데이터 과학 대 비즈니스 인텔리전스: 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스의 차이점

현대 산업의 거의 모든 분야에 공통적인 것이 있다면 빅 데이터입니다. 데이터는 21세기의 새로운 화폐이지만 빅데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 전문가는 기업과 조직의 소중한 자산입니다. 데이터 과학자와 BI(비즈니스 인텔리전스) 전문가는 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하여 이익을 늘리고 경쟁자보다 우위를 점할 수 있기 때문에 기업에 있어 중요한 자산입니다.

예, 데이터 과학자와 BI 분석가는 모두 원시 데이터를 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 비즈니스용 통찰력으로 변환하기 위해 긴밀히 협력합니다. ROI 향상, 브랜드 도달 범위 확장, 고객 만족도 향상, 고객 유지 등과 같은 유리한 비즈니스 결과를 만드는 것을 목표로 합니다. 즉, 데이터 과학자와 BI 분석가는 경쟁력 있는 인텔리전스 또는 풍부한 데이터 통찰력을 제공하여 빅 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

그런데 이 두 역할이 같다는 말입니까?

아니요, 그들은 동일하지 않습니다.

데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스는 빅 데이터에서 가치를 창출하는 데 중점을 둔 관련 분야이지만 상당한 차이가 있습니다. 오늘 우리는 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스라는 상호 관련된 두 분야를 더 잘 이해하기 위해 이러한 차이점에 대해 자세히 알아볼 것입니다.

데이터 과학 대 비즈니스 인텔리전스: 무엇을 의미합니까?

데이터 과학의 핵심은 수학, 통계, 컴퓨터 과학 및 정보 과학과 같은 학제 간 과학을 결합하여 내부에서 숨겨진 통찰력을 얻기 위해 방대한 데이터를 연구, 분석 및 해석하는 것입니다. 따라서 데이터 사이언스는 과거 데이터 동향을 분석하여 데이터 기반 미래 예측을 합니다. 반면에 비즈니스 인텔리전스는 회사에서 비즈니스 데이터를 분석하는 데 사용하는 기술 및 전략 모음을 나타냅니다.

Data Science는 Predictive Analytics 또는 Prescriptive Analytics 에 주로 사용되지만 조직에서는 주로 BI를 Descriptive Analytics (보고)에 사용합니다.

데이터 과학 대 비즈니스 인텔리전스: 주요 차이점은 무엇입니까?

데이터 과학은 21세기 게임 체인저입니다. 기업이 데이터를 처리하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이전에 BI는 IT 전문가가 모니터링하고 수행하는 수동 영역이었습니다. 그러나 오늘날 데이터 과학 기술 덕분에 대부분의 BI 및 데이터 분석 작업이 자동화되었습니다. 비즈니스 데이터는 중앙 집중식 데이터 리포지토리에 저장되어 데이터 전문가가 필요할 때 자동화된 도구를 사용하여 통찰력과 인텔리전스를 추출할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Data Science는 핵심 BI 및 분석 작업을 비즈니스 캔버스의 최전선으로 가져왔습니다.

다음은 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스의 차이점을 강조하는 6가지 사항입니다.

1. 초점 및 관점

앞서 언급했듯이 데이터 과학은 미래를 엿볼 수 있도록 설계되었습니다. 과거와 현재 데이터를 해석하여 회사의 미래가 어떤 모습일지 시각화합니다. 이와는 대조적으로 BI는 과거를 뒤돌아보고 자세한 보고서, KPI 및 추세를 제공합니다. 그러나 데이터 과학과 달리 BI는 적절한 시각화를 통해 통찰력이 미래에 어떤 모습일지 묘사하지 않습니다.

2. 프로세스

데이터 과학은 비즈니스 데이터의 깊이를 탐구하고 가능한 다양한 방법으로 통찰력을 실험하는 것에 관한 것이지만 기존 BI 시스템은 회사가 데이터를 수집하고 처리하는 방법을 탐색하고 실험할 범위를 제공하지 않는다는 점에서 정적입니다.

3. 데이터 처리

BI는 고도로 구조화된 정적인 데이터를 분석하고 해석하도록 구축되었지만 데이터 과학은 서로 다른 소스에서 수집된 고속, 대용량, 다중 구조화된 복잡한 데이터를 지원합니다. BI는 특정 형식의 미리 형식이 지정된 데이터만 이해하도록 설계되었지만 데이터 과학 기술은 여러 소스에서 수집된 자유 형식 데이터를 효과적으로 수집, 정리, 처리, 분석, 해석 및 시각화할 수 있습니다.

4. 데이터 저장

현재 비즈니스 시나리오는 매우 역동적입니다. 새로운 트렌드, 새로운 기술 및 새로운 방법론은 우리가 말하는 것처럼 지속적으로 업계를 형성합니다. 따라서 데이터는 다른 기업 자산과 마찬가지로 빠르게 변화하는 업계 동향과 동기화할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. 여기에서 데이터 과학이 BI보다 우위를 점하고 있습니다. BI 시스템은 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하는 반면(비즈니스 인프라 전반에 배포하기 어렵게 함) 데이터 과학은 실시간으로 데이터를 이동하는 데 도움이 되는 중앙 리포지토리 접근 방식을 취합니다.

5. 비즈니스 포커스

데이터 과학과 BI는 비즈니스에 가치를 제공하는 방식이 다릅니다. 비즈니스 인텔리전스는 과거 및 현재 데이터를 분석하여 이미 테이블에 있는 질문에 대한 답변을 찾습니다. 그러나 데이터 과학은 존재하는지 몰랐던 새롭고 혁신적인 질문을 발견하기 위해 크고 복잡한 데이터 세트를 파헤칩니다. 이러한 방식으로 Data Science는 기업이 데이터 통찰력을 통해 새로운 기회, 영역 및 과제를 탐색하도록 권장합니다.

6. IT 소유 vs 기업 소유

이전에는 BI 도구와 시스템이 주로 IT 부서에서 제어 및 관리했으며, 수동으로 인텔리전스를 추출한 다음 추가 해석을 위해 데이터 분석가에게 전달했습니다. 데이터 과학은 모든 관련 작업을 동시에 대조하여 이 접근 방식을 변경했습니다.

데이터 과학 솔루션 및 기술은 "IT 하우스키핑"에 시간을 할애하는 대신 데이터 분석에 집중하여 실행 가능한 비즈니스 예측을 생성할 수 있는 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 BI 전문가에 의해 운영됩니다.

데이터 과학자와 BI 분석가

지금쯤이면 데이터 과학자와 BI 분석가가 조직 내에서 서로 다른 역할을 한다는 것이 분명해질 것입니다. 전자는 기업이 미래의 잠재적 비즈니스 위험과 과제를 완화하는 데 도움이 되도록 과거 데이터를 추정하는 데 초점을 맞추는 반면, 후자는 과거 데이터를 해석하여 즉각적인 질문과 비즈니스 과제에 대한 답을 찾는 데 중점을 둡니다. 따라서 데이터 과학자와 BI 분석가는 함께 협력하여 기업에 데이터 기반 통찰력을 제공하고 현재 및 미래의 비즈니스 시나리오에 대비할 수 있도록 지원합니다.

데이터 과학자와 BI 분석가를 하나로 묶는 것은 데이터 분석에 대한 사랑과 친밀감입니다. 두 전문가 모두 다양한 역량과 정도의 고급 알고리즘, 도구 및 프레임워크를 사용하여 비즈니스를 성패할 수 있는 사실 기반의 매우 정확한 통찰력을 기업에 제공합니다.

데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스는 현재 업계에서 가장 인기 있고 트렌드인 분야이므로 데이터 과학 및 BI 기술을 구축하는 것은 매우 좋은 일입니다. 산업별 기술을 개발하기 위해 인증 과정에 등록하는 것보다 더 나은 점은 무엇입니까?

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