Business Intelligence vs Data Science: quali sono le differenze?

Prima di esaminarli insieme e confrontarli e confrontarli, faremo bene a guardare questi due termini e prima di definirli. Entrambi sono terminologie essenziali nel campo dell'analisi dei dati. Anche se questi campi hanno molti fili comuni che li attraversano, rappresentano dei limiti chiari quando si studia la scienza dei dati rispetto alla business intelligence.

Quando viene utilizzata negli affari, come suggerisce il nome, la scienza dei dati si basa principalmente sui dati. Utilizziamo più flussi scientifici interdisciplinari su un volume di dati tipicamente elevato per ottenere inferenze e approfondimenti.

Al contrario, la business intelligence (BI) aiuta a comprendere lo stato di salute attuale di un'azienda tenendo conto delle prestazioni storiche di un'organizzazione. Quindi, per riassumere, quando parliamo di data science vs business intelligence, il primo si occupa dell'analisi dei dati passati per fornire proiezioni future, mentre il secondo utilizza i dati passati per le inferenze presenti. La BI comprende principalmente ciò che è noto come analisi descrittiva, mentre la scienza dei dati è impiegata frequentemente nell'analisi prescrittiva.

Data Science, Business Intelligence e loro somiglianze

Prima di approfondire le differenze tra loro, faremo bene a comprendere i fili simili che legano data science e business intelligence. Entrambi si basano sui dati e gli output che cerchiamo da loro hanno una portata sostanzialmente simile. Vogliamo che entrambi ci aiutino ad analizzare le opportunità di mercato, i margini di profitto, l'aumento dei ricavi e la fidelizzazione dei clienti, solo per citarne alcuni.

In entrambi questi campi, è necessario interpretare i dati, per i quali è necessario assumere professionisti in grado di analizzare un set di dati e fornirci approfondimenti per garantire vantaggi competitivi. Manager e decisori si affidano a loro per ottenere analisi accurate in modo che possano decidere in base ad esse nei momenti critici. Potrebbero non essere consapevoli di conoscere tutto il nocciolo di questi campi.

Pertanto, abbiamo stabilito che i manager e gli altri dipendenti possono utilizzare sia la business intelligence che la scienza dei dati nei punti in cui una decisione deve essere guidata dai dati. Ma ribadiamo ancora una volta la differenza tra loro. La BI gestisce i dati che generalmente provengono da un'unica fonte, è statica e molto strutturata.

D'altra parte, la scienza dei dati può prendersi cura di dati provenienti da più fonti, ha varie strutture ed è altamente complessa. Pertanto, la BI può lavorare solo con i dati che configuriamo in un formato accettabile. Le tecnologie della scienza dei dati non hanno bisogno di tali limiti per essere imposti ai dati e possiamo raccogliere dati in formato libero da una varietà di fonti.

In effetti, la scienza dei dati proveniva da una rudimentale business intelligence. I precedenti analisti di dati lavoravano e analizzavano i dati solo per descrivere le prestazioni passate. Le aziende si sono rese conto in quel momento che il passato può predire il futuro e hanno chiesto loro di prescrivere i passaggi che avrebbero dovuto intraprendere per replicare i successi passati ed eliminare gli errori. È così che è nata la scienza dei dati. I data scientist potrebbero ora trovare modelli e tendenze e prevedere il comportamento futuro per una maggiore competitività.

Data Science, Business Intelligence e le loro differenze

C'è stato un tempo in cui i dati erano limitati e le tecniche di business intelligence convenzionali erano sufficienti. Tuttavia, gli ultimi anni hanno visto l'avvento dei Big Data. Ci sono più forme di dati che ora arrivano da varie fonti. Pertanto, le aziende ora devono fare affidamento sui data scientist per dare un senso a tutto.

Guardando al futuro, si prevede che la data science supererà i tradizionali modelli di business intelligence. Il principale contributo della scienza dei dati sarà l'automazione dell'intelligence. Invece dell'input umano nella business intelligence, algoritmi e programmi possono svolgere la maggior parte del lavoro. Dove arriverà il personale aziendale è solo nella fase decisionale.

A questo punto, dovrebbero avere accesso a tutti i dati elaborati e analizzati da una fonte centrale, automatizzata con l'aiuto di strumenti che li aiutano a trarre inferenze. Con questo cambiamento, i dati sono finalmente entrati nel mainstream delle operazioni di core business. In precedenza, la business intelligence era quasi un dominio esclusivo dei professionisti IT. Tuttavia, la scienza dei dati li ha resi più accessibili a tutto il personale coinvolto nei processi aziendali.

In futuro, si prevede che gli scienziati dei dati entrino per automatizzare l'intelligence e fare un passo indietro e fornire assistenza solo quando necessario. I data scientist e i professionisti della business intelligence possono ancora lavorare insieme, dove questi ultimi forniscono le informazioni dettagliate sul set di dati esistente affinché il data scientist possa costruire sul futuro.

Ma la business intelligence non può più farcela da sola. I dati sono diventati troppo complessi e multistrato per questo. La business intelligence può solo acquisire dati e reagire ai vecchi dati nel presente. La scienza dei dati è entrata in tale violazione e suggerisce in modo proattivo soluzioni per rivendicare una maggiore competenza in futuro.

La stessa scienza dei dati ha fatto enormi progressi da quando è iniziata. Le tecnologie sono diventate in grado di gestire dati più complicati in molti formati diversi. Alcune delle nuove tecnologie riguardano la governance dei dati, la rendicontazione dei clienti e l'analisi in un formato drill-down. L'era del reporting statico è passata da tempo. Ora è il momento di prendere decisioni istantanee sulla base delle migliori inferenze possibili dai dati disponibili.

Il contrasto tra scienza dei dati e business intelligence

La più grande distinzione che possiamo tracciare tra data science e business intelligence, anche negli stati avanzati, è la dimensione e la gamma delle librerie di machine learning. Le librerie di apprendimento automatico consentono a un non esperto nel mondo degli affari di farsi carico dei dati che sono stati automatizzati, in parte o completamente, e di trarre spunti da lì.

In un certo senso, la scienza dei dati sta rendendo l'intero campo dell'analisi dei dati meno elitario. In futuro, possiamo aspettarci che le persone con qualifiche di base comprendano i dati per utilizzare la business intelligence e impegnarsi nell'analisi a livello avanzato. Non è necessario che provengano in particolare dal settore della tecnologia dell'informazione.

La scienza dei dati offre questo ulteriore vantaggio che il personale aziendale non deve più preoccuparsi delle operazioni tecnologiche dei dati. Possono spostarsi e concentrarsi sul lato delle operazioni, portando i profitti e concentrandosi sui risultati per aumentare la competitività e la redditività.

Nelle piattaforme BI attualmente esistenti, le organizzazioni non possono lavorare sui dati da sole. Hanno bisogno di un team esperto di professionisti della business intelligence che raccolga dati e identifichi i modelli e le tendenze. Con la scienza dei dati che ora viene potenziata dall'apprendimento automatico, la necessità di tale competenza tecnica sta gradualmente diminuendo. Gli stakeholder aziendali possono estrarre le informazioni necessarie dai dati e analizzare e trarre le loro deduzioni, che li aiutano a prendere le migliori decisioni possibili.

Le quattro aree principali in cui la scienza dei dati si discosta dalla business intelligence sono le dimensioni dei dati, la varietà dei dati, le capacità prescrittive e le piattaforme di visualizzazione. È quando compartimentiamo le varianze all'interno di queste aree che le differenze diventano evidenti. Anche nella business intelligence avanzata, gli strumenti di rilevamento dei dati limitano la varietà e il volume dei dati che possono elaborare. La scienza dei dati rompe tutti questi confini e può gestire qualsiasi tipo di dati e preparare un'analisi da lì.

La natura complementare della scienza dei dati con la business intelligence

Sebbene abbiamo disegnato alcuni contrasti sopra, faremo bene a ricordare ancora una volta che, poiché sia ​​la scienza dei dati che la business intelligence si basano sull'analisi dei dati, ci sono molte parti complementari in essa. Esistono processi e funzioni come visualizzazioni e algoritmi comuni in entrambi i campi ed è probabile che le inferenze di entrambi influiscano sul potenziale aziendale.

Quando esperti di BI e data scientist lavorano insieme, possono ottenere un output sinergico. Gli analisti che lavorano sulla business intelligence sono più bravi con i dati strutturati e, pertanto, possono aiutare a preparare i dati per un'analisi rapida. I data scientist possono usarli come input per i propri modelli.

I professionisti che hanno lavorato con la business intelligence per così tanto tempo possono anche offrire la loro attuale competenza di analisi, che fornisce lo stato attuale dell'azienda. Utilizzando questa analisi descrittiva, i data scientist possono prevedere il futuro e fornire proiezioni più accurate rendendo i loro modelli algoritmici ancora più potenti.

In definitiva, nella divisione di analisi o nel team di qualsiasi azienda, entrambi troveranno un posto. L'esperto di BI sarà incaricato di rendicontare le attività tecniche. Al contrario, il data scientist sarà responsabile dell'automazione degli stessi e della fornitura di soluzioni future direttamente agli stakeholder aziendali.

Con l'aiuto dell'analista di business intelligence che può dire al data scientist esattamente quali parametri sono richiesti per l'analisi corrente degli affari aziendali, il team di analisi può costruire un modello che può aiutare il personale aziendale a prendere decisioni senza entrare nei dettagli delle operazioni tecnologiche.

In conclusione, anche le organizzazioni tecnologicamente più esperte stanno lottando per tenere il passo con l'evoluzione e il cambiamento della tecnologia. Stanno anche lottando per gestire la quantità di dati in entrata. Per strutturare tutte queste tecnologie in una piattaforma coerente, è necessaria la business intelligence. Per tenere a freno i dati in una misura in cui i manager e i decisori possano lavorarci senza intoppi, è necessario un data scientist.

Pertanto, ciò di cui abbiamo bisogno in futuro sono sistemi più integrati in cui tecnologia, dati e persone possano lavorare insieme. Pertanto, la necessità del momento è creare team di analisi dei dati forti in ogni organizzazione. Ciò contribuirà a semplificare il processo decisionale aziendale, rendendo l'intero processo più rapido e offrendo a tali aziende un vantaggio competitivo sul mercato.

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