на бизнес разузнаването:
- Задайте бизнес резултат, който да се подобри.
- Решете от различни набори от данни, който ще бъде най-подходящият.
- Приведете данните в добра форма.
- Проектирайте KPI, отчети, табла за управление, за да осигурите приятна визуализация.
Основни стъпки, следвани в потока за научни данни:
- Задайте бизнес резултат за подобряване или прогнозиране.
- Съберете всички възможни и подходящи набори от данни.
- Изберете подходящ алгоритъм за подготовка на модел.
- Оценете модела за добра точност
- Оперирайте модела
Таблица за сравнение на Data Science срещу бизнес интелигентност
| Data Science | Бизнес разузнаване | |
| Сложност | По-висок | По-прост |
| Данни | Разпределено и в реално време | Плавно, на склад |
| роля | Използване на статистика и математика на база данни за разкриване на скрити модели, анализиране и прогнозиране на предстоящата ситуация. | BI се отнася до подреждането на набора от данни, извличането на полезна информация и визуализирането му на табло. |
| технология | С конкурентната конкуренция на съвременния пазар на ИТ компаниите се стремят към иновации и по-лесни решения на сложни бизнес проблеми. Следователно повече акцент е върху науката за данни, а не върху бизнес разузнаването. | BI е да отговаря на въпроси чрез таблото за управление, което може да бъде трудно да се отговори на excel. BI помага да се намери връзка между различни променливи и времеви периоди. Тя дава възможност на ръководителите да вземат бизнес решения.
Прогнозата не е включена в BI. |
| употреба | Науката за данните помага на компаниите да предвидят предстоящата ситуация. Компаниите могат да използват своя потенциал за намаляване на риска и за увеличаване на приходите. | BI помага на компаниите да направят анализ на първопричината за някакъв отказ или да знаят настоящата му ситуация. |
| фокус | Тя се фокусира върху бъдещето. | BI фокусира миналото и настоящето. |
| Кариерно умение | Уменията за наука за данни са по-напреднали. Това изисква моделиране на данни, запознаване с алгоритмите за прогнозиране, добро познаване на езици като R, Python, Scala. Науката за данни е комбинацията от три области: статистика, машинно обучение и програмиране. | BI изисква по-ниска квалификация в сравнение с данните учени. Основните необходими умения са инструменти за извличане на данни и инструменти за визуализация като Tableau, QlikView, Watson Analytics и др.
Досега много задачи за отчитане и BI се случват чрез excel. |
| еволюция | Няма да е погрешно да се каже; Науката за данните се е развила от Business Intelligence. | Бизнес разузнаването е там дълго време, но преди това само с отлични резултати. Сега на пазара, изобилие от инструменти на разположение, за да даде по-добър поглед върху същото с по-добри възможности. |
| процес | Науката за данни е повече към експериментиране и правене на нещо ново. Следователно той е динамичен и итеративен по своята същност. | Бизнес разузнаването има статичен характер. Експериментацията има по-малък обхват в тази област. Извличане на данни, леко прехвърляне на данни и най-накрая преобразуването им. |
| гъвкавост | Гъвкавостта е много в Data Science. Източници на данни могат да се добавят според нуждите, които са в бъдеще. | Гъвкавостта е много по-малка в бизнес разузнаването. Оценката на източниците на данни трябва да бъде предварително планирана. И в случай на нужда е да добавите още източник на данни, това е бавно. |
| Стойност на бизнеса | Науката за данните разкрива много по-добра бизнес стойност от бизнес разузнаването, тъй като се фокусира върху бъдещия обхват на бизнеса. | Бизнес разузнаването има статичен процес на извличане на бизнес стойността чрез нанасяне на графики и KPI. Следователно тя има тенденция да показва по-малка бизнес стойност от Data Science |
| Мисловен процес | Науката за данните помага на някого да излезе с въпроси, което насърчава една компания да управлява стратегически и ефективно. | Бизнес разузнаването помага на някой да отговори на въпроса, който вече съществува. |
| Качество на данните | Науката за данните внася данни от данни с други параметри като точност, прецизност, стойност на извикване и вероятности. Тя дава възможност на лицата, вземащи решения, като им дава нива на доверие. | Business Intelligence предлага добро табло за управление, само с добро качество на данните. Добър от гледна точка, би трябвало да е достатъчно, за да извлечете прозренията от набора от данни. |
| метод | Аналитични и научни | Само аналитичен |
| въпроси | Какво ще се случи?
Какво ако? | Какво стана?
Какво се случва? |
| Приближаване | Proactive | реактивен |
| Роля на експертизата | Учен с данни | Бизнес потребител |
| Размер на данните | Технологиите, подобни на Hadoop, се развиват и много от тях се развиват, които лесно могат да се справят с набори от данни с големи размери (напр. => Терабайти от данни) | Тук инструментите и технологиите не са достатъчни за работа с големи масиви от данни. |
| Случаи на употреба | Не е периодична задача. | Много от случаите на използване на BI са около генерирането и освежаването на стандартизираните табла за управление. |
| потребление | Проучванията за науката за данни се консумират от нивото на предприятието до нивото на изпълнителната власт. | Проучванията за бизнес разузнаването се консумират на ниво предприятие или отдел. |
Заключение - Data Science vs Business Intelligence
Бизнес интелигентността несъмнено е много добро за една индустрия. Но в дългосрочен план добавянето на слой от научни данни в крайна сметка ще го направи различно. Планирането на бъдещето чрез прогнозиране днес е едно от чудесата на науката за данни. Следователно науката за данните играе ключова и по-добра роля в сравнение с бизнес разузнаването. Изглежда, науката за данни в обединение с автоматизация ще предефинира бъдещето.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Science vs Business Intelligence, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 5 Най-доброто нещо, което трябва да знаете за Business Intelligence срещу Склад за данни
- Прогнозна анализа спрямо науката за данни - Научете 8 полезно сравнение
- 5 Най-доброто нещо, което трябва да знаете за Business Intelligence срещу Склад за данни
- Науката за данните и нейното нарастващо значение