Business Intelligence vs Data Science: Care sunt diferențele?

Înainte să le privim împreună și să le comparăm și să le contrastăm, vom face bine să ne uităm la acești doi termeni și să îi definim mai întâi. Ambele sunt terminologii esențiale în domeniul analizei datelor. Chiar dacă aceste domenii au multe fire comune care le parcurg, ele reprezintă granițe clare atunci când studiezi știința datelor și inteligența de afaceri.

Când este folosită în afaceri, după cum sugerează și numele, știința datelor se bazează în primul rând pe date. Folosim mai multe fluxuri științifice interdisciplinare pe un volum mare de date de obicei pentru a obține inferențe și perspective.

Spre deosebire de aceasta, business intelligence (BI) ajută la înțelegerea stării de sănătate actuală a unei afaceri, luând în considerare performanța istorică a unei organizații. Astfel, pentru a rezuma, atunci când vorbim de știința datelor vs inteligența de afaceri, prima se ocupă de analiza datelor din trecut pentru a oferi proiecții viitoare, în timp ce cea de-a doua folosește datele din trecut pentru inferențe prezente. BI cuprinde în principal ceea ce este cunoscut ca analiză descriptivă, în timp ce știința datelor este folosită frecvent în analiza prescriptivă.

Știința datelor, Business Intelligence și asemănările lor

Înainte de a analiza diferențele dintre ele, vom face bine să înțelegem firele similare care leagă știința datelor și inteligența de afaceri. Ambele se bazează pe date, iar rezultatele pe care le căutăm de la ele sunt în mare măsură similare ca scop. Ne dorim ca ambele să ne ajute să analizăm oportunitățile de pe piață, marjele de profit, veniturile crescute și păstrarea clienților, pentru a numi câteva.

În ambele domenii, există o nevoie de interpretare a datelor, pentru care trebuie să angajăm profesioniști care să analizeze un set de date și să ne ofere perspective pentru a ne asigura avantaje competitive. Managerii și factorii de decizie se bazează pe ei pentru a obține analize precise, astfel încât să poată decide pe baza lor în momente critice. S-ar putea să nu fie conștienți că cunosc toate esențialul acestor domenii.

Astfel, am stabilit că managerii și alți angajați pot folosi atât business intelligence, cât și știința datelor în punctele în care o decizie trebuie să fie condusă de date. Dar să reiterăm încă o dată diferența dintre ele. BI gestionează datele care, în general, provin dintr-o singură sursă, sunt statice și foarte structurate.

Pe de altă parte, știința datelor poate avea grijă de date din mai multe surse, are structuri diferite și este extrem de complexă. Astfel, BI poate lucra doar cu date pe care le configurăm într-un format acceptabil. Tehnologiile științei datelor nu au nevoie de astfel de limite pentru a fi puse pe date și putem aduna date în formă liberă dintr-o varietate de surse.

De fapt, știința datelor provenea din inteligența de afaceri rudimentară. Analiștii de date anteriori obișnuiau să lucreze și să analizeze datele doar pentru a descrie performanțele anterioare. Companiile și-au dat seama la acel moment că trecutul poate prezice viitorul și le-au cerut să prescrie pașii pe care ar trebui să-i facă pentru a reproduce succesele trecute și a elimina greșelile. Așa a apărut știința datelor. Oamenii de știință de date ar putea acum să găsească modele și tendințe și să prezică comportamentul viitor pentru creșterea competitivității.

Știința datelor, Business Intelligence și diferențele lor

A existat o perioadă în care datele erau limitate și tehnicile convenționale de business intelligence erau suficiente. Cu toate acestea, în ultimii ani au apărut Big Data. Există mai multe forme de date care vin acum din diverse surse. Prin urmare, companiile trebuie să se bazeze acum pe oamenii de știință de date pentru a înțelege totul.

Privind spre viitor, este de așteptat ca știința datelor să depășească modelele tradiționale de business intelligence. Principala contribuție a științei datelor va fi automatizarea inteligenței. În loc de aportul uman în business intelligence, algoritmii și programele pot face cea mai mare parte a muncii. Unde va veni personalul de afaceri este doar în faza de luare a deciziilor.

În acest moment, aceștia ar trebui să aibă acces la toate datele procesate și analizate dintr-o sursă centrală, care este automatizată cu ajutorul unor instrumente care să îi ajute să tragă concluzii. Odată cu această schimbare, datele s-au mutat în sfârșit în curentul principal al operațiunilor de bază ale afacerii. Mai devreme, Business Intelligence era un domeniu aproape exclusiv al profesioniștilor IT. Cu toate acestea, știința datelor a făcut-o mai accesibilă pentru tot personalul implicat în procesele de afaceri.

În viitor, este de așteptat ca oamenii de știință din date să vină să automatizeze informațiile și să facă un pas înapoi după aceea și să ofere asistență numai atunci când este necesar. Oamenii de știință de date și profesioniștii în intelligence de afaceri pot lucra în continuare împreună, în cazul în care cei din urmă oferă informații despre setul de date existent pentru ca cercetătorul de date să se bazeze pe viitor.

Dar business intelligence nu mai poate face totul singură. Datele au devenit prea complexe și cu mai multe straturi pentru ele. Business Intelligence poate prelua date și poate reacționa la datele vechi doar în prezent. Știința datelor a pășit în această încălcare și sugerează în mod proactiv soluții pentru a revendica o competență sporită în viitor.

Știința datelor în sine a progresat masiv de când a început. Tehnologiile au devenit capabile să manipuleze date mai complicate în multe formate diferite. Unele dintre noile tehnologii se referă la guvernarea datelor, raportarea clienților și analiza într-un format detaliat. Era raportării statice a trecut de mult. Acum este momentul pentru luarea instantanee a deciziilor bazate pe cele mai bune inferențe posibile din datele disponibile.

Contrastul dintre Data Science și Business Intelligence

Cea mai mare distincție pe care o putem face între știința datelor și inteligența de afaceri, chiar și în stările avansate, este dimensiunea și gama bibliotecilor de învățare automată. Bibliotecile de învățare automată permit unui neprofesionist din lumea afacerilor să preia controlul asupra datelor care au fost automatizate, fie parțial, fie complet, și să extragă perspective de acolo.

Într-un fel, știința datelor face întregul domeniu al analizei datelor mai puțin elitist. În viitor, ne putem aștepta ca oamenii cu calificări de bază să înțeleagă datele pentru a folosi business intelligence și a se angaja în analiză la un nivel avansat. Nu trebuie să provină în special din sectorul tehnologiei informației.

Știința datelor oferă acest avantaj suplimentar că personalul de afaceri nu trebuie să se mai preocupe de operațiunile tehnologice ale datelor. Ei se pot deplasa și se pot concentra pe partea operațiunilor, aducând profituri și concentrându-se pe rezultate pentru a crește competitivitatea și profitabilitatea.

În platformele BI existente în prezent, organizațiile nu pot lucra singure asupra datelor. Au nevoie de o echipă de experți de profesioniști în business intelligence care preia date și identifică tiparele și tendințele. Pe măsură ce știința datelor este acum alimentată de învățarea automată, nevoia pentru o astfel de expertiză tehnică scade treptat. Părțile interesate de afaceri pot extrage informațiile necesare din date și pot analiza și trage concluziile lor, ceea ce îi ajută să ia cele mai bune decizii posibile.

Cele patru domenii principale în care știința datelor diferă de business intelligence sunt dimensiunea datelor, varietatea datelor, capacitățile prescriptive și platformele de vizualizare. Atunci când compartimentăm variațiile din aceste zone, diferențele devin flagrante. Chiar și în domeniul business intelligence avansat, instrumentele de descoperire a datelor limitează varietatea și volumul de date pe care le pot procesa. Știința datelor depășește toate aceste limite și poate face față oricărui tip de date și poate pregăti o analiză de acolo.

Natura complementară a științei datelor cu Business Intelligence

Deși am trasat câteva contraste mai sus, vom face bine să ne amintim din nou că, deoarece atât știința datelor, cât și business intelligence se bazează pe analiza datelor, există multe părți complementare în acestea. Există procese și funcții precum vizualizări și algoritmi comuni în ambele domenii, iar inferențe din ambele sunt probabil să afecteze potențialul de afaceri.

Atunci când experții BI și oamenii de știință de date lucrează împreună, ei pot obține un rezultat sinergetic. Analiștii care lucrează la business intelligence sunt mai buni la datele structurate și, prin urmare, pot ajuta la pregătirea datelor pentru o analiză rapidă. Oamenii de știință de date le pot folosi ca input pentru propriile modele.

Profesioniștii care au lucrat atât de mult timp cu business intelligence pot oferi, de asemenea, domeniul lor actual de analiză, care oferă starea actuală a afacerii. Folosind această analiză descriptivă, oamenii de știință de date pot prezice viitorul și pot oferi proiecții mai precise, făcând modelele lor algoritmice și mai puternice.

În cele din urmă, în divizia de analiză sau în echipa oricărei afaceri, ambele își vor găsi un loc. Expertul BI va fi responsabil de raportarea activităților tehnice. În schimb, cercetătorul de date va fi responsabil pentru automatizarea acestora și pentru furnizarea de soluții viitoare direct părților interesate de afaceri.

Cu ajutorul analistului de business intelligence care îi poate spune data scientist exact ce parametri sunt necesari pentru analiza curentă a afacerilor de afaceri, echipa de analiză poate construi un model care poate ajuta personalul de afaceri să ia decizii fără a intra în detaliile operațiunilor tehnologice.

În concluzie, chiar și cele mai experimentate organizații din punct de vedere tehnologic se luptă să țină pasul cu evoluția și schimbarea tehnologiei. De asemenea, se luptă să facă față cantității de date care vin. Pentru a structura toate aceste tehnologii într-o platformă coerentă, este necesară inteligența de afaceri. Pentru a controla datele într-o măsură în care managerii și factorii de decizie pot lucra la ele fără probleme, este nevoie de un cercetător de date.

Astfel, ceea ce avem nevoie în viitor sunt sisteme mai integrate în care tehnologia, datele și oamenii să poată lucra împreună. Prin urmare, necesitatea orei este de a construi echipe puternice de analiză a datelor în fiecare organizație. Acest lucru va ajuta la eficientizarea procesului de luare a deciziilor de afaceri, făcând întregul proces mai rapid și oferind acestor companii un avantaj competitiv pe piață.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.