Business Intelligence vs Data Science: Jakie są różnice?

Zanim przyjrzymy się im razem, porównamy je i skontrastujemy, dobrze będzie przyjrzeć się tym dwóm terminom i najpierw je zdefiniować. Oba są niezbędnymi terminologiami w dziedzinie analityki danych. Mimo że w tych dziedzinach przebiega wiele wspólnych wątków, wyznaczają one wyraźne granice podczas studiowania nauki o danych w porównaniu z analizą biznesową.

W biznesie, jak sama nazwa wskazuje, data science opiera się przede wszystkim na danych. Korzystamy z wielu interdyscyplinarnych strumieni naukowych na zazwyczaj dużej ilości danych, aby uzyskać wnioski i spostrzeżenia.

W przeciwieństwie do tego, Business Intelligence (BI) pomaga w zrozumieniu aktualnej kondycji firmy poprzez uwzględnienie historycznej wydajności organizacji. Podsumowując, kiedy mówimy o data science vs business intelligence, ta pierwsza zajmuje się analizą danych z przeszłości w celu uzyskania prognoz na przyszłość, podczas gdy ta druga wykorzystuje dane z przeszłości do wnioskowania na teraźniejszość. BI obejmuje głównie to, co jest znane jako analiza opisowa, podczas gdy nauka o danych jest często wykorzystywana w analizie preskryptywnej.

Data Science, Business Intelligence i ich podobieństwa

Zanim przejdziemy do czepiania się różnic między nimi, dobrze zrobimy, jeśli zrozumiemy podobne wątki, które łączą naukę o danych i inteligencję biznesową. Obydwa opierają się na danych, a wyniki, których szukamy, mają zasadniczo podobny zakres. Chcemy, aby obaj pomogli nam analizować możliwości rynkowe, marże zysku, zwiększone przychody i utrzymanie klientów, żeby wymienić tylko kilka.

W obu tych dziedzinach istnieje potrzeba interpretacji danych, do której musimy zatrudnić profesjonalistów, którzy potrafią przeanalizować zbiór danych i dać nam wgląd w zabezpieczenie przewagi konkurencyjnej. Menedżerowie i decydenci polegają na nich, aby uzyskać dokładną analizę, aby mogli na ich podstawie podejmować decyzje w krytycznych momentach. Mogą nie zdawać sobie sprawy, że znają wszystkie sedno tych pól.

W ten sposób ustaliliśmy, że menedżerowie i inni pracownicy mogą korzystać zarówno z analityki biznesowej, jak i nauki o danych w punktach, w których decyzja musi być kierowana danymi. Ale powtórzmy jeszcze raz różnicę między nimi. BI obsługuje dane, które zazwyczaj pochodzą z jednego źródła, są statyczne i bardzo ustrukturyzowane.

Z drugiej strony data science może zająć się danymi z wielu źródeł, ma różną strukturę i jest bardzo złożona. W ten sposób BI może pracować tylko z danymi, które skonfigurujemy w akceptowalnym formacie. Technologie nauki o danych nie wymagają nakładania takich granic na dane, a my możemy zbierać dane w dowolnej formie z różnych źródeł.

W rzeczywistości nauka o danych wywodziła się z podstawowej analizy biznesowej. Wcześniej analitycy danych pracowali i analizowali dane tylko w celu opisania wyników z przeszłości. Firmy zdały sobie wtedy sprawę, że przeszłość może przewidzieć przyszłość, i poprosiły je o przepisanie kroków, które będą musiały podjąć, aby powtórzyć wcześniejsze sukcesy i wyeliminować błędy. Tak powstała data science. Naukowcy zajmujący się danymi mogą teraz znajdować wzorce i trendy oraz przewidywać przyszłe zachowania w celu zwiększenia konkurencyjności.

Data Science, Business Intelligence i ich różnice

Był czas, kiedy dane były ograniczone i wystarczały konwencjonalne techniki business intelligence. Jednak w ostatnich latach pojawiły się Big Data. Obecnie istnieje wiele form danych pochodzących z różnych źródeł. Dlatego firmy muszą teraz polegać na analitykach danych, aby to wszystko zrozumieć.

Patrząc w przyszłość, oczekuje się, że data science pokona tradycyjne modele Business Intelligence. Głównym wkładem nauki o danych będzie automatyzacja inteligencji. Zamiast wkładu ludzkiego w analizę biznesową, większość pracy mogą wykonać algorytmy i programy. Przyjdzie personel biznesowy dopiero na etapie podejmowania decyzji.

W tym momencie powinni mieć dostęp do wszystkich przetwarzanych i analizowanych danych z centralnego źródła, które jest zautomatyzowane za pomocą narzędzi ułatwiających wyciąganie wniosków. Dzięki tej zmianie dane w końcu przeniosły się do głównego nurtu podstawowej działalności biznesowej. Business intelligence dawniej była niemal wyłączną domeną specjalistów IT. Jednak nauka o danych sprawiła, że ​​jest bardziej dostępna dla wszystkich pracowników zaangażowanych w procesy biznesowe.

Oczekuje się, że w przyszłości analitycy danych przyjdą, aby zautomatyzować inteligencję, a następnie cofną się o krok i zapewnią pomoc tylko wtedy, gdy będzie to wymagane. Analitycy danych i specjaliści ds. analityki biznesowej mogą nadal współpracować, przy czym ci drudzy zapewniają wgląd w istniejący zestaw danych, który umożliwia naukowcom danych korzystanie z przyszłości.

Ale analityka biznesowa nie może już tego robić sama. Dane stały się dla niego zbyt złożone i wielowarstwowe. Analiza biznesowa może jedynie pobierać dane i reagować na stare dane w teraźniejszości. Data science wkroczyła w to naruszenie i proaktywnie sugeruje rozwiązania, które zapewnią zwiększone kompetencje w przyszłości.

