Data Science vs Business Intelligence: różnica między Data Science a Business Intelligence

Jeśli jest coś, co jest wspólne dla prawie wszystkich sektorów nowoczesnego przemysłu, to Big Data. Podczas gdy dane to nowa waluta XXI wieku, eksperci, którzy potrafią skutecznie wykorzystać Big Data, są nieocenionym atutem firm i organizacji. Data Scientists i specjaliści Business Intelligence (BI) to dwa tak cenione aktywa dla firm, ponieważ mogą wydobywać znaczące wnioski z surowych danych, aby pomóc zwiększyć zyski i zdobyć przewagę nad konkurencją.

Tak, zarówno naukowcy zajmujący się danymi, jak i analitycy BI ściśle współpracują, aby przekształcić surowe dane w gotowe informacje biznesowe, które mogą tworzyć wartość dla firmy. Ich celem jest uzyskanie korzystnych wyników biznesowych, takich jak zwiększenie zwrotu z inwestycji, rozszerzenie zasięgu marki, zwiększenie satysfakcji klienta, utrzymanie klienta i tak dalej. Innymi słowy, naukowcy zajmujący się danymi i analitycy BI pomagają zrozumieć Big Data, dostarczając konkurencyjną inteligencję lub bogate w dane spostrzeżenia.

Ale czy to oznacza, że ​​te dwie role są takie same?

Nie, nie są takie same.

Chociaż Data Science i Business Intelligence to powiązane dziedziny, które koncentrują się na czerpaniu wartości z Big Data, mają spory udział w różnicach. Dzisiaj zagłębimy się w te różnice, aby lepiej zrozumieć dwie powiązane ze sobą dziedziny — Data Science i Business Intelligence.

Data Science a Business Intelligence: co one oznaczają?

U podstaw Data Science polega na badaniu, analizowaniu i interpretowaniu obszernych danych w celu uzyskania ukrytych spostrzeżeń od wewnątrz, łącząc nauki interdyscyplinarne, takie jak matematyka, statystyka, informatyka i informatyka. W związku z tym Data Science analizuje trendy danych z przeszłości, aby tworzyć oparte na danych prognozy na przyszłość. Z drugiej strony Business Intelligence odnosi się do zestawu technologii i strategii, które firma wykorzystuje do analizy danych biznesowych.

Podczas gdy Data Science jest w dużej mierze wykorzystywana do analizy predykcyjnej lub preskryptywnej , organizacje używają głównie BI do analizy opisowej (raportowania).

Data Science a Business Intelligence: jakie są główne różnice?

Data Science zmienia zasady XXI wieku. Całkowicie zmieniło sposób, w jaki firmy obsługują dane. Wcześniej BI było w dużej mierze domeną manualną, monitorowaną i wykonywaną przez specjalistów IT. Jednak obecnie, dzięki technologiom Data Science, większość operacji BI i Data Analytics jest zautomatyzowana – dane biznesowe są przechowywane w scentralizowanych repozytoriach danych, z których eksperci od danych mogą uzyskiwać informacje i inteligencję za pomocą zautomatyzowanych narzędzi, gdy jest to wymagane. W ten sposób Data Science przeniosła podstawowe operacje BI i Analytics na pierwszy plan biznesowej kanwy.

Oto 6 wskazówek podkreślających różnicę między Data Science a Business Intelligence:

1. Skupienie i perspektywa

Jak wspomnieliśmy wcześniej, Data Science ma na celu spoglądanie w przyszłość. Interpretuje dane z przeszłości i teraźniejszości, aby zobrazować, jak będzie wyglądać przyszłość firmy. W przeciwieństwie do tego, BI spogląda wstecz na dane historyczne, aby dostarczać szczegółowe raporty, wskaźniki KPI i trendy. Jednak w przeciwieństwie do Data Science, BI nie pokazuje, jak spostrzeżenia mogą wyglądać w przyszłości poprzez odpowiednią wizualizację.

2. Proces

Podczas gdy Data Science polega na eksploracji głębi danych biznesowych i eksperymentowaniu ze spostrzeżeniami na wiele możliwych sposobów, tradycyjne systemy BI są statyczne, ponieważ nie zapewniają możliwości eksploracji i eksperymentowania ze sposobem, w jaki firma zbiera i przetwarza dane.

3. Obsługa danych

BI jest przeznaczony do analizowania i interpretowania wysoce ustrukturyzowanych i statycznych danych, ale Data Science obsługuje szybkie, duże i wielostrukturalne złożone dane zebrane z różnych źródeł. Chociaż BI ma na celu zrozumienie tylko wstępnie sformatowanych danych w określonych formatach, technologie Data Science mogą skutecznie zbierać, czyścić, przetwarzać, analizować, interpretować i wizualizować dane w dowolnym formacie zebrane z wielu źródeł.

