비즈니스 인텔리전스 대 데이터 과학: 차이점은 무엇입니까?

함께 살펴보고 비교 및 ​​대조하기 전에 이 두 용어를 살펴보고 먼저 정의하는 것이 좋습니다. 둘 다 데이터 분석 분야에서 필수적인 용어입니다. 이러한 분야에는 많은 공통 스레드가 있지만 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스 를 연구할 때 명확한 경계가 있습니다.

비즈니스에서 사용될 때 이름에서 알 수 있듯이 데이터 과학은 주로 데이터에 의존합니다. 우리는 추론과 통찰력을 얻기 위해 일반적으로 많은 양의 데이터에 대해 여러 학제 간 과학 스트림을 사용합니다.

이와 대조적으로 BI(비즈니스 인텔리전스)는 조직의 과거 성과를 고려하여 비즈니스의 현재 상태를 이해하는 데 도움이 됩니다. 따라서 요약하자면 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기할 때 전자는 과거 데이터 분석을 처리하여 미래 예측을 제공하는 반면 후자는 현재 추론을 위해 과거 데이터를 사용합니다. BI는 주로 기술 분석으로 알려진 것을 포함하는 반면 데이터 과학은 처방 분석에서 자주 사용됩니다.

데이터 과학, 비즈니스 인텔리전스 및 유사점

차이점을 자세히 알아보기 전에 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스를 연결하는 유사한 스레드를 이해하는 것이 좋습니다. 둘 다 데이터에 의존하며 우리가 그들에게서 찾는 출력은 범위가 대체로 비슷합니다. 우리는 이 두 가지가 시장 기회, 이익 마진, ​​매출 증가, 고객 유지 등을 분석하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

이 두 분야 모두 데이터 해석이 필요하며 이를 위해 데이터 세트를 분석하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 통찰력을 제공할 수 있는 전문가를 고용해야 합니다. 관리자와 의사 결정자는 중요한 시점에서 이를 기반으로 결정할 수 있도록 정확한 분석을 얻기 위해 이를 기반으로 합니다. 그들은 이 분야의 모든 핵심을 알고 있는지 모를 수 있습니다.

따라서 우리는 관리자와 다른 직원이 데이터를 기반으로 결정을 내려야 하는 시점에서 비즈니스 인텔리전스와 데이터 과학을 모두 사용할 수 있음을 확인했습니다. 그러나 그들 사이의 차이점을 다시 한 번 반복합시다. BI는 일반적으로 단일 소스에서 오는 데이터를 처리하며 정적이고 매우 구조적입니다.

반면에 데이터 과학은 여러 소스의 데이터를 처리할 수 있고 다양한 구조를 가지고 있으며 매우 복잡합니다. 따라서 BI는 허용되는 형식으로 구성한 데이터로만 작업할 수 있습니다. 데이터 과학 기술은 데이터에 이러한 경계를 둘 필요가 없으며 다양한 소스에서 자유 형식 데이터를 수집할 수 있습니다.

사실 데이터 과학은 기초적인 비즈니스 인텔리전스에서 나왔습니다. 이전의 데이터 분석가는 과거 성과를 설명하기 위해서만 데이터를 작업하고 분석했습니다. 그 당시 기업들은 과거가 미래를 예측할 수 있다는 것을 깨달았고 과거의 성공을 복제하고 실수를 없애기 위해 취해야 할 조치를 처방하도록 요청했습니다. 이것이 데이터 과학이 탄생한 방법입니다. 데이터 과학자는 이제 패턴과 추세를 찾고 경쟁력 향상을 위해 미래 행동을 예측할 수 있습니다.

데이터 과학, 비즈니스 인텔리전스 및 차이점

데이터가 제한되고 기존의 비즈니스 인텔리전스 기술로 충분했던 때가 있었습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 빅 데이터가 등장했습니다. 현재 다양한 소스에서 다양한 형태의 데이터가 제공되고 있습니다. 따라서 기업은 이제 모든 것을 이해하기 위해 데이터 과학자에 의존해야 합니다.

미래를 내다보면 데이터 과학이 전통적인 비즈니스 인텔리전스 모델을 압도할 것으로 예상됩니다. 데이터 과학의 주요 기여는 지능의 자동화가 될 것입니다. 비즈니스 인텔리전스에 대한 인간의 입력 대신 알고리즘과 프로그램이 대부분의 작업을 수행할 수 있습니다. 비즈니스 직원이 올 곳은 의사 결정 단계일 뿐입니다.

이 시점에서 중앙 소스에서 처리 및 분석된 모든 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 이 데이터는 추론을 이끌어내는 데 도움이 되는 도구를 사용하여 자동화됩니다. 이러한 변화로 인해 데이터는 마침내 핵심 비즈니스 운영의 주류로 옮겨졌습니다. 이전에 비즈니스 인텔리전스는 IT 전문가의 거의 독점적인 영역이었습니다. 그러나 데이터 과학은 비즈니스 프로세스에 관련된 모든 직원이 데이터 과학에 더 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.

미래에는 데이터 과학자들이 지능을 자동화하고 그 이후에 한 걸음 물러나 필요할 때만 지원을 제공하기 위해 올 것으로 예상됩니다. 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스 전문가는 여전히 함께 작업할 수 있으며, 여기서 후자는 데이터 과학자가 미래를 기반으로 구축할 기존 데이터 세트에 대한 통찰력을 제공합니다.

