Business Intelligence vs Data Science: อะไรคือความแตกต่าง?

ก่อนที่เราจะพิจารณาคำทั้งสองพร้อมๆ กัน และเปรียบเทียบและเปรียบเทียบ เราจะพิจารณาคำศัพท์สองคำนี้และให้คำจำกัดความก่อน ทั้งสองเป็นคำศัพท์ที่จำเป็นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล แม้ว่าสาขาเหล่านี้จะมีเธรดทั่วไปจำนวนมากที่ทำงานอยู่ แต่ก็มีขอบเขตที่ชัดเจนเมื่อศึกษา วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับข่าวกรองธุรกิจ

เมื่อใช้ในธุรกิจตามที่ชื่อบอกไว้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาศัยข้อมูลเป็นหลัก เราใช้กระแสข้อมูลสหวิทยาการหลายสายกับข้อมูลปริมาณมากโดยทั่วไปเพื่อรับการอนุมานและข้อมูลเชิงลึก

ตรงกันข้ามกับสิ่งนี้ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ช่วยในการทำความเข้าใจสภาพปัจจุบันของธุรกิจโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพในอดีตขององค์กร ดังนั้น เพื่อสรุป เมื่อเราพูดถึง วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับข่าวกรองธุรกิจ อดีตเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อให้การคาดการณ์ในอนาคต ในขณะที่อย่างหลังใช้ข้อมูลในอดีตสำหรับการอนุมานในปัจจุบัน BI ครอบคลุมถึงสิ่งที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นหลัก ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลมักถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์เชิงกำหนด

วิทยาศาสตร์ข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และความคล้ายคลึงกัน

ก่อนที่เราจะเจาะลึกความแตกต่างระหว่างพวกเขา เราจะทำความเข้าใจเธรดที่คล้ายกันซึ่งเชื่อมโยงวิทยาศาสตร์ข้อมูลและข่าวกรองธุรกิจ ทั้งคู่พึ่งพาข้อมูล และผลลัพธ์ที่เราแสวงหาจากข้อมูลเหล่านั้นมีขอบเขตใกล้เคียงกันในวงกว้าง เราต้องการให้พวกเขาทั้งสองช่วยเราวิเคราะห์โอกาสทางการตลาด อัตรากำไร รายได้ที่เพิ่มขึ้น และการรักษาลูกค้าไว้

ในทั้งสองฟิลด์นี้ มีความจำเป็นต้องตีความข้อมูล ซึ่งเราจำเป็นต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญที่สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกแก่เราเพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ผู้จัดการและผู้มีอำนาจตัดสินใจพึ่งพาพวกเขาเพื่อรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ เพื่อให้พวกเขาสามารถตัดสินใจตามพวกเขาในช่วงเวลาวิกฤต พวกเขาอาจไม่ได้ตระหนักถึงความรู้ที่สำคัญทั้งหมดของเขตข้อมูลเหล่านี้

ดังนั้นเราจึงกำหนดว่าผู้จัดการและพนักงานคนอื่นๆ สามารถใช้ทั้งระบบธุรกิจอัจฉริยะและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ณ จุดที่ต้องตัดสินใจด้วยข้อมูล แต่ขอให้เราย้ำความแตกต่างระหว่างพวกเขาอีกครั้ง BI จัดการข้อมูลที่โดยทั่วไปมาจากแหล่งเดียว เป็นแบบคงที่ และมีโครงสร้างมาก

ในทางกลับกัน Data Science สามารถดูแลข้อมูลจากหลายแหล่ง มีโครงสร้างที่หลากหลาย และมีความซับซ้อนสูง ดังนั้น BI สามารถทำงานกับข้อมูลที่เรากำหนดค่าในรูปแบบที่ยอมรับได้เท่านั้น เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ต้องการขอบเขตดังกล่าวในข้อมูล และเราสามารถรวบรวมข้อมูลรูปแบบอิสระจากแหล่งต่างๆ

อันที่จริง วิทยาศาสตร์ข้อมูลมาจากระบบธุรกิจอัจฉริยะขั้นพื้นฐาน นักวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้านี้เคยทำงานและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายประสิทธิภาพที่ผ่านมาเท่านั้น ธุรกิจต่างๆ ตระหนักในตอนนั้นว่าอดีตสามารถทำนายอนาคตได้ และขอให้พวกเขากำหนดขั้นตอนที่ต้องทำเพื่อทำซ้ำความสำเร็จในอดีตและขจัดข้อผิดพลาด นี่คือที่มาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถค้นหารูปแบบและแนวโน้มและคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตเพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้