4. Przechowywanie danych

Obecny scenariusz biznesowy jest niezwykle dynamiczny. Nowe trendy, nowe technologie i nowe metodologie nieustannie kształtują branżę, gdy mówimy. Dlatego ważne jest, aby dane, jak każdy inny zasób przedsiębiorstwa, były wystarczająco elastyczne, aby można je było zsynchronizować z szybko zmieniającymi się trendami w branży. W tym miejscu Data Science bierze górę nad BI – podczas gdy systemy BI przechowują dane w silosach w hurtowniach danych (co utrudnia wdrażanie w infrastrukturze biznesowej), Data Science przyjmuje podejście centralnego repozytorium, aby pomóc w przenoszeniu danych w czasie rzeczywistym.

5. Koncentracja na biznesie

Data Science i BI różnią się sposobem, w jaki dostarczają wartość biznesowi. Business Intelligence analizuje dane historyczne i obecne, aby znaleźć odpowiedzi na pytania, które już leżą na stole. Jednak Data Science zagłębia się w duże i złożone zbiory danych, aby odkryć nowe i innowacyjne pytania, o których istnieniu nie wiedziałeś. W ten sposób Data Science zachęca firmy do odkrywania nowych możliwości, domen i wyzwań dzięki wglądowi w dane.

6. Własność IT vs Własność firmy

Wcześniej narzędzia i systemy BI były głównie kontrolowane i zarządzane przez dział IT, który ręcznie wydobywał informacje, a następnie przekazywał je analitykom danych do dalszej interpretacji. Data Science zmieniło to podejście, zestawiając jednocześnie wszystkie powiązane działania.

Rozwiązania i technologie Data Science są obsługiwane przez analityków danych, naukowców zajmujących się danymi i specjalistów BI, którzy mogą skupić się na analizie danych w celu tworzenia praktycznych prognoz biznesowych, zamiast poświęcać swój czas na „porządkowanie IT”.

Naukowcy zajmujący się danymi kontra analitycy BI

Do tej pory musi być dla ciebie jasne, że naukowcy zajmujący się danymi i analitycy BI to dwie różne role w organizacji. Podczas gdy pierwsza z nich koncentruje się na ekstrapolacji danych z przeszłości, aby pomóc firmom złagodzić potencjalne ryzyko biznesowe i wyzwania w przyszłości, druga koncentruje się na interpretacji danych z przeszłości w celu znalezienia odpowiedzi na najpilniejsze pytania i wyzwania biznesowe. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi i analitycy BI pracują ramię w ramię, aby wyposażyć firmy w spostrzeżenia oparte na danych i pomóc im przygotować się na obecne i przyszłe scenariusze biznesowe.

To, co łączy Data Scientists i analityków BI, to ich miłość i przywiązanie do analizy danych. Obaj eksperci korzystają z zaawansowanych algorytmów, narzędzi i struktur w różnych możliwościach i stopniach, aby zapewnić firmom oparte na faktach i bardzo dokładne spostrzeżenia, które mogą przyczynić się do powstania lub złamania biznesu.

Ponieważ Data Science i Business Intelligence są obecnie gorącymi i popularnymi dziedzinami w branży, niezwykle opłaca się rozwijać umiejętności Data Science i BI. A co jest lepszego niż zapisanie się na kurs certyfikacyjny w celu rozwijania umiejętności branżowych?

upGrad oferuje doskonałe programy certyfikacji Data Science i Business Analytics przeznaczone wyłącznie dla nowicjuszy i profesjonalistów:

• Dyplom PG z nauki o danych (IIIT-B)
• Master of Science in Data Science (LJMU & IIIT-B)
• Certyfikacja PG w dziedzinie nauki o danych (IIIT-B)
• Program certyfikacji Business Analytics
• Global Master Certificate in Business Analytics (MSU)
• Program Executive PG w Business Analytics (LIBA)

Każdy z tych programów jest realizowany poprzez połączenie wykładów online, sesji na żywo i uczenia się peer-to-peer. Studenci zdobywają dogłębną wiedzę przedmiotową, a także zdobywają praktyczne doświadczenie podczas pracy nad studiami przypadków i zadaniami. upGrad obiecuje dedykowane wsparcie mentorskie i pomoc w zakresie stażu dla kandydatów, aby pomóc w pomyślnym rozpoczęciu kariery.

Czy jesteś gotowy na zbudowanie kariery w Data Science?

Wniosek

Struktura Programu Data Science ma na celu ułatwienie Ci stania się prawdziwym talentem w dziedzinie Data Science, co ułatwia znalezienie najlepszego pracodawcy na rynku. Zarejestruj się już dziś, aby rozpocząć swoją przygodę ze ścieżką edukacyjną z upGrad!

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.