Data Science กับ Business Intelligence: ความแตกต่างระหว่าง Data Science กับ Business Intelligence

หากมีสิ่งหนึ่งที่เป็นเรื่องธรรมดาในเกือบทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรมสมัยใหม่ นั่นก็คือ Big Data ในขณะที่ข้อมูลเป็นสกุลเงินใหม่แห่งศตวรรษที่ 21 ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นทรัพย์สินอันล้ำค่าของบริษัทและองค์กรต่างๆ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Scientists และ Business Intelligence (BI) เป็นสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับบริษัทสองแห่ง เนื่องจากสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบเพื่อช่วยเพิ่มผลกำไรและได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

ใช่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ BI ทำงานอย่างใกล้ชิดเพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมสำหรับธุรกิจ ซึ่งสามารถสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจได้ พวกเขาตั้งเป้าที่จะสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่น่าพอใจ เช่น การเพิ่ม ROI การขยายการเข้าถึงแบรนด์ การเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า การรักษาลูกค้า และอื่นๆ กล่าวอีกนัยหนึ่ง Data Scientists และ BI Analysts ช่วยให้เข้าใจ Big Data โดยนำเสนอข่าวกรองด้านการแข่งขันหรือข้อมูลเชิงลึกที่มีข้อมูลจำนวนมาก

แต่มันหมายความว่าสองบทบาทนี้เหมือนกันหรือไม่?

ไม่ พวกเขาไม่เหมือนกัน

แม้ว่า Data Science และ Business Intelligence เป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกันซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างมูลค่าจาก Big Data แต่ก็มีความแตกต่างกันพอสมควร วันนี้ เราจะเจาะลึกถึงความแตกต่างเหล่านั้นเพื่อทำความเข้าใจสองสาขาที่เกี่ยวข้องกันมากขึ้น – Data Science และ Business Intelligence

Data Science กับ Business Intelligence: ความหมายคืออะไร?

แก่นแท้ของ Data Science คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการศึกษา วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากภายในโดยผสมผสานศาสตร์แห่งสหวิทยาการเข้าด้วยกัน เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และสารสนเทศศาสตร์ ดังนั้น Data Science จะวิเคราะห์แนวโน้มข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในทางกลับกัน Business Intelligence หมายถึงชุดของเทคโนโลยีและกลยุทธ์ที่บริษัทใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ

แม้ว่า Data Science ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับ Predictive Analytics หรือ Prescriptive Analytics แต่องค์กรส่วนใหญ่ใช้ BI สำหรับ Descriptive Analytics (การรายงาน)

Data Science กับ Business Intelligence: อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญ?

Data Science เป็นผู้พลิกเกมแห่งศตวรรษที่ 21 มันเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจจัดการข้อมูลโดยสิ้นเชิง ก่อนหน้านี้ BI ส่วนใหญ่เป็นโดเมนที่ดำเนินการด้วยตนเอง ซึ่งได้รับการตรวจสอบและดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านไอที อย่างไรก็ตาม ในวันนี้ ด้วยเทคโนโลยี Data Science การดำเนินการ BI และ Data Analytics ส่วนใหญ่เป็นแบบอัตโนมัติ ข้อมูลธุรกิจจะถูกเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกและข่าวกรองโดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติได้ตามต้องการ ด้วยวิธีนี้ Data Science ได้นำการดำเนินการ BI และ Analytics หลักมาสู่แถวหน้าของพื้นที่ธุรกิจ

ต่อไปนี้คือตัวชี้ 6 ตัวที่เน้นความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Business Intelligence:

1. โฟกัสและมุมมอง

เช่นเดียวกับที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Data Science ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มองเห็นอนาคต โดยจะตีความข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อให้เห็นภาพว่าอนาคตของบริษัทจะเป็นอย่างไร ตรงกันข้ามกับสิ่งนี้ BI มองย้อนกลับไปในอดีตเพื่อแสดงรายงานโดยละเอียด KPI และแนวโน้ม อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับ Data Science ตรงที่ BI ไม่ได้บรรยายว่าข้อมูลเชิงลึกอาจมีลักษณะอย่างไรในอนาคตผ่านการแสดงภาพที่เพียงพอ

2. กระบวนการ

ในขณะที่ Data Science นั้นเกี่ยวกับการสำรวจความลึกของข้อมูลทางธุรกิจและการทดลองกับข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบต่างๆ ที่เป็นไปได้ ระบบ BI แบบเดิมนั้นคงที่ เนื่องจากไม่ได้ให้ขอบเขตในการสำรวจและทดลองวิธีที่บริษัทรวบรวมและจัดการข้อมูล

3. การจัดการข้อมูล

BI สร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่มีโครงสร้างสูงและคงที่ แต่ Data Science รองรับข้อมูลที่ซับซ้อนความเร็วสูง ปริมาณมาก และหลายโครงสร้างที่รวบรวมจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน แม้ว่า BI ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจเฉพาะข้อมูลที่จัดรูปแบบไว้ล่วงหน้าในรูปแบบเฉพาะ แต่เทคโนโลยี Data Science สามารถรวบรวม ล้างข้อมูล ประมวลผล วิเคราะห์ ตีความ และแสดงภาพข้อมูลรูปแบบอิสระที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. การจัดเก็บข้อมูล

