ذكاء الأعمال مقابل علوم البيانات: ما هي الاختلافات؟

قبل أن ننظر إليهم معًا ونقارنهم ونقارنهم ، سنعمل جيدًا للنظر في هذين المصطلحين وتحديدهما أولاً. كلاهما مصطلحات أساسية في مجال تحليلات البيانات. على الرغم من أن هذه الحقول لها العديد من الخيوط المشتركة التي تعمل من خلالها ، إلا أنها تمثل حدودًا واضحة عند دراسة علوم البيانات مقابل ذكاء الأعمال.

عند استخدامها في الأعمال التجارية ، كما يوحي الاسم ، يعتمد علم البيانات بشكل أساسي على البيانات. نحن نستخدم تدفقات علمية متعددة التخصصات على حجم كبير من البيانات لاكتساب الاستدلالات والأفكار.

على النقيض من ذلك ، يساعد ذكاء الأعمال (BI) في فهم صحة الأعمال الحالية من خلال مراعاة الأداء التاريخي للمؤسسة. وبالتالي ، للتلخيص ، عندما نتحدث عن علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال ، يتعامل الأول مع تحليل البيانات السابقة لإعطاء توقعات مستقبلية ، بينما يستخدم الأخير البيانات السابقة للاستنتاجات الحالية. يشمل ذكاء الأعمال بشكل أساسي ما يعرف بالتحليلات الوصفية ، بينما يتم استخدام علم البيانات بشكل متكرر في التحليل الوصفي.

علوم البيانات وذكاء الأعمال وأوجه التشابه بينهما

قبل أن نبدأ في تحديد الاختلافات بينهما ، سنعمل جيدًا لفهم الخيوط المتشابهة التي تربط علم البيانات وذكاء الأعمال. كلاهما يعتمد على البيانات ، والمخرجات التي نسعى منها متشابهة إلى حد كبير في النطاق. نريدهم أن يساعدونا في تحليل فرص السوق ، وهوامش الربح ، وزيادة الإيرادات ، والاحتفاظ بالعملاء ، على سبيل المثال لا الحصر.

في كلا المجالين ، هناك حاجة لتفسير البيانات ، والتي نحتاج من أجلها إلى توظيف محترفين يمكنهم تحليل مجموعة بيانات ومنحنا رؤى لتأمين المزايا التنافسية. يعتمد المدراء وصناع القرار عليهم للحصول على تحليل دقيق حتى يتمكنوا من اتخاذ القرار بناءً عليهم في المراحل الحرجة. قد لا يكونون على دراية بمعرفة كل التفاصيل الدقيقة لهذه الحقول.

وبالتالي ، فقد أثبتنا أنه يمكن للمديرين والموظفين الآخرين استخدام ذكاء الأعمال وعلم البيانات في النقاط التي يحتاج فيها القرار إلى أن يكون مدفوعًا بالبيانات. لكن دعونا نكرر الاختلاف بينهما مرة أخرى. يتعامل BI مع البيانات التي تأتي بشكل عام من مصدر واحد ، وهي ثابتة وهي منظمة للغاية.

من ناحية أخرى ، يمكن أن يعتني علم البيانات بالبيانات من مصادر متعددة ، وله هياكل مختلفة ومعقد للغاية. وبالتالي ، لا يمكن أن يعمل BI إلا مع البيانات التي نقوم بتكوينها بتنسيق مقبول. لا تحتاج تقنيات علوم البيانات إلى وضع مثل هذه الحدود على البيانات ، ويمكننا جمع بيانات حرة الشكل من مجموعة متنوعة من المصادر.

في الواقع ، كان علم البيانات من ذكاء الأعمال البدائي. اعتاد محللو البيانات السابقون العمل على البيانات وتحليلها فقط لوصف الأداء السابق. أدركت الشركات في ذلك الوقت أن الماضي يمكن أن يتنبأ بالمستقبل وطلبت منهم أن يصفوا الخطوات التي سيحتاجون إلى اتخاذها لتكرار النجاحات السابقة والقضاء على الأخطاء. هذه هي الطريقة التي ظهر بها علم البيانات. يمكن لعلماء البيانات الآن العثور على الأنماط والاتجاهات والتنبؤ بالسلوك المستقبلي لزيادة القدرة التنافسية.

