データサイエンスとビジネスインテリジェンス：データサイエンスとビジネスインテリジェンスの違い

現代産業のほぼすべてのセクターに共通することが1つあるとすれば、それはビッグデータです。 データは21世紀の新しい通貨ですが、ビッグデータを効果的に活用できる専門家は企業や組織の貴重な資産です。 データサイエンティストとビジネスインテリジェンス（BI）の専門家は、生データから有意義な洞察を抽出して利益を増やし、競合他社よりも優位に立つことができるため、企業にとってそのような貴重な資産の2つです。

はい、データサイエンティストとBIアナリストはどちらも緊密に連携して、生データをビジネスに価値を生み出すことができるビジネス対応の洞察に変換します。 彼らは、ROIの向上、ブランドリーチの拡大、顧客満足度の向上、顧客維持などの好ましいビジネス成果を生み出すことを目指しています。 言い換えれば、データサイエンティストとBIアナリストは、競争力のあるインテリジェンスまたはデータが豊富な洞察を提供することにより、ビッグデータを理解するのに役立ちます。

しかし、それはこれら2つの役割が同じであることを意味しますか？

いいえ、同じではありません。

データサイエンスとビジネスインテリジェンスは、ビッグデータから価値を引き出すことに焦点を当てた関連分野ですが、かなりの違いがあります。 今日は、これらの違いを深く掘り下げて、データサイエンスとビジネスインテリジェンスという2つの相互に関連する分野をよりよく理解します。

データサイエンスとビジネスインテリジェンス：それらはどういう意味ですか？

データサイエンスの核となるのは、数学、統計、コンピュータサイエンス、情報科学などの学際的な科学を組み合わせることで、膨大なデータを研究、分析、解釈して、内部から隠された洞察を得ることです。 したがって、データサイエンスは過去のデータの傾向を分析して、データ主導の将来の予測を行います。 一方、ビジネスインテリジェンスとは、企業がビジネスデータを分析するために使用する一連のテクノロジーと戦略を指します。

データサイエンスは主に予測分析または処方分析に使用されますが、組織は主に記述分析（レポート）にBIを使用します。

データサイエンスとビジネスインテリジェンス：主な違いは何ですか？

データサイエンスは21世紀のゲームチェンジャーです。 これにより、企業がデータを処理する方法が完全に変わりました。 以前は、BIは主に手動ドメインであり、ITプロフェッショナルによって監視および実行されていました。 しかし、今日、データサイエンステクノロジーのおかげで、ほとんどのBIおよびデータ分析操作は自動化されています。ビジネスデータは一元化されたデータリポジトリに保存され、データエキスパートは必要に応じて自動化ツールを使用して洞察とインテリジェンスを抽出できます。 このようにして、データサイエンスは、コアのBIおよび分析操作をビジネスキャンバスの最前線にもたらしました。

データサイエンスとビジネスインテリジェンスの違いを強調する6つのポイントを次に示します。

1.焦点と展望

先に述べたように、データサイエンスは未来を覗くように設計されています。 過去と現在のデータを解釈して、企業の将来がどのようになるかを視覚化します。 これとは対照的に、BIは履歴をさかのぼって詳細なレポート、KPI、および傾向を提供します。 ただし、データサイエンスとは異なり、BIは、適切な視覚化を通じて将来の洞察がどのようになるかを示していません。

2.プロセス

データサイエンスは、ビジネスデータの深さを調査し、さまざまな方法で洞察を実験することを目的としていますが、従来のBIシステムは、企業がデータを収集および処理する方法を調査および実験する範囲を提供しないという点で静的です。

3.データ処理

BIは、高度に構造化された静的データを分析および解釈するように構築されていますが、データサイエンスは、さまざまなソースから収集された高速、大量、および複数構造の複雑なデータをサポートします。 BIは特定の形式の事前にフォーマットされたデータのみを理解するように設計されていますが、データサイエンスのテクノロジーは、複数のソースから収集された自由形式のデータを効果的に収集、クリーンアップ、処理、分析、解釈、および視覚化できます。

4.データストレージ

現在のビジネスシナリオは非常に動的です。 新しいトレンド、新しいテクノロジー、新しい方法論は、私たちが話すように常に業界を形作っています。 したがって、他の企業資産と同様に、データはペースの速い業界のトレンドと同期するのに十分な柔軟性を備えていることが重要です。 ここで、データサイエンスがBIよりも優位に立っています。BIシステムはデータをデータウェアハウスにサイロ化して保存しますが（ビジネスインフラストラクチャ全体に展開することは困難です）、データサイエンスは中央リポジトリアプローチを採用してデータをリアルタイムで移動します。

5.ビジネスフォーカス

データサイエンスとBIは、ビジネスに価値を提供する方法が異なります。 ビジネスインテリジェンスは、履歴データと現在のデータを分析して、すでにテーブルにある質問への回答を見つけます。 ただし、データサイエンスは、大規模で複雑なデータセットを掘り下げて、存在を知らなかった新しく革新的な質問を発見します。 このように、データサイエンスは、企業がデータインサイトを使用して新しい機会、ドメイン、および課題を探求することを奨励します。

6.IT所有vsビジネス所有

以前は、BIツールとシステムは主にIT部門によって制御および管理されていました。IT部門はインテリジェンスを手動で抽出し、それをデータアナリストに転送してさらに解釈していました。 データサイエンスは、関連するすべてのアクションを同時に照合することで、このアプローチを変更しました。

データサイエンスのソリューションとテクノロジーは、データアナリスト、データサイエンティスト、BIスペシャリストによって運営されており、「ITハウスキーピング」に時間を費やす代わりに、データの分析に集中して実用的なビジネス予測を作成できます。

データサイエンティストとBIアナリスト

ここまでで、データサイエンティストとBIアナリストが組織内の2つの異なる役割であることを明確にする必要があります。 前者は、企業が将来の潜在的なビジネスリスクと課題を軽減するのに役立つ過去のデータの外挿に焦点を当てていますが、後者は、過去のデータを解釈して、差し迫った質問とビジネスの課題に対する答えを見つけることに焦点を当てています。 したがって、データサイエンティストとBIアナリストはともに協力して、企業にデータ主導の洞察を提供し、現在および将来のビジネスシナリオに備えるのを支援します。

データサイエンティストとBIアナリストを結び付けるのは、データ分析に対する彼らの愛情と親和性です。 どちらの専門家も、さまざまな能力と程度の高度なアルゴリズム、ツール、フレームワークを使用して、ビジネスを成功または失敗させる可能性のある事実に基づいた非常に正確な洞察を企業に提供します。

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結論

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