علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال: الفرق بين علوم البيانات وذكاء الأعمال

إذا كان هناك شيء واحد مشترك بين جميع قطاعات الصناعة الحديثة تقريبًا ، فهو البيانات الضخمة. في حين أن البيانات هي العملة الجديدة للقرن الحادي والعشرين ، فإن الخبراء الذين يمكنهم الاستفادة بشكل فعال من البيانات الضخمة هم أصول لا تقدر بثمن للشركات والمؤسسات. يعد علماء البيانات ومحترفو ذكاء الأعمال (BI) اثنين من الأصول القيمة للشركات حيث يمكنهم استخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات الأولية للمساعدة في زيادة الأرباح والحصول على اليد العليا على المنافسين.

نعم ، يعمل كل من علماء البيانات ومحللي BI بشكل وثيق لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى جاهزة للأعمال يمكن أن تخلق قيمة للأعمال. وهي تهدف إلى إنشاء نتائج أعمال مواتية مثل زيادة عائد الاستثمار ، وتوسيع نطاق الوصول إلى العلامة التجارية ، وتعزيز رضا العملاء ، والاحتفاظ بالعملاء ، وما إلى ذلك. بعبارة أخرى ، يساعد علماء البيانات ومحللو ذكاء الأعمال في فهم البيانات الضخمة من خلال تقديم استخبارات تنافسية أو رؤى غنية بالبيانات.

ولكن بعد ذلك ، هل يعني ذلك أن هذين الدورين متماثلان؟

لا ، ليسوا متشابهين.

على الرغم من أن علم البيانات وذكاء الأعمال هما مجالان مرتبطان يركزان على إخراج القيمة من البيانات الضخمة ، إلا أنهما يتمتعان بنصيب عادل من الاختلافات. اليوم ، سنتعمق في هذه الاختلافات لفهم المجالين المترابطين بشكل أفضل - علم البيانات وذكاء الأعمال.

علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال: ماذا تعنيان؟

يدور علم البيانات في جوهره حول دراسة وتحليل وتفسير البيانات الضخمة للحصول على الرؤى المخفية من الداخل من خلال الجمع بين العلوم متعددة التخصصات مثل الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات. وبالتالي ، يحلل Data Science اتجاهات البيانات السابقة لعمل تنبؤات مستقبلية تعتمد على البيانات. من ناحية أخرى ، يشير ذكاء الأعمال إلى مجموعة التقنيات والاستراتيجيات التي تستخدمها الشركة لتحليل بيانات الأعمال.

بينما يستخدم علم البيانات إلى حد كبير في التحليلات التنبؤية أو التحليلات الوصفية ، تستخدم المؤسسات أساسًا ذكاء الأعمال للتحليلات الوصفية (إعداد التقارير).

علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال: ما هي الاختلافات الرئيسية؟

علم البيانات هو عامل تغيير قواعد اللعبة في القرن الحادي والعشرين. لقد حولت تمامًا بهذه الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع البيانات. في وقت سابق ، كان BI مجالًا يدويًا إلى حد كبير ، تتم مراقبته وتنفيذه بواسطة متخصصي تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك ، اليوم ، بفضل تقنيات Data Science ، فإن معظم عمليات BI و Data Analytics مؤتمتة - يتم تخزين بيانات الأعمال في مستودعات بيانات مركزية حيث يمكن لخبراء البيانات استخراج الرؤى والذكاء باستخدام أدوات آلية ، عند الاقتضاء. بهذه الطريقة ، جعل Data Science عمليات ذكاء الأعمال والتحليلات الأساسية في طليعة لوحة الأعمال.

فيما يلي 6 مؤشرات توضح الفرق بين علوم البيانات وذكاء الأعمال:

1. التركيز والمنظور

كما ذكرنا سابقًا ، تم تصميم Data Science لإلقاء نظرة خاطفة على المستقبل. يفسر البيانات السابقة والحالية لتصور كيف سيبدو مستقبل الشركة. على عكس ذلك ، يتطلع BI إلى الوراء على التاريخ لتقديم تقارير مفصلة ومؤشرات الأداء الرئيسية والاتجاهات. ومع ذلك ، على عكس Data Science ، لا تصور BI الشكل الذي قد تبدو عليه الرؤى في المستقبل من خلال التصور المناسب.

2. العملية

في حين أن Data Science تدور حول استكشاف أعماق بيانات الأعمال وتجربة الرؤى بعدة طرق ممكنة ، فإن أنظمة BI التقليدية ثابتة ، من حيث أنها لا توفر نطاقًا لاستكشاف وتجربة كيفية قيام الشركة بجمع البيانات ومعالجتها.

3. معالجة البيانات

تم تصميم ذكاء الأعمال لتحليل وتفسير البيانات شديدة التنظيم والثابتة ، لكن Data Science تدعم البيانات المعقدة عالية السرعة والحجم الكبير والمتعددة الهياكل التي تم جمعها من مصادر مختلفة. بينما تم تصميم BI لفهم البيانات المنسقة مسبقًا فقط بتنسيقات محددة ، يمكن لتقنيات Data Science جمع وتنظيف ومعالجة وتحليل وتفسير وتصور البيانات الحرة التي تم جمعها من مصادر متعددة بشكل فعال.

