Data Science vs Business Intelligence: Diferența dintre Data Science și Business Intelligence

Dacă există un lucru care este comun pentru aproape toate sectoarele industriei moderne, acesta este Big Data. În timp ce datele sunt noua monedă a secolului 21, experții care pot folosi în mod eficient Big Data sunt active neprețuite ale companiilor și organizațiilor. Oamenii de știință ai datelor și profesioniștii din Business Intelligence (BI) sunt două astfel de active valoroase pentru companii, deoarece pot extrage informații semnificative din datele brute pentru a ajuta la creșterea profiturilor și pentru a câștiga avantajul față de concurenți.

Da, oamenii de știință de date și analiștii BI lucrează îndeaproape pentru a transforma datele brute în informații pregătite pentru afaceri care pot crea valoare pentru o afacere. Acestea urmăresc să creeze rezultate favorabile în afaceri, cum ar fi creșterea rentabilității investiției, extinderea acoperirii mărcii, creșterea satisfacției clienților, reținerea clienților și așa mai departe. Cu alte cuvinte, oamenii de știință de date și analiștii BI ajută la înțelegerea Big Data prin furnizarea de informații competitive sau informații bogate în date.

Dar atunci, înseamnă că aceste două roluri sunt aceleași?

Nu, nu sunt la fel.

Deși Data Science și Business Intelligence sunt domenii înrudite care se concentrează pe producția de valoare din Big Data, ele au o parte echitabilă de diferențe. Astăzi, ne vom scufunda în profunzime în aceste diferențe pentru a înțelege mai bine cele două domenii interdependente – Știința datelor și Inteligența de afaceri.

Data Science vs. Business Intelligence: Ce înseamnă acestea?

În esență, știința datelor se referă la studiul, analiza și interpretarea datelor voluminoase pentru a obține informații ascunse din interior, combinând științe interdisciplinare precum matematica, statistica, informatica și știința informației. Astfel, Data Science analizează tendințele anterioare ale datelor pentru a face previziuni viitoare bazate pe date. Business Intelligence, pe de altă parte, se referă la suita de tehnologii și strategii pe care o companie le folosește pentru a analiza datele de afaceri.

În timp ce știința datelor este utilizată în mare măsură pentru analiza predictivă sau analiza prescriptivă , organizațiile folosesc în principal BI pentru analiză descriptivă (raportare).

Data Science vs. Business Intelligence: Care sunt diferențele majore?

Data Science este cel care schimbă jocul secolului 21. S-a transformat complet în felul în care companiile gestionează datele. Anterior, BI era în mare parte un domeniu manual, monitorizat și realizat de profesioniști IT. Cu toate acestea, astăzi, datorită tehnologiilor Data Science, majoritatea operațiunilor BI și Data Analytics sunt automatizate – datele de afaceri sunt stocate în depozite de date centralizate de unde experții în date pot extrage informații și informații folosind instrumente automatizate, după cum și atunci când este necesar. În acest fel, Data Science a adus operațiunile de bază de BI și Analytics în prim-planul afacerii.

Iată 6 indicații care evidențiază diferența dintre Data Science și Business Intelligence:

1. Focus & Perspectivă

După cum am menționat mai devreme, Data Science este concepută pentru a arunca o privire în viitor. Acesta interpretează datele trecute și prezente pentru a vizualiza cum va arăta viitorul unei companii. Spre deosebire de aceasta, BI se uită înapoi la istoric pentru a furniza rapoarte detaliate, KPI-uri și tendințe. Cu toate acestea, spre deosebire de Data Science, BI nu descrie cum ar putea arăta informațiile în viitor printr-o vizualizare adecvată.

2. Proces

În timp ce Data Science se referă la explorarea profunzimii datelor de afaceri și la experimentarea cu perspectivele în multe moduri posibile, sistemele tradiționale de BI sunt statice, deoarece nu oferă spațiul de a explora și experimenta modul în care o companie colectează și gestionează datele.

3. Manipularea datelor

BI este construit pentru a analiza și interpreta date foarte structurate și statice, dar Data Science acceptă date complexe de mare viteză, volum mare și multi-structurate, colectate din surse disparate. În timp ce BI este proiectat să înțeleagă numai date preformatate în formate specifice, tehnologiile Data Science pot colecta, curăța, procesa, analiza, interpreta și vizualiza în mod eficient datele în formă liberă colectate din mai multe surse.