علوم البيانات وذكاء الأعمال والاختلافات بينهما

كان هناك وقت كانت فيه البيانات محدودة وكانت تقنيات ذكاء الأعمال التقليدية كافية. ومع ذلك ، فقد شهدت السنوات الأخيرة ظهور البيانات الضخمة. هناك أشكال متعددة من البيانات تأتي الآن من مصادر مختلفة. لذلك ، يجب على الشركات الآن الاعتماد على علماء البيانات لفهم كل شيء.

بالنظر إلى المستقبل ، من المتوقع أن يطغى علم البيانات على نماذج ذكاء الأعمال التقليدية. ستكون المساهمة الرئيسية لعلوم البيانات هي أتمتة الذكاء. بدلاً من المدخلات البشرية في ذكاء الأعمال ، يمكن للخوارزميات والبرامج القيام بمعظم العمل. حيث يأتي رجال الأعمال فقط في مرحلة اتخاذ القرار.

في هذه المرحلة ، يجب أن يتمكنوا من الوصول إلى جميع البيانات المعالجة والمحللة من مصدر مركزي ، والتي تتم آليًا بمساعدة الأدوات التي تساعدهم على استخلاص الاستنتاجات. مع هذا التغيير ، انتقلت البيانات أخيرًا إلى التيار الرئيسي للعمليات التجارية الأساسية. كان ذكاء الأعمال في السابق مجالًا حصريًا تقريبًا لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك ، فقد جعل علم البيانات الوصول إليها أكثر سهولة لجميع الأفراد المشاركين في العمليات التجارية.

في المستقبل ، من المتوقع أن يأتي علماء البيانات لأتمتة الذكاء والرجوع خطوة إلى الوراء بعد ذلك وتقديم المساعدة عند الحاجة فقط. لا يزال بإمكان علماء البيانات ومحترفي ذكاء الأعمال العمل معًا ، حيث يوفر الأخير رؤى مجموعة البيانات الحالية لعالم البيانات للبناء على المستقبل.

لكن ذكاء الأعمال لم يعد بإمكانه القيام بذلك بمفرده. أصبحت البيانات معقدة للغاية ومتعددة الطبقات بالنسبة لها. يمكن لذكاء الأعمال فقط أخذ البيانات والرد على البيانات القديمة في الوقت الحاضر. تدخل علم البيانات في هذا الانتهاك ويقترح حلولاً استباقية للمطالبة بزيادة الكفاءة في المستقبل.

تقدم علم البيانات نفسه بشكل كبير منذ بدايته. أصبحت التقنيات قادرة على التعامل مع البيانات الأكثر تعقيدًا في العديد من التنسيقات المختلفة. تتعلق بعض التقنيات الجديدة بإدارة البيانات وتقارير العملاء والتحليل بتنسيق مفصل. لقد ولى عصر التقارير الثابتة منذ فترة طويلة. حان الوقت الآن لاتخاذ القرار الفوري بناءً على أفضل الاستنتاجات الممكنة من البيانات المتاحة.

تباين علوم البيانات مع ذكاء الأعمال

أكبر تمييز يمكننا استخلاصه بين علم البيانات وذكاء الأعمال ، حتى في الحالات المتقدمة ، هو حجم ونطاق مكتبات التعلم الآلي. تسمح مكتبات التعلم الآلي للشخص العادي في عالم الأعمال بتولي مسؤولية البيانات التي تمت آليًا ، إما جزئيًا أو كليًا ، واستخلاص الأفكار من هناك.

بطريقة ما ، يجعل علم البيانات مجال تحليل البيانات بأكمله أقل نخبوية. في المستقبل ، يمكننا أن نتوقع هؤلاء الأشخاص ذوي المؤهلات الأساسية لفهم البيانات لتوظيف ذكاء الأعمال والمشاركة في التحليلات على مستوى متقدم. لا يجب أن يكونوا من قطاع تكنولوجيا المعلومات على وجه الخصوص.

يعطي علم البيانات هذه الميزة الإضافية التي لا يحتاجها موظفو الأعمال بعد الآن إلى الاهتمام بالعمليات التكنولوجية للبيانات. يمكنهم التحرك والتركيز على جانب العمليات ، وجلب الأرباح والتركيز على النتائج لزيادة القدرة التنافسية والربحية.