Sama nauka o danych rozwinęła się masowo od samego początku. Technologie stały się zdolne do obsługi bardziej skomplikowanych danych w wielu różnych formatach. Niektóre z nowych technologii dotyczą zarządzania danymi, raportowania klientów i analizowania w zgłębionym formacie. Era statycznego raportowania już dawno minęła. Nadszedł czas na natychmiastowe podejmowanie decyzji w oparciu o najlepsze wnioski z dostępnych danych.

Kontrast Data Science z Business Intelligence

Największą różnicą, jaką możemy wyróżnić między nauką o danych a inteligencją biznesową, nawet w zaawansowanych stanach, jest rozmiar i zakres bibliotek uczenia maszynowego. Biblioteki uczenia maszynowego pozwalają laikowi w świecie biznesu przejąć kontrolę nad danymi, które zostały zautomatyzowane, częściowo lub całkowicie, i wyciągnąć stamtąd spostrzeżenia.

W pewnym sensie nauka o danych sprawia, że ​​cała dziedzina analizy danych jest mniej elitarna. W przyszłości możemy oczekiwać, że osoby z podstawowymi kwalifikacjami zrozumieją dane, wykorzystają analizę biznesową i zaangażują się w analitykę na poziomie zaawansowanym. Nie muszą pochodzić szczególnie z sektora technologii informatycznych.

Nauka o danych daje tę dodatkową zaletę, że personel biznesowy nie musi już zajmować się operacjami technologicznymi związanymi z danymi. Mogą przenieść się i skoncentrować na stronie działalności, przynosząc zyski i skupiając się na wynikach, aby zwiększyć konkurencyjność i rentowność.

W istniejących obecnie platformach BI organizacje nie mogą samodzielnie pracować na danych. Potrzebują eksperckiego zespołu specjalistów ds. analizy biznesowej, którzy zbierają dane i identyfikują wzorce i trendy. Ponieważ nauka o danych jest teraz zasilana przez uczenie maszynowe, zapotrzebowanie na taką wiedzę techniczną stopniowo maleje. Interesariusze biznesowi mogą wydobywać niezbędne informacje z danych oraz analizować i wyciągać wnioski, które pomagają im podejmować najlepsze możliwe decyzje.

Cztery główne obszary, w których nauka o danych odbiega od analizy biznesowej, to rozmiar danych, różnorodność danych, możliwości nakazowe i platformy wizualizacyjne. Kiedy dzielimy wariancje w tych obszarach, różnice stają się rażące. Nawet w przypadku zaawansowanej analizy biznesowej narzędzia do wykrywania danych ograniczają różnorodność i ilość danych, które mogą przetwarzać. Nauka o danych łamie wszystkie te granice i może radzić sobie z każdym rodzajem danych i stamtąd przygotowywać analizę.

Komplementarność nauki o danych z Business Intelligence

Chociaż powyżej nakreśliliśmy pewne kontrasty, dobrze będzie pamiętać, że ponieważ zarówno nauka o danych, jak i inteligencja biznesowa opierają się na analizie danych, istnieje wiele uzupełniających się części. Istnieją procesy i funkcje, takie jak wizualizacje i algorytmy, wspólne dla obu dziedzin, a wnioski płynące z obu tych dziedzin prawdopodobnie wpłyną na potencjał biznesowy.

Kiedy eksperci BI i analitycy danych współpracują ze sobą, mogą osiągnąć efekt synergii. Analitycy zajmujący się analizą biznesową lepiej radzą sobie z danymi strukturalnymi, dzięki czemu mogą pomóc w przygotowaniu danych do szybkiej analizy. Analitycy danych mogą wykorzystać je jako dane wejściowe do własnych modeli.

Specjaliści, którzy tak długo pracowali z analizą biznesową, mogą również zaoferować swój aktualny zakres analityki, który daje aktualny status firmy. Korzystając z tej opisowej analizy, naukowcy zajmujący się danymi mogą przewidywać przyszłość i dostarczać dokładniejsze prognozy, czyniąc swoje modele algorytmiczne jeszcze mocniejszymi.

Docelowo w dziale analityki lub zespole dowolnej firmy, obaj znajdą miejsce. Ekspert BI będzie odpowiedzialny za raportowanie działań technicznych. Z kolei data scientist będzie odpowiedzialny za ich automatyzację i dostarczanie przyszłych rozwiązań bezpośrednio interesariuszom biznesowym.

Z pomocą analityka analityki biznesowej, który może dokładnie powiedzieć analitykowi danych, jakie parametry są wymagane do bieżącej analizy spraw biznesowych, zespół analityczny może zbudować model, który może pomóc personelowi biznesowemu w podejmowaniu decyzji bez wchodzenia w szczegóły operacji technologicznych.

Podsumowując, nawet najbardziej zaawansowane technologicznie organizacje walczą, aby nadążyć za ewolucją i zmianą technologii. Walczą również z ilością napływających danych. Aby ustrukturyzować wszystkie te technologie w spójną platformę, wymagana jest analiza biznesowa. Powstrzymanie danych w takim stopniu, w jakim menedżerowie i decydenci mogą nad nimi bezproblemowo pracować, wymaga analityka danych.

Dlatego w przyszłości potrzebujemy bardziej zintegrowanych systemów, w których technologia, dane i ludzie mogą ze sobą współpracować. Dlatego potrzebą chwili jest zbudowanie silnych zespołów analityki danych w każdej organizacji. Pomoże to usprawnić podejmowanie decyzji biznesowych, przyspieszyć cały proces i dać takim firmom przewagę konkurencyjną na rynku.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych.