Veri Bilimi ve İş Zekası: Veri Bilimi ve İş Zekası Arasındaki Fark

Modern endüstrinin neredeyse tüm sektörlerinde ortak olan bir şey varsa, o da Büyük Veridir. Veri, 21. yüzyılın yeni para birimi olsa da, Büyük Veriden etkin bir şekilde yararlanabilen uzmanlar, şirketlerin ve kuruluşların paha biçilmez varlıklarıdır. Veri Bilimcileri ve İş Zekası (BI) uzmanları, kârları artırmaya ve rakiplere üstünlük sağlamaya yardımcı olmak için ham verilerden anlamlı bilgiler çıkarabildikleri için şirketler için bu tür değerli varlıklardır.

Evet, Veri Bilimcileri ve İş Zekası Analistleri, ham verileri bir işletme için değer yaratabilecek, işletmeye hazır içgörülere dönüştürmek için yakın bir şekilde çalışır. Yatırım getirisini artırma, marka erişimini genişletme, müşteri memnuniyetini artırma, müşteriyi elde tutma vb. gibi olumlu iş sonuçları yaratmayı amaçlarlar. Başka bir deyişle, Veri Bilimcileri ve BI Analistleri, rekabetçi zeka veya veri açısından zengin içgörüler sunarak Büyük Veriden anlam çıkarmaya yardımcı olur.

Ama o zaman, bu iki rolün aynı olduğu anlamına mı geliyor?

Hayır, aynı değiller.

Veri Bilimi ve İş Zekası, Büyük Veriden değer elde etmeye odaklanan ilgili alanlar olsa da, aralarında adil bir fark payı vardır. Bugün, birbiriyle ilişkili iki alanı daha iyi anlamak için bu farklılıkları derinlemesine inceleyeceğiz – Veri Bilimi ve İş Zekası.

Veri Bilimi ve İş Zekası: Ne Anlama Geliyor?

Özünde Veri Bilimi, Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimi ve Bilgi Bilimi gibi disiplinler arası bilimleri birleştirerek içeriden gizli içgörüler elde etmek için hacimli verileri incelemek, analiz etmek ve yorumlamakla ilgilidir. Bu nedenle, Veri Bilimi, veriye dayalı gelecek tahminleri yapmak için geçmiş veri eğilimlerini analiz eder. İş Zekası ise bir şirketin iş verilerini analiz etmek için kullandığı teknolojiler ve stratejiler paketini ifade eder.

Veri Bilimi büyük ölçüde Tahmine Dayalı Analitik veya Kuralcı Analitik için kullanılırken, kuruluşlar esas olarak Tanımlayıcı Analitik (raporlama) için BI kullanır .

Veri Bilimi ve İş Zekası: Başlıca Farklar Nelerdir?

Veri Bilimi, 21. yüzyılın oyun değiştiricisidir. İşletmelerin verileri işleme şeklini tamamen değiştirdi. Daha önce BI, BT uzmanları tarafından izlenen ve gerçekleştirilen büyük ölçüde manuel bir etki alanıydı. Bununla birlikte, günümüzde Veri Bilimi teknolojileri sayesinde, BI ve Veri Analitiği işlemlerinin çoğu otomatikleştirilmiştir - iş verileri, veri uzmanlarının gerektiğinde ve otomatik araçları kullanarak içgörü ve istihbarat çıkarabileceği merkezi veri havuzlarında depolanır. Bu şekilde Veri Bilimi, temel BI ve Analytics operasyonlarını iş tuvalinin ön planına getirdi.

Veri Bilimi ve İş Zekası arasındaki farkı vurgulayan 6 nokta:

1. Odak ve Perspektif

Daha önce bahsettiğimiz gibi, Veri Bilimi geleceğe bakmak için tasarlanmıştır. Bir şirketin geleceğinin nasıl görüneceğini görselleştirmek için geçmiş ve şimdiki verileri yorumlar. Bunun aksine, BI ayrıntılı raporlar, KPI'lar ve trendler sunmak için geçmişe bakar. Ancak, Veri Biliminden farklı olarak BI, yeterli görselleştirme yoluyla öngörülerin gelecekte nasıl görünebileceğini tasvir etmez.

2. Süreç

Veri Bilimi tamamen iş verilerinin derinliklerini keşfetmek ve olası birçok yolla içgörülerle denemeler yapmakla ilgili olsa da, geleneksel BI sistemleri statiktir, çünkü bir şirketin verileri nasıl topladığını ve işlediğini keşfetme ve deneme kapsamı sağlamaz.

3. Veri İşleme

BI, yüksek düzeyde yapılandırılmış ve statik verileri analiz etmek ve yorumlamak için oluşturulmuştur, ancak Veri Bilimi, farklı kaynaklardan toplanan yüksek hızlı, yüksek hacimli ve çok yapılandırılmış karmaşık verileri destekler. BI, yalnızca belirli biçimlerde önceden biçimlendirilmiş verileri anlamak için tasarlanmış olsa da, Veri Bilimi teknolojileri, birden çok kaynaktan toplanan serbest biçimli verileri etkin bir şekilde toplayabilir, temizleyebilir, işleyebilir, analiz edebilir, yorumlayabilir ve görselleştirebilir.