في منصات ذكاء الأعمال الحالية ، لا يمكن للمؤسسات العمل على البيانات بمفردها. إنهم بحاجة إلى فريق من الخبراء من المتخصصين في ذكاء الأعمال الذين يأخذون البيانات ويحددون الأنماط والاتجاهات. مع دعم علم البيانات الآن من خلال التعلم الآلي ، تتضاءل الحاجة إلى هذه الخبرة الفنية تدريجياً. يمكن لأصحاب المصلحة في الأعمال استخراج المعلومات الضرورية من البيانات وتحليل واستخلاص استنتاجاتهم ، مما يساعدهم على اتخاذ أفضل القرارات الممكنة.

المجالات الأربعة الرئيسية التي يختلف فيها علم البيانات عن ذكاء الأعمال هي حجم البيانات وتنوع البيانات والقدرات الوصفية ومنصات التصور. عندما نقسم التباينات داخل هذه المجالات ، تصبح الاختلافات صارخة. حتى في ذكاء الأعمال المتقدم ، فإن أدوات اكتشاف البيانات تحد من تنوع وحجم البيانات التي يمكنها معالجتها. يكسر علم البيانات كل هذه الحدود ويمكنه التعامل مع أي نوع من البيانات وإعداد تحليل من هناك.

الطبيعة التكميلية لعلوم البيانات مع ذكاء الأعمال

على الرغم من أننا رسمنا بعض التناقضات أعلاه ، إلا أننا سنحسن صنعا لنتذكر مرة أخرى أنه نظرًا لأن علم البيانات وذكاء الأعمال يعتمدان على تحليل البيانات ، فهناك العديد من الأجزاء التكميلية فيهما. هناك عمليات ووظائف مثل التصورات والخوارزميات المشتركة عبر كلا المجالين ، ومن المرجح أن تؤثر الاستنتاجات من كلا المجالين على إمكانات العمل.

عندما يعمل خبراء ذكاء الأعمال وعلماء البيانات معًا ، يمكنهم تحقيق مخرجات تآزرية. المحللون الذين يعملون على ذكاء الأعمال هم أفضل في البيانات المنظمة ، وبالتالي ، يمكنهم المساعدة في إعداد البيانات للتحليل السريع. يمكن لعلماء البيانات استخدام هؤلاء كمدخلات لنماذجهم الخاصة.

يمكن أيضًا للمحترفين الذين عملوا مع ذكاء الأعمال لفترة طويلة أن يقدموا نطاق تحليلاتهم الحالي ، مما يعطي الوضع الحالي للأعمال. باستخدام هذا التحليل الوصفي ، يمكن لعلماء البيانات التنبؤ بالمستقبل وتقديم توقعات أكثر دقة من خلال جعل نماذجهم الخوارزمية أكثر قوة.

في نهاية المطاف في قسم التحليلات أو فريق أي عمل ، سيجد كلاهما مكانًا. سيكون خبير BI مسؤولاً عن الإبلاغ عن الأنشطة الفنية. في المقابل ، سيكون عالم البيانات مسؤولاً عن أتمتتها وتقديم حلول مستقبلية لأصحاب المصلحة التجاريين مباشرةً.

بمساعدة محلل ذكاء الأعمال الذي يمكنه إخبار عالم البيانات بالضبط بالمعلمات المطلوبة للتحليل الحالي لشئون الأعمال ، يمكن لفريق التحليل بناء نموذج يمكن أن يساعد موظفي الأعمال على اتخاذ القرارات دون الخوض في تفاصيل العمليات التكنولوجية.

في الختام ، حتى أكثر المنظمات ذكاءً من الناحية التكنولوجية تكافح لمواكبة التطور والتغير التكنولوجي. إنهم يكافحون أيضًا للتعامل مع كمية البيانات الواردة. ولإنشاء كل هذه التقنيات في نظام أساسي متماسك ، فإن ذكاء الأعمال مطلوب. لكبح جماح البيانات إلى حد حيث يمكن للمديرين وصناع القرار العمل عليها دون عقبات يتطلب عالم بيانات.

وبالتالي ، فإن ما نحتاجه في المستقبل هو أنظمة أكثر تكاملاً حيث يمكن للتكنولوجيا والبيانات والأشخاص العمل معًا. لذلك ، فإن الحاجة إلى الساعة هي إنشاء فرق قوية لتحليل البيانات في كل مؤسسة. سيساعد هذا في تبسيط عملية اتخاذ القرارات التجارية ، مما يجعل العملية برمتها أسرع ويمنح هذه الشركات ميزة تنافسية في السوق.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات ليكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات.