商业智能与数据科学：有什么区别？

在我们一起看它们并进行比较和对比之前，我们最好先看看这两个术语并首先定义它们。 它们都是数据分析领域的基本术语。 尽管这些领域有许多共同的线索贯穿其中，但在研究数据科学与商业智能时，它们是明确的界限。

顾名思义，在商业中使用时，数据科学主要依赖于数据。 我们对通常大量的数据使用多个跨学科科学流来获得推论和见解。

与此相反，商业智能 (BI) 通过考虑组织的历史绩效来帮助了解企业当前的健康状况。 因此，总而言之，当我们谈论数据科学与商业智能时，前者处理过去的数据分析以给出未来的预测，而后者则使用过去的数据进行当前的推断。 BI 主要包括所谓的描述性分析，而数据科学经常用于描述性分析。

数据科学、商业智能及其相似之处

在我们开始挑剔它们之间的差异之前，我们将很好地了解将数据科学和商业智能联系起来的相似线程。 它们都依赖于数据，我们从它们那里寻求的输出在范围上大体相似。 我们希望他们都能帮助我们分析市场机会、利润率、增加的收入和客户保留，仅举几例。

在这两个领域都需要解释数据，为此我们需要聘请能够分析数据集并为我们提供洞察力以确保竞争优势的专业人士。 经理和决策者依靠它们来获得准确的分析，以便他们可以在关键时刻根据它们做出决定。 他们可能不知道了解这些领域的所有细节。

因此，我们已经确定经理和其他员工可以在需要由数据驱动决策的地方同时使用商业智能和数据科学。 但是，让我们再次重申它们之间的区别。 BI 处理通常来自单一来源、静态且非常结构化的数据。

另一方面，数据科学可以处理来自多个来源的数据，具有多种结构并且非常复杂。 因此，BI 只能处理我们以可接受的格式配置的数据。 数据科学技术不需要给数据设置这样的界限，我们可以从各种来源收集自由格式的数据。

事实上，数据科学来自基本的商业智能。 早期的数据分析师过去处理和分析数据只是为了描述过去的表现。 企业当时意识到过去可以预测未来，并要求他们规定他们需要采取的步骤来复制过去的成功并消除错误。 这就是数据科学的由来。 数据科学家现在可以发现模式和趋势并预测未来行为以提高竞争力。

数据科学、商业智能及其差异

曾经有一段时间，数据有限，传统的商业智能技术就足够了。 然而，近年来，大数据出现了。 现在有多种形式的数据来自各种来源。 因此，企业现在必须依靠数据科学家来理解这一切。

展望未来，预计数据科学将压倒传统的商业智能模型。 数据科学的主要贡献将是智能的自动化。 代替商业智能中的人工输入，算法和程序可以完成大部分工作。 业务人员会到哪里只是在决策阶段。

此时，他们应该可以访问来自中央源的所有已处理和分析的数据，这些数据在工具的帮助下自动进行，以帮助他们得出推论。 随着这种变化，数据终于进入了核心业务运营的主流。 早期的商业智能几乎是 IT 专业人士的专属领域。 但是，数据科学使参与业务流程的所有人员都更容易访问它。

未来，预计数据科学家将进入自动化智能并在此之后退后一步，仅在需要时提供帮助。 数据科学家和商业智能专业人士仍然可以一起工作，后者为数据科学家提供对现有数据集的见解，以便在未来的基础上进行构建。

但是商业智能不能再靠自己做这一切了。 数据变得过于复杂和多层次。 商业智能目前只能获取数据并对旧数据做出反应。 数据科学已经介入了这一漏洞，并主动提出解决方案，以在未来提高能力。

数据科学本身从一开始就取得了巨大的进步。 技术已经能够处理许多不同格式的更复杂的数据。 一些新技术涉及数据治理、客户报告和深入分析。 静态报道的时代早已过去。 现在是根据可用数据的最佳推论做出即时决策的时候了。

数据科学与商业智能的对比

即使在高级状态下，我们可以在数据科学和商业智能之间得出的最大区别是机器学习库的大小和范围。 机器学习库允许商业世界中的外行人员负责部分或全部自动化的数据，并从中汲取见解。

在某种程度上，数据科学正在让整个数据分析领域变得不那么精英化。 未来，我们可以期望那些具备基本资格的人能够理解数据，从而运用商业智能并从事高级分析。 他们不必特别来自信息技术部门。

数据科学提供了这一额外优势，即业务人员无需再关心数据的技术操作。 他们可以转移并专注于运营方面，带来利润并专注于结果，以提高竞争力和盈利能力。

在当前现有的 BI 平台中，组织无法自行处理数据。 他们需要一个由商业智能专家组成的专家团队来获取数据并识别模式和趋势。 随着数据科学现在由机器学习提供支持，对此类技术专长的需求正在逐渐减少。 业务利益相关者可以从数据中提取必要的信息并分析和得出他们的推论，这有助于他们做出最佳决策。

数据科学与商业智能不同的四个主要领域是数据的大小、数据的种类、规范能力和可视化平台。 正是当我们将这些区域内的差异区分开来时，差异才会变得明显。 即使在高级商业智能中，数据发现工具也限制了它们可以处理的数据的种类和数量。 数据科学打破了所有这些界限，可以处理任何类型的数据并从那里准备分析。

数据科学与商业智能的互补性

虽然我们在上面进行了一些对比，但我们最好再次记住，因为数据科学和商业智能都依赖于数据分析，所以其中有许多互补的部分。 在这两个领域都有一些流程和功能，如可视化和算法，两者的推论可能会影响业务潜力。

当 BI 专家和数据科学家一起工作时，他们可以实现协同输出。 从事商业智能工作的分析师更擅长结构化数据，因此，他们可以帮助准备数据以进行快速分析。 数据科学家可以使用这些作为他们自己模型的输入。

长期从事商业智能工作的专业人员也可以提供他们当前的分析权限，从而了解业务的当前状态。 使用这种描述性分析，数据科学家可以通过使他们的算法模型更加强大来预测未来并提供更准确的预测。

最终，在任何企业的分析部门或团队中，两者都会找到一席之地。 BI 专家将负责报告技术活动。 相比之下，数据科学家将负责将它们自动化并直接向业务利益相关者提供未来的解决方案。

在商业智能分析师的帮助下，他们可以准确地告诉数据科学家当前业务分析所需的参数，分析团队可以建立一个模型，帮助业务人员做出决策，而无需进入技术操作的细节。

总之，即使是最精通技术的组织也在努力跟上技术的发展和变化。 他们还在努力处理传入的数据量。要将所有这些技术构建成一个连贯的平台，就需要商业智能。 要将数据控制到经理和决策者可以毫不费力地处理数据的程度，需要数据科学家。

因此，我们未来需要的是技术、数据和人员可以协同工作的更加集成的系统。 因此，当务之急是在每个组织中建立强大的数据分析团队。 这将有助于简化业务决策，加快整个流程，并为此类公司提供市场竞争优势。

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