4. Veri Depolama

Mevcut iş senaryosu son derece dinamiktir. Yeni trendler, yeni teknolojiler ve yeni metodolojiler, konuştuğumuz gibi endüstriyi sürekli olarak şekillendiriyor. Bu nedenle, diğer tüm kurumsal varlıklar gibi verilerin de hızlı endüstri trendleriyle senkronize olacak kadar esnek olması çok önemlidir. Bu, Veri Biliminin BI üzerinde üstünlüğü ele geçirdiği yerdir - BI sistemleri verileri veri ambarlarında silo halinde depolarken (iş altyapısı genelinde dağıtımı zorlaştırır), Veri Bilimi, verileri gerçek zamanlı olarak taşımaya yardımcı olmak için merkezi havuz yaklaşımını kullanır.

5. İş Odağı

Veri Bilimi ve BI, bir işletmeye nasıl değer kattıkları konusunda farklılık gösterir. İş Zekası, halihazırda masada olan soruların cevaplarını bulmak için geçmiş ve mevcut verileri analiz eder. Ancak Veri Bilimi, varlığından haberdar olmadığınız yeni ve yenilikçi soruları keşfetmek için büyük ve karmaşık veri kümelerini araştırır. Bu şekilde Veri Bilimi, işletmeleri veri içgörüleriyle yeni fırsatları, alanları ve zorlukları keşfetmeye teşvik eder.

6. BT'ye Ait ve İşletmeye Ait

Daha önce, BI araçları ve sistemleri esas olarak, istihbaratı manuel olarak çıkaran ve daha sonra daha fazla yorumlama için veri analistlerine ileten BT departmanı tarafından kontrol ediliyor ve yönetiliyordu. Veri Bilimi, ilgili tüm eylemleri aynı anda bir araya getirerek bu yaklaşımı değiştirdi.

Veri Bilimi çözümleri ve teknolojileri, zamanlarını “BT temizliğine” adamak yerine eyleme geçirilebilir iş tahminleri oluşturmak için verileri analiz etmeye odaklanabilen veri analistleri, veri bilimciler ve BI uzmanları tarafından işletilir.

Veri Bilimcileri ve BI Analistleri

Şimdiye kadar, Veri Bilimcileri ve BI analistlerinin bir kuruluş içinde iki farklı rol olduğunu açıkça anlamalısınız. İlki, şirketlerin gelecekteki potansiyel iş risklerini ve zorluklarını azaltmalarına yardımcı olmak için geçmiş verileri tahmin etmeye odaklanırken, ikincisi, acil sorulara ve iş zorluklarına yanıt bulmak için geçmiş verileri yorumlamaya odaklanır. Bu nedenle, Veri Bilimcileri ve BI analistleri, şirketleri veriye dayalı içgörülerle donatmak ve mevcut ve gelecekteki iş senaryolarına hazırlanmalarına yardımcı olmak için el ele çalışır.

Veri Bilimcilerini ve BI Analistlerini birleştiren şey, veri analizine duydukları sevgi ve yakınlıktır. Her iki uzman da şirketleri, bir işi yapabilecek veya bozabilecek gerçeklere dayalı ve son derece doğru içgörülerle güçlendirmek için farklı kapasite ve derecelerde gelişmiş algoritmalar, araçlar ve çerçeveler kullanır.

Veri Bilimi ve İş Zekası şu anda sektörde sıcak ve trend alanlar olduğundan, Veri Bilimi ve BI becerilerini geliştirmek son derece iyi para ödüyor. Ve sektöre özel beceriler geliştirmek için bir sertifika kursuna kaydolmaktan daha iyi ne olabilir?

upGrad, hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için özel olarak tasarlanmış mükemmel Veri Bilimi ve İş Analitiği sertifika programları sunar:

• Veri Biliminde PG Diploması (IIIT-B)
• Veri Biliminde Bilim Ustası (LJMU ve IIIT-B)
• Veri Biliminde PG Sertifikasyonu (IIIT-B)
• İş Analitiği Sertifikasyon Programı
• İş Analitiğinde Küresel Usta Sertifikası (MSU)
• İş Analitiğinde Yönetici PG Programı (LIBA)

Bu programların her biri, çevrimiçi dersler, canlı oturumlar ve eşler arası öğrenmenin bir kombinasyonu yoluyla sunulur. Öğrenciler, vaka çalışmaları ve ödevler üzerinde çalışırken uygulamalı deneyim kazanırken aynı zamanda derinlemesine konu bilgisi kazanırlar. upGrad, adaylara kariyerlerini başarılı bir şekilde başlatmalarına yardımcı olmak için özel mentor desteği ve yerleştirme yardımı vaat ediyor.

Peki, Veri Biliminde kariyer yapmaya hazır mısınız?

Çözüm

Veri Bilimi alanında gerçek bir yetenek olmanızı kolaylaştırmak için tasarlanmış Veri Bilimi Programının yapısı, piyasadaki en iyi işvereni bulmayı kolaylaştırır. upGrad ile öğrenme yolculuğunuza başlamak için bugün kaydolun!

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.