数据科学与商业智能：数据科学与商业智能之间的区别

如果说现代工业的几乎所有领域都有一个共同点，那就是大数据。 虽然数据是 21 世纪的新货币，但能够有效利用大数据的专家是公司和组织的宝贵资产。 数据科学家和商业智能 (BI) 专业人员是公司的两项重要资产，因为他们可以从原始数据中提取有意义的见解，以帮助提高利润并在竞争对手中占据上风。

是的，数据科学家和商业智能分析师都密切合作，将原始数据转化为业务就绪的洞察力，从而为企业创造价值。 他们旨在创造有利的业务成果，例如提高投资回报率、扩大品牌影响力、提高客户满意度、客户保留率等。 换句话说，数据科学家和商业智能分析师通过提供竞争情报或数据丰富的洞察力来帮助理解大数据。

但是，这是否意味着这两个角色是相同的？

不，它们不一样。

尽管数据科学和商业智能是专注于从大数据中挖掘价值的相关领域，但它们之间也存在相当大的差异。 今天，我们将深入探讨这些差异，以更好地了解这两个相互关联的领域——数据科学和商业智能。

数据科学与商业智能：它们是什么意思？

数据科学的核心是研究、分析和解释大量数据，通过结合数学、统计学、计算机科学和信息科学等跨学科科学，从内部获得隐藏的见解。 因此，数据科学分析过去的数据趋势以做出数据驱动的未来预测。 另一方面，商业智能是指公司用于分析业务数据的技术和策略套件。

虽然数据科学主要用于预测分析或规范分析，但组织主要将 BI 用于描述分析（报告）。

数据科学与商业智能：主要区别是什么？

数据科学是 21 世纪的游戏规则改变者。 它彻底改变了企业处理数据的方式。 早些时候，BI 在很大程度上是一个手动领域，由 IT 专业人员监控和执行。 然而，今天，由于数据科学技术，大多数 BI 和数据分析操作都是自动化的——业务数据存储在集中的数据存储库中，数据专家可以在需要时使用自动化工具从中提取见解和情报。 通过这种方式，数据科学将核心 BI 和分析操作带到了业务画布的最前沿。

以下是突出数据科学和商业智能之间区别的 6 个要点：

1. 焦点与视角

就像我们之前提到的，数据科学旨在窥探未来。 它解释过去和现在的数据，以可视化公司的未来。 与此相反，BI 回顾历史以提供详细的报告、KPI 和趋势。 然而，与数据科学不同的是，BI 并没有通过充分的可视化来描述未来的洞察力。

2.过程

虽然数据科学是关于探索业务数据的深度并以多种可能的方式试验洞察力，但传统的 BI 系统是静态的，因为它们不提供探索和试验公司如何收集和处理数据的范围。

3. 数据处理

BI 旨在分析和解释高度结构化的静态数据，但数据科学支持从不同来源收集的高速、大容量和多结构化复杂数据。 虽然 BI 旨在仅了解特定格式的预格式化数据，但数据科学技术可以有效地收集、清理、处理、分析、解释和可视化从多个来源收集的自由格式数据。

4. 数据存储

当前的业务场景非常动态。 正如我们所说，新趋势、新技术和新方法不断塑造行业。 因此，与任何其他企业资产一样，数据必须足够灵活以与快节奏的行业趋势同步，这一点至关重要。 这就是数据科学比 BI 占上风的地方——而 BI 系统将数据存储在数据仓库中的孤立的数据中（使其难以跨业务基础设施进行部署），而数据科学采用中央存储库方法来帮助实时移动数据。

5. 业务重点

数据科学和商业智能在为企业创造价值的方式上有所不同。 商业智能分析历史数据和当前数据，以找出已经摆在桌面上的问题的答案。 然而，数据科学深入研究大型和复杂的数据集，以发现您不知道存在的新的和创新的问题。 通过这种方式，数据科学鼓励企业利用数据洞察力探索新的机遇、领域和挑战。

6. IT 拥有与企业拥有

以前，BI 工具和系统主要由 IT 部门控制和管理，他们手动提取情报，然后将其转发给数据分析师进行进一步解释。 数据科学通过同时整理所有相关动作改变了这种方法。

数据科学解决方案和技术由数据分析师、数据科学家和 BI 专家操作，他们可以专注于分析数据以创建可操作的业务预测，而不是将时间投入到“IT 内务管理”上。

数据科学家与 BI 分析师

到目前为止，您必须清楚数据科学家和 BI 分析师是组织内的两个不同角色。 前者侧重于推断过去的数据以帮助公司减轻未来潜在的业务风险和挑战，而后者侧重于解释过去的数据以找到直接问题和业务挑战的答案。 因此，数据科学家和 BI 分析师携手合作，为公司提供数据驱动的洞察力，并帮助他们为当前和未来的业务场景做好准备。

将数据科学家和 BI 分析师团结在一起的是他们对数据分析的热爱和亲和力。 两位专家以不同的能力和程度使用先进的算法、工具和框架，为公司提供基于事实和高度准确的洞察力，这些洞察力可以成就或破坏业务。

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