4. تخزين البيانات

سيناريو العمل الحالي ديناميكي للغاية. الاتجاهات الجديدة والتقنيات الجديدة والمنهجيات الجديدة تشكل الصناعة باستمرار كما نتحدث. وبالتالي ، من الأهمية بمكان أن تكون البيانات ، مثل أي أصول مؤسسة أخرى ، مرنة بما يكفي لمزامنتها مع اتجاهات الصناعة سريعة الوتيرة. هذا هو المكان الذي يأخذ فيه Data Science اليد العليا على BI - بينما تقوم أنظمة BI بتخزين البيانات في عزل في مستودعات البيانات (مما يجعل من الصعب نشرها عبر البنية التحتية للأعمال) ، يتخذ Data Science نهج المستودع المركزي للمساعدة في نقل البيانات في الوقت الفعلي.

5. التركيز على الأعمال

يختلف علم البيانات وذكاء الأعمال في كيفية تقديمهما للقيمة للأعمال. تحلل ذكاء الأعمال البيانات التاريخية والحالية لاكتشاف إجابات للأسئلة المطروحة بالفعل. ومع ذلك ، فإن Data Science يتعمق في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لاكتشاف أسئلة جديدة ومبتكرة لم تكن تعلم بوجودها. بهذه الطريقة ، يشجع Data Science الشركات على استكشاف الفرص والمجالات والتحديات الجديدة باستخدام رؤى البيانات.

6. المملوكة لتكنولوجيا المعلومات مقابل الأعمال المملوكة

في السابق ، كان يتم التحكم في أدوات وأنظمة ذكاء الأعمال وإدارتها بشكل أساسي من قبل قسم تكنولوجيا المعلومات الذي يستخرج المعلومات يدويًا ثم يحيلها إلى محللي البيانات لمزيد من التفسير. لقد غير علم البيانات هذا النهج من خلال تجميع جميع الإجراءات ذات الصلة في وقت واحد.

يتم تشغيل حلول وتقنيات علوم البيانات من قبل محللي البيانات وعلماء البيانات ومتخصصي ذكاء الأعمال الذين يمكنهم التركيز على تحليل البيانات لإنشاء تنبؤات أعمال قابلة للتنفيذ بدلاً من تخصيص وقتهم لـ "إدارة تكنولوجيا المعلومات".

علماء البيانات مقابل محللي BI

يجب أن يكون واضحًا لك الآن أن علماء البيانات ومحللي BI هما دورين مختلفين داخل المؤسسة. بينما يركز الأول على استقراء البيانات السابقة لمساعدة الشركات على التخفيف من مخاطر وتحديات الأعمال المحتملة في المستقبل ، يركز الأخير على تفسير البيانات السابقة للعثور على إجابات للأسئلة الفورية وتحديات الأعمال. ومن ثم ، يعمل كل من علماء البيانات ومحللي BI جنبًا إلى جنب لتزويد الشركات بالرؤى القائمة على البيانات ومساعدتهم على الاستعداد لسيناريوهات الأعمال الحالية والمستقبلية.

ما يوحد علماء البيانات ومحللي BI هو حبهم وانجذابهم نحو تحليل البيانات. يستخدم كلا الخبرين خوارزميات وأدوات وأطر عمل متقدمة بقدرات ودرجات مختلفة لتمكين الشركات من خلال رؤى قائمة على الحقائق وذات دقة عالية يمكن أن تجعل الأعمال التجارية أو تنهيها.

نظرًا لأن علوم البيانات وذكاء الأعمال هما مجالان رائعتان في الصناعة في الوقت الحالي ، فمن المفيد للغاية بناء مهارات في علوم البيانات وذكاء الأعمال. وما هو أفضل من التسجيل في دورة الشهادات لتطوير مهارات خاصة بالصناعة؟

تقدم upGrad برامج شهادات ممتازة في علوم البيانات وتحليلات الأعمال مصممة حصريًا لكل من المبتدئين والمحترفين:

• دبلوم PG في علوم البيانات (IIIT-B)
• ماجستير العلوم في علوم البيانات (LJMU و IIIT-B)
• شهادة PG في علوم البيانات (IIIT-B)
• برنامج شهادة تحليلات الأعمال
• شهادة الماجستير العالمية في تحليلات الأعمال (MSU)
• برنامج PG التنفيذي في تحليلات الأعمال (LIBA)

يتم تقديم كل برنامج من هذه البرامج من خلال مجموعة من المحاضرات عبر الإنترنت والجلسات الحية والتعلم من نظير إلى نظير. يكتسب الطلاب معرفة متعمقة بالموضوع بينما يكتسبون أيضًا خبرة عملية أثناء العمل في دراسات الحالة والواجبات. تعد upGrad بدعم موجه مخصص ومساعدة في التوظيف للمرشحين للمساعدة في إطلاق حياتهم المهنية بنجاح.

إذن ، هل أنت مستعد لبناء مستقبل وظيفي في علوم البيانات؟

خاتمة

تم تصميم هيكل برنامج Data Science لتسهيل أن تصبح موهبة حقيقية في مجال علوم البيانات ، مما يسهل عليك الحصول على أفضل صاحب عمل في السوق. سجل اليوم لتبدأ رحلة مسار التعلم مع upGrad!

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.