Data Science vs Business Intelligence: differenza tra Data Science e Business Intelligence

Se c'è una cosa comune a quasi tutti i settori dell'industria moderna, sono i Big Data. Sebbene i dati siano la nuova valuta del 21° secolo, gli esperti in grado di sfruttare efficacemente i Big Data sono risorse inestimabili di aziende e organizzazioni. I data scientist e i professionisti della Business Intelligence (BI) sono due risorse così apprezzate per le aziende poiché possono estrarre informazioni significative dai dati grezzi per aumentare i profitti e avere il sopravvento sulla concorrenza.

Sì, i data scientist e gli analisti della BI lavorano entrambi a stretto contatto per trasformare i dati grezzi in informazioni pronte per il business che possono creare valore per un'azienda. Mirano a creare risultati di business favorevoli come l'aumento del ROI, l'espansione della portata del marchio, il miglioramento della soddisfazione dei clienti, la fidelizzazione dei clienti e così via. In altre parole, Data Scientist e BI Analyst aiutano a dare un senso ai Big Data fornendo intelligence competitiva o insight ricchi di dati.

Ma allora, significa che questi due ruoli sono gli stessi?

No, non sono la stessa cosa.

Sebbene Data Science e Business Intelligence siano campi correlati che si concentrano sulla produzione di valore dai Big Data, presentano una buona dose di differenze. Oggi approfondiremo queste differenze per comprendere meglio i due campi correlati: Data Science e Business Intelligence.

Data Science vs. Business Intelligence: cosa significano?

Fondamentalmente, la scienza dei dati riguarda lo studio, l'analisi e l'interpretazione di dati voluminosi per ottenere le intuizioni nascoste dall'interno combinando scienze interdisciplinari come matematica, statistica, informatica e scienze dell'informazione. Pertanto, Data Science analizza le tendenze dei dati passati per fare previsioni future basate sui dati. Business Intelligence, d'altra parte, si riferisce alla suite di tecnologie e strategie utilizzate da un'azienda per analizzare i dati aziendali.

Sebbene la scienza dei dati sia ampiamente utilizzata per l' analisi predittiva o l'analisi prescrittiva , le organizzazioni utilizzano principalmente la BI per l' analisi descrittiva (reporting).

Data Science vs. Business Intelligence: quali sono le principali differenze?

Data Science è il punto di svolta del 21° secolo. Ha completamente trasformato il modo in cui le aziende gestiscono i dati. In precedenza, la BI era in gran parte un dominio manuale, monitorato ed eseguito da professionisti IT. Tuttavia, oggi, grazie alle tecnologie di Data Science, la maggior parte delle operazioni di BI e Data Analytics sono automatizzate: i dati aziendali vengono archiviati in repository di dati centralizzati da cui gli esperti di dati possono estrarre insight e intelligence utilizzando strumenti automatizzati, come e quando richiesto. In questo modo, Data Science ha portato le principali operazioni di BI e Analytics in primo piano nel quadro del business.

Di seguito sono riportati 6 suggerimenti che evidenziano la differenza tra Data Science e Business Intelligence:

1. Messa a fuoco e prospettiva

Come accennato in precedenza, Data Science è progettato per sbirciare nel futuro. Interpreta i dati passati e presenti per visualizzare come sarà il futuro di un'azienda. Al contrario, la BI guarda indietro allo storico per fornire report dettagliati, KPI e tendenze. Tuttavia, a differenza di Data Science, la BI non descrive come potrebbero apparire le informazioni in futuro attraverso una visualizzazione adeguata.

2. Processo

Sebbene la scienza dei dati si concentri sull'esplorazione delle profondità dei dati aziendali e sulla sperimentazione delle informazioni dettagliate in molti modi possibili, i sistemi di BI tradizionali sono statici, in quanto non offrono la possibilità di esplorare e sperimentare il modo in cui un'azienda raccoglie e gestisce i dati.

3. Trattamento dei dati

La BI è progettata per analizzare e interpretare dati statici e altamente strutturati, ma Data Science supporta dati complessi ad alta velocità, volumi elevati e multistrutturati raccolti da fonti disparate. Sebbene la BI sia progettata per comprendere solo dati preformattati in formati specifici, le tecnologie di Data Science possono raccogliere, pulire, elaborare, analizzare, interpretare e visualizzare in modo efficace dati in formato libero raccolti da più origini.

4. Archiviazione dei dati

L'attuale scenario economico è estremamente dinamico. Nuove tendenze, nuove tecnologie e nuove metodologie modellano costantemente il settore mentre parliamo. Pertanto, è fondamentale che i dati, come qualsiasi altra risorsa aziendale, siano sufficientemente flessibili da sincronizzarsi con le tendenze frenetiche del settore. È qui che la scienza dei dati ha il sopravvento sulla BI: mentre i sistemi di BI archiviano i dati in silos nei data warehouse (rendendone difficile l'implementazione nell'infrastruttura aziendale), la scienza dei dati adotta l'approccio del repository centrale per aiutare a spostare i dati in tempo reale.

5. Focus aziendale

Data Science e BI differiscono nel modo in cui forniscono valore a un'azienda. Business Intelligence analizza i dati storici e presenti per trovare le risposte alle domande che sono già sul tavolo. Tuttavia, Data Science scava in set di dati ampi e complessi per scoprire domande nuove e innovative di cui non sapevi l'esistenza. In questo modo, Data Science incoraggia le aziende a esplorare nuove opportunità, domini e sfide con informazioni dettagliate sui dati.

6. Di proprietà dell'IT e di proprietà dell'azienda

In precedenza, gli strumenti e i sistemi BI erano principalmente controllati e gestiti dal reparto IT che estraeva l'intelligence manualmente e poi la inoltrava agli analisti di dati per un'ulteriore interpretazione. Data Science ha cambiato questo approccio mettendo insieme tutte le azioni correlate contemporaneamente.

Le soluzioni e le tecnologie di data science sono gestite da analisti di dati, data scientist e specialisti di BI che possono concentrarsi sull'analisi dei dati per creare previsioni aziendali attuabili invece di dedicare il loro tempo alla "pulizia IT".

Data Scientist vs analisti BI

A questo punto deve essere chiaro per te che i data scientist e gli analisti di BI sono due ruoli diversi all'interno di un'organizzazione. Mentre il primo si concentra sull'estrapolazione dei dati passati per aiutare le aziende a mitigare potenziali rischi e sfide aziendali in futuro, il secondo si concentra sull'interpretazione dei dati passati per trovare risposte a domande immediate e sfide aziendali. Pertanto, i data scientist e gli analisti della BI lavorano fianco a fianco per fornire alle aziende informazioni basate sui dati e aiutarle a essere preparate per gli scenari aziendali presenti e futuri.

Ciò che unisce Data Scientist e BI Analyst è il loro amore e affinità per l'analisi dei dati. Entrambi gli esperti utilizzano algoritmi, strumenti e framework avanzati con diverse capacità e gradi per fornire alle aziende informazioni basate sui fatti e altamente accurate che possono creare o distruggere un business.

Dal momento che la scienza dei dati e la business intelligence sono campi caldi e di tendenza nel settore in questo momento, è estremamente vantaggioso sviluppare competenze di scienza dei dati e BI. E cosa c'è di meglio che iscriversi a un corso di certificazione per sviluppare competenze specifiche del settore?

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