สถานการณ์ทางธุรกิจในปัจจุบันมีพลวัตอย่างมาก เทรนด์ใหม่ เทคโนโลยีใหม่ และวิธีการใหม่ๆ เป็นตัวกำหนดอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่องในขณะที่เราพูด ดังนั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ข้อมูล เช่นเดียวกับสินทรัพย์ขององค์กรอื่นๆ ที่มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะซิงค์กับแนวโน้มอุตสาหกรรมที่รวดเร็ว นี่คือจุดที่ Data Science เหนือกว่า BI ในขณะที่ระบบ BI จัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูลในคลังข้อมูล (ทำให้ปรับใช้ข้ามโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจได้ยาก) Data Science ใช้วิธีพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางเพื่อช่วยย้ายข้อมูลในแบบเรียลไทม์

5. โฟกัสธุรกิจ

Data Science และ BI แตกต่างกันในวิธีที่พวกเขามอบคุณค่าให้กับธุรกิจ Business Intelligence วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามที่มีอยู่แล้วในตาราง อย่างไรก็ตาม Data Science ขุดลงไปในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเพื่อค้นหาคำถามใหม่และนวัตกรรมที่คุณไม่ทราบว่ามีอยู่ ด้วยวิธีนี้ Data Science สนับสนุนให้ธุรกิจต่างๆ สำรวจโอกาส โดเมน และความท้าทายใหม่ๆ ด้วยข้อมูลเชิงลึก

6. IT-Owned กับ Business-Owned

ก่อนหน้านี้ เครื่องมือและระบบ BI ส่วนใหญ่ควบคุมและจัดการโดยแผนกไอทีที่ดึงข้อมูลอัจฉริยะด้วยตนเอง จากนั้นจึงส่งต่อไปยังนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตีความเพิ่มเติม Data Science ได้เปลี่ยนแนวทางนี้โดยรวบรวมการดำเนินการที่เกี่ยวข้องทั้งหมดพร้อมกัน

โซลูชันและเทคโนโลยีของ Data Science ดำเนินการโดยนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญ BI ที่สามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างการคาดการณ์ทางธุรกิจที่ดำเนินการได้ แทนที่จะใช้เวลากับ "การดูแลทำความสะอาดด้านไอที"

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักวิเคราะห์ BI

ถึงตอนนี้ จะต้องชัดเจนสำหรับคุณแล้วว่า Data Scientists และนักวิเคราะห์ BI เป็นสองบทบาทที่แตกต่างกันภายในองค์กร ในขณะที่อดีตมุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์ข้อมูลในอดีตเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ลดความเสี่ยงทางธุรกิจที่อาจเกิดขึ้นและความท้าทายในอนาคต อย่างหลังมุ่งเน้นไปที่การตีความข้อมูลในอดีตเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามเร่งด่วนและความท้าทายทางธุรกิจ ดังนั้น Data Scientists และนักวิเคราะห์ BI จึงทำงานประสานกันเพื่อให้บริษัทต่างๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และช่วยให้พวกเขาเตรียมพร้อมสำหรับสถานการณ์ทางธุรกิจในปัจจุบันและอนาคต

สิ่งที่รวมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ BI เป็นหนึ่งเดียวคือความรักและความสัมพันธ์ที่มีต่อการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญทั้งสองใช้อัลกอริธึม เครื่องมือ และเฟรมเวิร์กขั้นสูงในความสามารถและระดับที่แตกต่างกัน เพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับบริษัทด้วยข้อมูลเชิงลึกที่อิงตามข้อเท็จจริงและแม่นยำสูง ซึ่งสามารถสร้างหรือทำลายธุรกิจได้

เนื่องจาก Data Science และ Business Intelligence เป็นสาขาที่ร้อนแรงและมีแนวโน้มสูงในอุตสาหกรรมในขณะนี้ จึงต้องจ่ายเงินเพื่อสร้างทักษะด้าน Data Science และ BI และอะไรจะดีไปกว่าการลงทะเบียนในหลักสูตรการรับรองเพื่อพัฒนาทักษะเฉพาะด้านอุตสาหกรรม

upGrad เสนอโปรแกรมการรับรอง Data Science และ Business Analytics ที่ยอดเยี่ยมซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับทั้งนักศึกษาใหม่และมืออาชีพ:

• PG Diploma in Data Science (IIIT-B)
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล (LJMU & IIIT-B)
• การรับรอง PG ใน Data Science (IIIT-B)
• โปรแกรมการรับรองการวิเคราะห์ธุรกิจ
• ใบรับรองหลักระดับโลกในการวิเคราะห์ธุรกิจ (MSU)
• โปรแกรม Executive PG ใน Business Analytics (LIBA)

แต่ละโปรแกรมเหล่านี้นำเสนอผ่านการบรรยายออนไลน์ เซสชันสด และการเรียนรู้แบบตัวต่อตัว นักศึกษาจะได้รับความรู้เชิงลึกในรายวิชาในขณะเดียวกันก็ได้รับประสบการณ์จริงในขณะทำงานกรณีศึกษาและงานที่มอบหมาย upGrad ให้คำมั่นสัญญาว่าจะให้การสนับสนุนผู้ให้คำปรึกษาและให้ความช่วยเหลือด้านตำแหน่งแก่ผู้สมัครเพื่อช่วยในการเริ่มต้นอาชีพของตนให้ประสบความสำเร็จ

คุณพร้อมที่จะสร้างอาชีพใน Data Science แล้วหรือยัง?

บทสรุป

โครงสร้างของโปรแกรม Data Science ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้คุณกลายเป็นผู้มีความสามารถที่แท้จริงในด้าน Data Science ซึ่งทำให้ง่ายต่อการจ้างนายจ้างที่ดีที่สุดในตลาด ลงทะเบียนวันนี้เพื่อเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้กับ upGrad!

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว