İş Zekası ve Veri Bilimi: Farklar nelerdir?

Onlara birlikte bakmadan ve onları karşılaştırmadan ve karşılaştırmadan önce, bu iki terime bakmak ve onları tanımlamak için iyi yapacağız. Her ikisi de veri analitiği alanında temel terminolojilerdir. Bu alanların içinden geçen birçok ortak iş parçacığı olsa da, veri bilimi ve iş zekası incelenirken bunlar net sınırlardır .

İşletmede kullanıldığında, adından da anlaşılacağı gibi, veri bilimi öncelikle verilere dayanır. Çıkarımlar ve içgörüler elde etmek için tipik olarak büyük miktarda veri üzerinde birden fazla disiplinler arası bilim akışı kullanıyoruz.

Bunun aksine, iş zekası (BI), bir organizasyonun tarihsel performansını hesaba katarak bir işletmenin mevcut sağlığını anlamaya yardımcı olur. Bu nedenle, özetlemek gerekirse, veri bilimi ve iş zekası hakkında konuştuğumuzda, birincisi gelecek tahminleri vermek için geçmiş veri analiziyle ilgilenirken, ikincisi mevcut çıkarımlar için geçmiş verileri kullanır. BI esas olarak Tanımlayıcı Analitik olarak bilinenleri kapsar, oysa veri bilimi, Kuralcı Analizde sıklıkla kullanılır.

Veri Bilimi, İş Zekası ve Benzerlikleri

Aralarındaki farkları belirlemeye başlamadan önce, veri bilimi ve iş zekasını birbirine bağlayan benzer konuları anlamakta fayda var. Her ikisi de verilere dayanır ve onlardan aradığımız çıktılar kapsam olarak büyük ölçüde benzerdir. Her ikisinin de pazar fırsatlarını, kar marjlarını, artan gelirleri ve müşteriyi elde tutmayı analiz etmemize yardımcı olmasını istiyoruz.

Bu alanların her ikisinde de, bir veri setini analiz edebilen ve rekabet avantajlarını güvence altına almak için bize içgörüler sağlayabilen profesyonelleri istihdam etmemiz gereken verileri yorumlamaya ihtiyaç vardır. Yöneticiler ve karar vericiler, kritik zamanlarda bunlara dayanarak karar verebilmeleri için doğru analizler elde etme konusunda onlara güveniyorlar. Bu alanların tüm ayrıntılarını bildiklerinin farkında olmayabilirler.

Böylece yöneticilerin ve diğer çalışanların hem iş zekasını hem de veri bilimini bir kararın verilere göre yönlendirilmesi gereken noktalarda kullanabileceğini belirledik. Ama aradaki farkı bir kez daha tekrarlayalım. BI, genellikle tek bir kaynaktan gelen verileri işler, statiktir ve çok yapılandırılmıştır.

Öte yandan, veri bilimi birden fazla kaynaktan gelen verilerle ilgilenebilir, çeşitli yapılara sahiptir ve oldukça karmaşıktır. Böylece BI, yalnızca kabul edilebilir bir biçimde yapılandırdığımız verilerle çalışabilir. Veri bilimi teknolojilerinin verilere konması için bu tür sınırlara ihtiyacı yoktur ve çeşitli kaynaklardan serbest biçimli veriler toplayabiliriz.

Aslında, veri bilimi ilkel iş zekasından geliyordu. Daha önceki veri analistleri, yalnızca geçmiş performansları tanımlamak için veriler üzerinde çalışır ve verileri analiz ederdi. İşletmeler o zaman geçmişin geleceği tahmin edebileceğini anladı ve onlardan geçmiş başarıları tekrarlamak ve hataları ortadan kaldırmak için atmaları gereken adımları belirlemelerini istedi. Böylece veri bilimi ortaya çıktı. Veri bilimcileri artık kalıpları ve eğilimleri bulabilir ve artan rekabet gücü için gelecekteki davranışları tahmin edebilir.

Veri Bilimi, İş Zekası ve Farkları

Verilerin sınırlı olduğu ve geleneksel iş zekası tekniklerinin yeterli olduğu bir zaman vardı. Ancak, son yıllarda Büyük Veri'nin ortaya çıkışı görüldü. Artık çeşitli kaynaklardan gelen birden çok veri biçimi var. Bu nedenle, işletmeler artık her şeyi anlamlandırmak için veri bilimcilerine güvenmek zorundadır.

Geleceğe bakıldığında, veri biliminin geleneksel iş zekası modellerini geride bırakması bekleniyor. Veri biliminin ana katkısı, zekanın otomatikleştirilmesi olacaktır. İş zekasında insan girdisi yerine algoritmalar ve programlar işin çoğunu yapabilir. İş personelinin geleceği sadece karar verme aşamasındadır.

Bu noktada, işlenen ve analiz edilen tüm verilere, çıkarım yapmalarına yardımcı olacak araçlar yardımıyla otomatikleştirilmiş merkezi bir kaynaktan erişebilmelidirler. Bu değişiklikle birlikte, veriler nihayet temel iş operasyonlarının ana akımına girdi. İş zekası daha önce BT uzmanlarının neredeyse özel bir alanıydı. Ancak veri bilimi, onu iş süreçlerinde yer alan tüm personel için daha erişilebilir hale getirdi.

Gelecekte, veri bilimcilerinin istihbaratı otomatikleştirmek ve bundan sonra geri adım atmak ve yalnızca gerektiğinde yardım sağlamak için devreye girmesi bekleniyor. Veri bilimcileri ve iş zekası uzmanları, veri bilimcinin geleceğe inşa etmesi için mevcut veri kümesinin içgörülerini sağladığı yerde, birlikte çalışabilir.

Ancak iş zekası artık bunu kendi başına yapamaz. Veriler bunun için fazla karmaşık ve çok katmanlı hale geldi. İş zekası sadece mevcut veriyi alıp eski verilere tepki verebilir. Veri bilimi bu ihlale adım attı ve gelecekte artan yetkinliği talep etmek için proaktif olarak çözümler önerir.

Veri biliminin kendisi, ilk başladığı andan itibaren büyük ölçüde ilerlemiştir. Teknolojiler, birçok farklı formatta daha karmaşık verileri işleyebilir hale geldi. Yeni teknolojilerden bazıları, veri yönetimi, müşteri raporlaması ve ayrıntılı bir biçimde analiz edilmesiyle ilgilidir. Statik raporlama dönemi çoktan geçti. Şimdi mevcut verilerden mümkün olan en iyi çıkarımlara dayalı anlık karar verme zamanı.

Veri Biliminin İş Zekası ile Karşıtlığı

Gelişmiş eyaletlerde bile veri bilimi ve iş zekası arasında çizebileceğimiz en büyük ayrım, makine öğrenimi kitaplıklarının boyutu ve aralığıdır. Makine öğrenimi kitaplıkları, iş dünyasındaki sıradan bir kişinin kısmen veya tamamen otomatikleştirilmiş verilerin sorumluluğunu üstlenmesine ve oradan içgörüler almasına olanak tanır.

Bir bakıma, veri bilimi tüm veri analizi alanını daha az elitist hale getiriyor. Gelecekte, temel niteliklere sahip kişilerin verileri anlamalarını, iş zekasını kullanmalarını ve ileri düzeyde analitik yapmalarını bekleyebiliriz. Özellikle bilgi teknolojisi sektöründen olmaları gerekmez.

Veri bilimi, iş personelinin artık verilerin teknolojik işlemleriyle ilgilenmesine gerek kalmadan bu ek avantajı sağlar. Karları getirerek ve rekabet gücünü ve karlılığı artırmak için sonuçlara odaklanarak, operasyonların tarafına geçebilir ve konsantre olabilirler.

Halihazırda var olan BI platformlarında, kuruluşlar veriler üzerinde kendi başlarına çalışamazlar. Verileri alan ve kalıpları ve eğilimleri belirleyen uzman bir iş zekası uzmanları ekibine ihtiyaçları var. Veri biliminin artık makine öğreniminden güç almasıyla, bu tür teknik uzmanlığa duyulan ihtiyaç giderek azalmaktadır. İş paydaşları, verilerden gerekli bilgileri çıkarabilir ve mümkün olan en iyi kararları vermelerine yardımcı olan çıkarımlarını analiz edebilir ve çizebilir.

Veri biliminin iş zekasından ayrıldığı dört ana alan, verilerin boyutu, veri çeşitliliği, kuralcı kapasiteler ve görselleştirme platformlarıdır. Bu alanlardaki farklılıkları bölümlere ayırdığımızda, farklılıklar göze çarpar hale gelir. Gelişmiş iş zekasında bile veri keşif araçları, işleyebilecekleri veri çeşitliliğini ve hacmini sınırlar. Veri bilimi tüm bu sınırları aşar ve her türlü veri ile ilgilenip oradan bir analiz hazırlayabilir.

İş Zekası ile Veri Biliminin Tamamlayıcı Doğası

Yukarıda bazı karşıtlıklar çizmiş olsak da, hem veri bilimi hem de iş zekası veri analizine dayandığından, burada birbirini tamamlayan pek çok parça olduğunu tekrar hatırlamakta fayda var. Her iki alanda da ortak olan görselleştirmeler ve algoritmalar gibi süreçler ve işlevler vardır ve her ikisinden elde edilen çıkarımların iş potansiyelini etkilemesi muhtemeldir.

BI uzmanları ve veri bilimcileri birlikte çalıştıklarında sinerjik bir çıktı elde edebilirler. İş zekası üzerinde çalışan analistler, yapılandırılmış verilerde daha iyidir ve bu nedenle verilerin hızlı analiz için hazırlanmasına yardımcı olabilirler. Veri bilimciler bunları kendi modelleri için girdi olarak kullanabilirler.

İş zekası ile bu kadar uzun süredir çalışan profesyoneller, işletmenin mevcut durumunu veren mevcut analitik bakış açılarını da sunabilirler. Bu tanımlayıcı analizi kullanarak, veri bilimcileri geleceği tahmin edebilir ve algoritmik modellerini daha da güçlü hale getirerek daha doğru projeksiyonlar sağlayabilir.

Nihayetinde herhangi bir işletmenin analitik bölümünde veya ekibinde her ikisi de bir yer bulacaktır. BI uzmanı teknik faaliyetlerin raporlanmasından sorumlu olacaktır. Buna karşılık, veri bilimcisi bunları otomatikleştirmekten ve doğrudan iş paydaşlarına gelecekteki çözümleri sağlamaktan sorumlu olacaktır.

Veri bilimcisine, mevcut iş ilişkileri analizi için tam olarak hangi parametrelerin gerekli olduğunu söyleyebilen iş zekası analistinin yardımıyla, analiz ekibi, iş personelinin teknolojik operasyonların ayrıntılarına girmeden kararlar almasına yardımcı olabilecek bir model oluşturabilir.

Sonuç olarak, teknolojik açıdan en bilgili kuruluşlar bile teknolojinin evrimine ve değişimine ayak uydurmak için mücadele ediyor. Ayrıca gelen veri miktarıyla başa çıkmakta zorlanıyorlar. Tüm bu teknolojileri tutarlı bir platformda yapılandırmak için iş zekası gerekiyor. Verileri, yöneticilerin ve karar vericilerin sorunsuz bir şekilde üzerinde çalışabilecekleri ölçüde dizginlemek bir veri bilimcisi gerektirir.

Dolayısıyla gelecekte ihtiyacımız olan şey, teknoloji, veri ve insanların birlikte çalışabileceği daha entegre sistemler. Bu nedenle, günün ihtiyacı, her organizasyonda güçlü veri analitiği ekipleri oluşturmaktır. Bu, iş karar verme sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olacak, tüm süreci daha hızlı hale getirecek ve bu tür şirketlere pazarda rekabet avantajı sağlayacaktır.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.