그러나 비즈니스 인텔리전스만으로는 더 이상 모든 작업을 수행할 수 없습니다. 데이터가 너무 복잡하고 다층화되었습니다. 비즈니스 인텔리전스는 데이터를 가져와 현재의 오래된 데이터에만 대응할 수 있습니다. 데이터 과학은 이러한 침해에 발을 딛고 미래에 향상된 역량을 주장하기 위한 솔루션을 사전에 제안합니다.

데이터 과학 자체는 처음 시작했을 때부터 크게 발전했습니다. 기술은 다양한 형식의 더 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 새로운 기술 중 일부는 데이터 거버넌스, 고객 보고 및 드릴다운 형식의 분석과 관련이 있습니다. 정적인 보고의 시대는 지났습니다. 지금은 가용한 데이터에서 가능한 최상의 추론을 바탕으로 즉각적인 의사결정이 필요한 때입니다.

데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스의 대조

고급 상태에서도 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스를 구분할 수 있는 가장 큰 차이점은 머신 러닝 라이브러리의 크기와 범위입니다. 기계 학습 라이브러리를 사용하면 비즈니스 세계의 일반인이 부분적으로 또는 완전히 자동화된 데이터를 담당하고 거기에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

어떤 면에서 데이터 과학은 데이터 분석의 전체 분야를 덜 엘리트적으로 만들고 있습니다. 미래에는 기본 자격을 갖춘 사람들이 데이터를 이해하여 비즈니스 인텔리전스를 사용하고 고급 수준의 분석에 참여할 것으로 기대할 수 있습니다. 특히 정보 기술 부문 출신일 필요는 없습니다.

데이터 과학은 비즈니스 직원이 더 이상 데이터의 기술 운영에 관심을 가질 필요가 없다는 추가 이점을 제공합니다. 그들은 이윤을 창출하고 경쟁력과 수익성을 높이는 결과에 집중하여 운영 측면에 집중할 수 있습니다.

현재 존재하는 BI 플랫폼에서는 조직이 자체적으로 데이터 작업을 할 수 없습니다. 그들은 데이터를 수집하고 패턴과 추세를 식별하는 비즈니스 인텔리전스 전문가로 구성된 전문 팀이 필요합니다. 이제 데이터 과학이 머신 러닝에 의해 강화됨에 따라 이러한 기술적 전문 지식의 필요성이 점차 줄어들고 있습니다. 비즈니스 이해 관계자는 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가능한 최상의 결정을 내리는 데 도움이 되는 추론을 분석 및 도출할 수 있습니다.

데이터 과학이 비즈니스 인텔리전스에서 갈라지는 4가지 주요 영역은 데이터의 크기, 데이터의 다양성, 규범적 역량 및 시각화 플랫폼입니다. 차이가 두드러지는 것은 이러한 영역 내의 차이를 구분할 때입니다. 고급 비즈니스 인텔리전스에서도 데이터 검색 도구는 처리할 수 있는 데이터의 다양성과 양을 제한합니다. 데이터 과학은 이러한 모든 경계를 허물고 모든 종류의 데이터를 처리하고 거기에서 분석을 준비할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 통한 데이터 과학의 보완적 성격

위에서 몇 가지 대조를 그렸지만 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스는 모두 데이터 분석에 의존하기 때문에 그 안에 많은 보완적인 부분이 있음을 다시 기억하는 것이 좋습니다. 두 분야에 공통적인 시각화 및 알고리즘과 같은 프로세스와 기능이 있으며 두 분야의 추론은 비즈니스 잠재력에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

BI 전문가와 데이터 과학자가 협력하면 시너지 효과를 얻을 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스에 대해 작업하는 분석가는 구조화된 데이터에 더 능숙하므로 신속한 분석을 위해 데이터를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학자는 이를 자신의 모델에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다.

오랫동안 비즈니스 인텔리전스를 사용해 온 전문가들은 비즈니스의 현재 상태를 알려주는 분석의 현재 범위를 제공할 수도 있습니다. 이 기술적인 분석을 사용하여 데이터 과학자는 알고리즘 모델을 더욱 강력하게 만들어 미래를 예측하고 보다 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.

궁극적으로 모든 비즈니스의 분석 부서 또는 팀에서 둘 다 자리를 찾을 것입니다. BI 전문가가 기술 활동 보고를 담당합니다. 대조적으로, 데이터 과학자는 이를 자동화하고 비즈니스 이해 관계자에게 직접 미래 솔루션을 제공하는 책임이 있습니다.

데이터 과학자에게 비즈니스 업무의 현재 분석에 필요한 매개변수가 무엇인지 정확하게 말할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 분석가의 도움으로 분석 팀은 비즈니스 직원이 기술 운영의 세부 사항에 들어가지 않고도 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.

결론적으로 기술적으로 가장 정통한 조직조차도 기술의 진화와 변화에 보조를 맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 또한 들어오는 데이터의 양을 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 모든 기술을 일관된 플랫폼으로 구성하려면 비즈니스 인텔리전스가 필요합니다. 관리자와 의사 결정자가 문제 없이 작업할 수 있는 정도로 데이터를 통제하려면 데이터 과학자가 필요합니다.

따라서 미래에 우리에게 필요한 것은 기술, 데이터 및 사람이 함께 작업할 수 있는 보다 통합된 시스템입니다. 따라서 모든 조직에 강력한 데이터 분석 팀을 구성하는 것이 시급합니다. 이는 비즈니스 의사 결정을 간소화하고 전체 프로세스를 더 빠르게 렌더링하고 이러한 회사에 시장에서 경쟁 우위를 제공하는 데 도움이 됩니다.

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