ビジネスインテリジェンスとデータサイエンス：違いは何ですか？

それらを一緒に見て比較対照する前に、これら2つの用語を見て、最初にそれらを定義することをお勧めします。 これらは両方とも、データ分析の分野で不可欠な用語です。 これらのフィールドには多くの共通のスレッドがありますが、データサイエンスとビジネスインテリジェンスを研究する場合、これらのフィールドは明確な境界です。

名前が示すように、ビジネスで使用される場合、データサイエンスは主にデータに依存します。 推論と洞察を得るために、通常は大量のデータに対して複数の学際的な科学ストリームを使用します。

これとは対照的に、ビジネスインテリジェンス（BI）は、組織の過去のパフォーマンスを考慮に入れることにより、ビジネスの現在の状態を理解するのに役立ちます。 したがって、要約すると、データサイエンスとビジネスインテリジェンスについて話すとき、前者は過去のデータ分析を処理して将来の予測を提供し、後者は過去のデータを現在の推論に使用します。 BIは主に記述的分析として知られているものを網羅していますが、データサイエンスは処方的分析で頻繁に使用されています。

データサイエンス、ビジネスインテリジェンス、およびそれらの類似点

それらの違いを理解する前に、データサイエンスとビジネスインテリジェンスを結び付ける同様のスレッドを理解することをお勧めします。 どちらもデータに依存しており、私たちがそれらから求める出力は、範囲がほぼ同じです。 いくつか例を挙げると、市場機会、利益率、収益の増加、顧客維持の分析に両方とも役立つことを望んでいます。

これらの分野の両方で、データを解釈する必要があります。そのためには、データセットを分析し、競争上の優位性を確保するための洞察を提供できる専門家を雇用する必要があります。 管理者と意思決定者は、決定的合流点でそれらに基づいて決定できるように、正確な分析を取得するためにそれらに依存しています。 彼らは、これらの分野の本質をすべて知っていることに気付いていないかもしれません。

したがって、マネージャーや他の従業員は、データに基づいて意思決定を行う必要があるポイントで、ビジネスインテリジェンスとデータサイエンスの両方を使用できることを確立しました。 しかし、もう一度それらの違いを繰り返してみましょう。 BIは、通常、単一のソースからのデータを処理し、静的で、非常に構造化されています。

一方、データサイエンスは、複数のソースからのデータを処理でき、さまざまな構造を持ち、非常に複雑です。 したがって、BIは、許容可能な形式で構成したデータのみを処理できます。 データサイエンステクノロジーでは、データにそのような境界を設定する必要はなく、さまざまなソースから自由形式のデータを収集できます。

実際、データサイエンスは、基本的なビジネスインテリジェンスからのものでした。 以前のデータアナリストは、過去のパフォーマンスを説明するためだけにデータを処理および分析していました。 当時、企業は過去が未来を予測できることに気づき、過去の成功を再現し、間違いをなくすために必要な手順を規定するように求めました。 これがデータサイエンスの成り立ちです。 データサイエンティストは、パターンと傾向を見つけて、競争力を高めるための将来の行動を予測できるようになりました。

データサイエンス、ビジネスインテリジェンス、およびそれらの違い

データが限られていて、従来のビジネスインテリジェンス技術で十分だった時代がありました。 しかし、近年、ビッグデータの出現が見られます。 現在、さまざまなソースから入ってくる複数の形式のデータがあります。 したがって、企業は今やデータサイエンティストに頼ってすべてを理解する必要があります。

将来に目を向けると、データサイエンスは従来のビジネスインテリジェンスモデルを圧倒することが予想されます。 データサイエンスの主な貢献は、インテリジェンスの自動化です。 ビジネスインテリジェンスへの人間の入力の代わりに、アルゴリズムとプログラムがほとんどの作業を実行できます。 ビジネス担当者が来る場所は、意思決定の段階にすぎません。

この時点で、彼らは中央のソースからすべての処理および分析されたデータにアクセスできるはずです。中央のソースは、推論を引き出すのに役立つツールの助けを借りて自動化されています。 この変更により、データはようやくコアビジネスオペレーションの主流になりました。 以前のビジネスインテリジェンスは、ITプロフェッショナルのほぼ独占的なドメインでした。 ただし、データサイエンスにより、ビジネスプロセスに関与するすべての担当者がデータサイエンスにアクセスしやすくなりました。

将来的には、データサイエンティストがインテリジェンスを自動化し、その後一歩後退して、必要な場合にのみ支援を提供することが期待されています。 データサイエンティストとビジネスインテリジェンスの専門家は引き続き協力できます。後者は、データサイエンティストが将来に構築するために、既存のデータセットの洞察を提供します。

しかし、ビジネスインテリジェンスはもはやそれをすべて単独で行うことはできません。 データは複雑になりすぎて、多層化されています。 ビジネスインテリジェンスは、現在のデータを取得して古いデータに対応することしかできません。 データサイエンスはその違反に踏み込み、将来的に能力の向上を主張するための解決策を積極的に提案しています。

データサイエンス自体は、最初に始まったときから大きく進歩しました。 テクノロジーは、より複雑なデータをさまざまな形式で処理できるようになりました。 新しいテクノロジーのいくつかは、データガバナンス、顧客レポート、およびドリルダウン形式での分析に関係しています。 静的レポートの時代は長い間過ぎました。 今こそ、入手可能なデータから可能な限り最良の推論に基づいて、即座に意思決定を行うときです。

データサイエンスとビジネスインテリジェンスの対比

高度な状態であっても、データサイエンスとビジネスインテリジェンスを区別できる最大の違いは、機械学習ライブラリのサイズと範囲です。 機械学習ライブラリを使用すると、ビジネス界の素人が部分的または完全に自動化されたデータを管理し、そこから洞察を引き出すことができます。

ある意味で、データサイエンスは、データ分析の分野全体をエリート主義から遠ざけています。 将来的には、基本的な資格を持つ人々がデータを理解してビジネスインテリジェンスを採用し、高度なレベルで分析を行うことを期待できます。 彼らは特に情報技術部門からのものである必要はありません。

データサイエンスは、ビジネス担当者がデータの技術的運用にもはや関心を払う必要がないというこの追加の利点を提供します。 彼らは移動して業務の側面に集中し、利益をもたらし、結果に焦点を合わせて競争力と収益性を高めることができます。

現在存在するBIプラットフォームでは、組織が独自にデータを処理することはできません。 彼らは、データを取得し、パターンと傾向を特定するビジネスインテリジェンスの専門家の専門家チームを必要としています。 データサイエンスが機械学習によって強化されるようになった現在、そのような技術的専門知識の必要性は徐々に減少しています。 ビジネスの利害関係者は、データから必要な情報を抽出し、推論を分析して引​​き出すことができます。これにより、可能な限り最良の意思決定を行うことができます。

データサイエンスがビジネスインテリジェンスと異なる4つの主要な領域は、データのサイズ、データの多様性、規範的な能力、および視覚化プラットフォームです。 これらの領域内の差異を区分化すると、差異が明白になります。 高度なビジネスインテリジェンスでも、データ検出ツールは処理できるデータの種類と量を制限します。 データサイエンスはこれらすべての境界を打ち破り、あらゆる種類のデータを処理し、そこから分析を準備することができます。

ビジネスインテリジェンスによるデータサイエンスの補完的な性質

上記でいくつかの対比を示しましたが、データサイエンスとビジネスインテリジェンスの両方がデータ分析に依存しているため、そこには多くの補完的な部分があることを再度覚えておくとよいでしょう。 両方の分野に共通する視覚化やアルゴリズムなどのプロセスと機能があり、両方からの推論がビジネスの可能性に影響を与える可能性があります。

BIの専門家とデータサイエンティストが協力することで、相乗効果を実現できます。 ビジネスインテリジェンスに取り組んでいるアナリストは、構造化データに優れているため、迅速な分析のためにデータを準備するのに役立ちます。 データサイエンティストは、それらを独自のモデルの入力として使用できます。

長い間ビジネスインテリジェンスを扱ってきた専門家は、ビジネスの現在のステータスを示す分析の現在の範囲を提供することもできます。 この記述的分析を使用して、データサイエンティストは、アルゴリズムモデルをさらに強力にすることで、将来を予測し、より正確な予測を提供できます。

最終的には、分析部門またはあらゆるビジネスのチームで、どちらも場所を見つけるでしょう。 BIエキスパートが技術活動の報告を担当します。 対照的に、データサイエンティストは、それらを自動化し、将来のソリューションをビジネスの利害関係者に直接提供する責任があります。

データサイエンティストに現在の業務分析に必要なパラメータを正確に伝えることができるビジネスインテリジェンスアナリストの助けを借りて、分析チームは、技術運用の詳細に立ち入ることなく、ビジネス担当者が意思決定を行うのに役立つモデルを構築できます。

結論として、最も技術に精通した組織でさえ、技術の進化と変化に追いつくのに苦労しています。 また、入ってくるデータの量に対処するのにも苦労しています。これらすべてのテクノロジーを一貫したプラットフォームに構造化するには、ビジネスインテリジェンスが必要です。 管理者と意思決定者が問題なくデータに取り組むことができる範囲でデータを抑制するには、データサイエンティストが必要です。

したがって、私たちが将来必要としているのは、テクノロジー、データ、そして人々が協力できる、より統合されたシステムです。 したがって、1時間の必要性は、すべての組織に強力なデータ分析チームを構築することです。 これにより、ビジネスの意思決定が合理化され、プロセス全体が高速化され、そのような企業に市場での競争力がもたらされます。

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