วิทยาศาสตร์ข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และความแตกต่าง

มีอยู่ช่วงหนึ่งที่ข้อมูลมีจำกัดและเทคนิคทางธุรกิจอัจฉริยะแบบทั่วไปก็เพียงพอแล้ว อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการถือกำเนิดของ Big Data ขณะนี้มีข้อมูลหลายรูปแบบที่เข้ามาจากแหล่งต่างๆ ดังนั้น ธุรกิจจึงต้องพึ่งพานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจมันทั้งหมด

เมื่อมองไปสู่อนาคต คาดว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะครอบงำโมเดลธุรกิจอัจฉริยะแบบดั้งเดิม ผลงานหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นระบบอัตโนมัติของหน่วยสืบราชการลับ แทนที่จะป้อนข้อมูลของมนุษย์ในข่าวกรองธุรกิจ อัลกอริธึมและโปรแกรมสามารถทำงานส่วนใหญ่ได้ โดยที่บุคลากรทางธุรกิจจะเข้ามาอยู่ในขั้นตอนการตัดสินใจเท่านั้น

ณ จุดนี้ พวกเขาควรมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่ประมวลผลและวิเคราะห์ทั้งหมดจากแหล่งกลาง ซึ่งทำงานอัตโนมัติด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือที่ช่วยในการอนุมาน ด้วยการเปลี่ยนแปลงนี้ ในที่สุดข้อมูลได้ย้ายเข้าสู่กระแสหลักของการดำเนินธุรกิจหลัก ก่อนหน้านี้ Business Intelligence เคยเป็นโดเมนเฉพาะของผู้เชี่ยวชาญด้านไอที อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้บุคลากรทุกคนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการทางธุรกิจเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

ในอนาคต คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะเข้ามาเพื่อทำให้หน่วยสืบราชการลับเป็นอัตโนมัติ และถอยกลับหลังจากนั้น และให้ความช่วยเหลือเมื่อจำเป็นเท่านั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจอัจฉริยะยังสามารถทำงานร่วมกันได้ โดยที่ฝ่ายหลังจะให้ข้อมูลเชิงลึกของชุดข้อมูลที่มีอยู่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างอนาคต

แต่ระบบธุรกิจอัจฉริยะไม่สามารถทำได้ด้วยตนเองอีกต่อไป ข้อมูลมีความซับซ้อนและมีหลายชั้นเกินไปสำหรับข้อมูลนั้น ระบบธุรกิจอัจฉริยะสามารถดึงข้อมูลและตอบสนองต่อข้อมูลเก่าในปัจจุบันเท่านั้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ก้าวเข้าสู่การละเมิดดังกล่าวและแนะนำวิธีแก้ปัญหาในเชิงรุกเพื่อเรียกร้องความสามารถที่เพิ่มขึ้นในอนาคต

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความก้าวหน้าอย่างมากตั้งแต่เริ่มแรก เทคโนโลยีมีความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นในรูปแบบต่างๆ เทคโนโลยีใหม่บางอย่างเกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลข้อมูล การรายงานลูกค้า และการวิเคราะห์ในรูปแบบเจาะลึก ยุคของการรายงานแบบคงที่ได้ผ่านพ้นไปนานแล้ว ตอนนี้เป็นเวลาสำหรับการตัดสินใจในทันทีโดยอิงจากการอนุมานที่ดีที่สุดจากข้อมูลที่มีอยู่

ความแตกต่างของวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดที่เราวาดได้ระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและธุรกิจอัจฉริยะ แม้ในสถานะขั้นสูง คือขนาดและช่วงของไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คนธรรมดาในโลกธุรกิจดูแลข้อมูลที่เป็นไปโดยอัตโนมัติ ไม่ว่าบางส่วนหรือทั้งหมด และดึงข้อมูลเชิงลึกจากที่นั่น

ในทางหนึ่ง วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสาขามีอภิสิทธิ์น้อยลง ในอนาคต เราสามารถคาดหวังให้ผู้ที่มีคุณสมบัติพื้นฐานเข้าใจข้อมูลเพื่อใช้ระบบธุรกิจอัจฉริยะและมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ในระดับสูง ไม่จำเป็นต้องมาจากภาคเทคโนโลยีสารสนเทศโดยเฉพาะ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความได้เปรียบเพิ่มเติมที่บุคลากรทางธุรกิจไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการดำเนินงานทางเทคโนโลยีของข้อมูลอีกต่อไป พวกเขาสามารถก้าวข้ามและมุ่งความสนใจไปที่ด้านข้างของการดำเนินงาน นำผลกำไรมาและมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันและผลกำไร

ในแพลตฟอร์ม BI ที่มีอยู่ในปัจจุบัน องค์กรไม่สามารถทำงานกับข้อมูลได้ด้วยตนเอง พวกเขาต้องการทีมผู้เชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจอัจฉริยะที่รับข้อมูลและระบุรูปแบบและแนวโน้ม เนื่องจากวิทยาการข้อมูลได้รับการขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่อง ความต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคดังกล่าวจึงค่อยๆ ลดน้อยลง ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจสามารถดึงข้อมูลที่จำเป็นจากข้อมูลและวิเคราะห์และทำการอนุมาน ซึ่งช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีที่สุด

สี่ประเด็นหลักที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกต่างจากข่าวกรองธุรกิจ ได้แก่ ขนาดของข้อมูล ความหลากหลายของข้อมูล ความจุที่กำหนด และแพลตฟอร์มการแสดงภาพ เมื่อเราแยกส่วนความแปรปรวนภายในพื้นที่เหล่านี้ออกเป็นส่วนๆ จะทำให้ความแตกต่างนั้นชัดเจนขึ้น แม้ในระบบธุรกิจอัจฉริยะขั้นสูง เครื่องมือค้นหาข้อมูลจะจำกัดความหลากหลายและปริมาณข้อมูลที่สามารถประมวลผลได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำลายขอบเขตเหล่านี้ทั้งหมด และสามารถจัดการกับข้อมูลประเภทใดก็ได้ และเตรียมการวิเคราะห์จากที่นั่น

ลักษณะเสริมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลพร้อมระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ในขณะที่เราได้วาดความแตกต่างไว้ข้างต้นแล้ว เราจะจำไว้อีกครั้งว่าเนื่องจากทั้งวิทยาศาสตร์ข้อมูลและข่าวกรองธุรกิจอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูล จึงมีส่วนเสริมมากมายในนั้น มีกระบวนการและฟังก์ชันต่างๆ เช่น การสร้างภาพและอัลกอริธึมร่วมกันในทั้งสองสาขา และการอนุมานจากทั้งสองส่วนมีแนวโน้มที่จะส่งผลต่อศักยภาพทางธุรกิจ

เมื่อผู้เชี่ยวชาญ BI และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกัน พวกเขาสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ประสานกัน นักวิเคราะห์ที่ทำงานเกี่ยวกับธุรกิจอัจฉริยะจะเก่งด้านข้อมูลที่มีโครงสร้าง ดังนั้นจึงสามารถช่วยเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่รวดเร็วได้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลสำหรับแบบจำลองของตนเองได้

ผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานกับข่าวกรองธุรกิจมาเป็นเวลานานสามารถเสนอขอบเขตการวิเคราะห์ในปัจจุบัน ซึ่งจะทำให้สถานะปัจจุบันของธุรกิจทราบ การใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนานี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถทำนายอนาคตและให้การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยทำให้โมเดลอัลกอริทึมมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในที่สุดในแผนกวิเคราะห์หรือทีมของธุรกิจใด ๆ ทั้งคู่จะพบสถานที่ ผู้เชี่ยวชาญ BI จะรับผิดชอบในการรายงานกิจกรรมทางเทคนิค ในทางตรงกันข้าม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะรับผิดชอบในการทำให้เป็นระบบอัตโนมัติและจัดหาโซลูชันในอนาคตให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจโดยตรง

ด้วยความช่วยเหลือของนักวิเคราะห์ธุรกิจอัจฉริยะที่สามารถบอกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำว่าพารามิเตอร์ใดที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจในปัจจุบัน ทีมวิเคราะห์สามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถช่วยบุคลากรทางธุรกิจในการตัดสินใจโดยไม่ต้องลงลึกถึงรายละเอียดของการดำเนินงานทางเทคโนโลยี

โดยสรุป แม้แต่องค์กรที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีมากที่สุดก็ยังพยายามดิ้นรนเพื่อให้ทันกับวิวัฒนาการและการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี พวกเขายังประสบปัญหาในการจัดการกับปริมาณข้อมูลที่เข้ามา ในการจัดโครงสร้างเทคโนโลยีทั้งหมดเหล่านี้ให้เป็นแพลตฟอร์มที่สอดคล้องกัน จำเป็นต้องมีข่าวกรองธุรกิจ ในการควบคุมข้อมูลในขอบเขตที่ผู้จัดการและผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถทำงานกับพวกเขาได้โดยไม่มีปัญหาต้องอาศัยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ดังนั้น สิ่งที่เราต้องการในอนาคตคือระบบที่บูรณาการมากขึ้น ซึ่งเทคโนโลยี ข้อมูล และผู้คนสามารถทำงานร่วมกันได้ ดังนั้น ความจำเป็นของชั่วโมงนี้คือการสร้างทีมวิเคราะห์ข้อมูลที่แข็งแกร่งในทุกองค์กร ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ ทำให้กระบวนการทั้งหมดเร็วขึ้น และทำให้บริษัทดังกล่าวมีความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B