4. Stocarea datelor

Scenariul actual de afaceri este extrem de dinamic. Noile tendințe, noile tehnologii și noile metodologii modelează în mod constant industria în timp ce vorbim. Prin urmare, este esențial ca datele, la fel ca orice alt activ al întreprinderii, să fie suficient de flexibile pentru a se sincroniza cu tendințele rapide ale industriei. Aici este locul în care Data Science preia mâna peste BI – în timp ce sistemele BI stochează date în depozite de date izolate (făcând dificilă implementarea în infrastructura afacerii), Data Science adoptă abordarea depozitului central pentru a ajuta la mutarea datelor în timp real.

5. Focus pe afaceri

Data Science și BI diferă în ceea ce privește modul în care oferă valoare unei afaceri. Business Intelligence analizează datele istorice și prezente pentru a afla răspunsuri la întrebările care sunt deja pe masă. Cu toate acestea, Data Science cercetează seturi de date mari și complexe pentru a descoperi întrebări noi și inovatoare despre care nu știai că există. În acest fel, Data Science încurajează companiile să exploreze noi oportunități, domenii și provocări cu informații despre date.

6. Deținut de IT vs deținut de afaceri

Anterior, instrumentele și sistemele BI erau controlate și gestionate în principal de departamentul IT, care extragea inteligența manual și apoi le transmitea analiștilor de date pentru interpretare ulterioară. Data Science a schimbat această abordare prin adunarea simultană a tuturor acțiunilor conexe.

Soluțiile și tehnologiile Data Science sunt operate de analiști de date, oameni de știință ai datelor și specialiști BI, care se pot concentra pe analiza datelor pentru a crea previziuni de afaceri acționabile în loc să-și dedice timpul „întreprinderii IT”.

Oamenii de știință de date vs. analiștii BI

Până acum, trebuie să vă fie clar că Data Scientists și analiștii BI sunt două roluri diferite în cadrul unei organizații. În timp ce primul se concentrează pe extrapolarea datelor din trecut pentru a ajuta companiile să atenueze potențialele riscuri de afaceri și provocări în viitor, cel de-al doilea se concentrează pe interpretarea datelor din trecut pentru a găsi răspunsuri la întrebările imediate și provocările de afaceri. Prin urmare, oamenii de știință de date și analiștii BI lucrează mână în mână pentru a dota companiile cu informații bazate pe date și pentru a le ajuta să fie pregătite pentru scenariile de afaceri prezente și viitoare.

Ceea ce unește oamenii de știință în date și analiștii BI este dragostea și afinitatea lor față de analiza datelor. Ambii experți folosesc algoritmi, instrumente și cadre avansate în diferite capacități și grade pentru a oferi companiilor informații bazate pe fapte și foarte precise care pot face sau distruge o afacere.

Deoarece Data Science și Business Intelligence sunt domenii fierbinți și în tendințe în industrie în acest moment, se plătește extrem de bine să construiești abilități de Data Science și BI. Și ce este mai bun decât înscrierea la un curs de certificare pentru a dezvolta abilități specifice industriei?

upGrad oferă programe excelente de certificare Data Science și Business Analytics, concepute exclusiv atât pentru cei proaspăt, cât și pentru profesioniști:

• Diploma PG în Știința datelor (IIIT-B)
• Master în Știința Datelor (LJMU și IIIT-B)
• Certificare PG în știința datelor (IIIT-B)
• Programul de certificare Business Analytics
• Certificat global de master în Business Analytics (MSU)
• Programul Executive PG în Business Analytics (LIBA)

Fiecare dintre aceste programe este livrat printr-o combinație de prelegeri online, sesiuni live și învățare peer-to-peer. Elevii dobândesc cunoștințe aprofundate în materie, obținând, de asemenea, experiență practică în timp ce lucrează la studii de caz și sarcini. upGrad promite candidaților sprijin dedicat mentorilor și asistență pentru plasare pentru a-și lansa cariera cu succes.

Deci, ești gata să-ți construiești o carieră în Data Science?

Concluzie

Structura Programului Data Science concepută pentru a vă facilita să deveniți un adevărat talent în domeniul Data Science, ceea ce face mai ușor să trageți cel mai bun angajator de pe piață. Înregistrați-vă astăzi pentru a vă începe călătoria pe calea de învățare cu upGrad!

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.