商業智能與數據科學：有什麼區別？

在我們一起看它們並進行比較和對比之前，我們最好先看看這兩個術語並首先定義它們。 它們都是數據分析領域的基本術語。 儘管這些領域有許多共同的線索貫穿其中，但在研究數據科學與商業智能時，它們是明確的界限。

顧名思義，在商業中使用時，數據科學主要依賴於數據。 我們對通常大量的數據使用多個跨學科科學流來獲得推論和見解。

與此相反，商業智能 (BI) 通過考慮組織的歷史績效來幫助了解企業當前的健康狀況。 因此，總而言之，當我們談論數據科學與商業智能時，前者處理過去的數據分析以給出未來的預測，而後者則使用過去的數據進行當前的推斷。 BI 主要包括所謂的描述性分析，而數據科學經常用於描述性分析。

數據科學、商業智能及其相似之處

在我們開始挑剔它們之間的差異之前，我們將很好地了解將數據科學和商業智能聯繫起來的相似線程。 它們都依賴於數據，我們從它們那裡尋求的輸出在範圍上大體相似。 我們希望他們都能幫助我們分析市場機會、利潤率、增加的收入和客戶保留，僅舉幾例。

在這兩個領域都需要解釋數據，為此我們需要聘請能夠分析數據集並為我們提供洞察力以確保競爭優勢的專業人士。 經理和決策者依靠它們來獲得準確的分析，以便他們可以在關鍵時刻根據它們做出決定。 他們可能不知道了解這些領域的所有細節。

因此，我們已經確定經理和其他員工可以在需要由數據驅動決策的地方同時使用商業智能和數據科學。 但是，讓我們再次重申它們之間的區別。 BI 處理通常來自單一來源、靜態且非常結構化的數據。

另一方面，數據科學可以處理來自多個來源的數據，具有多種結構並且非常複雜。 因此，BI 只能處理我們以可接受的格式配置的數據。 數據科學技術不需要給數據設置這樣的界限，我們可以從各種來源收集自由格式的數據。

事實上，數據科學來自基本的商業智能。 早期的數據分析師過去處理和分析數據只是為了描述過去的表現。 企業當時意識到過去可以預測未來，並要求他們規定他們需要採取的步驟來複製過去的成功並消除錯誤。 這就是數據科學的由來。 數據科學家現在可以發現模式和趨勢並預測未來行為以提高競爭力。

數據科學、商業智能及其差異

曾經有一段時間，數據有限，傳統的商業智能技術就足夠了。 然而，近年來，大數據出現了。 現在有多種形式的數據來自各種來源。 因此，企業現在必須依靠數據科學家來理解這一切。

展望未來，預計數據科學將壓倒傳統的商業智能模型。 數據科學的主要貢獻將是智能的自動化。 代替商業智能中的人工輸入，算法和程序可以完成大部分工作。 業務人員會到哪裡只是在決策階段。

此時，他們應該可以訪問來自中央源的所有已處理和分析的數據，這些數據在工具的幫助下自動進行，以幫助他們得出推論。 隨著這種變化，數據終於進入了核心業務運營的主流。 早期的商業智能幾乎是 IT 專業人士的專屬領域。 但是，數據科學使參與業務流程的所有人員都更容易訪問它。

未來，預計數據科學家將進入自動化智能並在此之後退後一步，僅在需要時提供幫助。 數據科學家和商業智能專業人士仍然可以一起工作，後者為數據科學家提供對現有數據集的見解，以便在未來的基礎上進行構建。

但是商業智能不能再靠自己做這一切了。 數據變得過於復雜和多層次。 商業智能目前只能獲取數據並對舊數據做出反應。 數據科學已經介入了這一漏洞，並主動提出解決方案，以在未來提高能力。

數據科學本身從一開始就取得了巨大的進步。 技術已經能夠處理許多不同格式的更複雜的數據。 一些新技術涉及數據治理、客戶報告和深入分析。 靜態報導的時代早已過去。 現在是根據可用數據的最佳推論做出即時決策的時候了。

數據科學與商業智能的對比

即使在高級狀態下，我們可以在數據科學和商業智能之間得出的最大區別是機器學習庫的大小和範圍。 機器學習庫允許商業世界中的外行人員負責部分或全部自動化的數據，並從中汲取見解。

在某種程度上，數據科學正在讓整個數據分析領域變得不那麼精英化。 未來，我們可以期望那些具備基本資格的人能夠理解數據，從而運用商業智能並從事高級分析。 他們不必特別來自信息技術部門。

數據科學提供了這一額外優勢，即業務人員無需再關心數據的技術操作。 他們可以轉移並專注於運營方面，帶來利潤並專注於結果，以提高競爭力和盈利能力。

在當前現有的 BI 平台中，組織無法自行處理數據。 他們需要一個由商業智能專家組成的專家團隊來獲取數據並識別模式和趨勢。 隨著數據科學現在由機器學習提供支持，對此類技術專長的需求正在逐漸減少。 業務利益相關者可以從數據中提取必要的信息並分析和得出他們的推論，這有助於他們做出最佳決策。

數據科學與商業智能不同的四個主要領域是數據的大小、數據的種類、規範能力和可視化平台。 正是當我們將這些區域內的差異區分開來時，差異才會變得明顯。 即使在高級商業智能中，數據發現工具也限制了它們可以處理的數據的種類和數量。 數據科學打破了所有這些界限，可以處理任何類型的數據並從那裡準備分析。

數據科學與商業智能的互補性

雖然我們在上面進行了一些對比，但我們最好再次記住，因為數據科學和商業智能都依賴於數據分析，所以其中有許多互補的部分。 在這兩個領域都有一些流程和功能，如可視化和算法，兩者的推論可能會影響業務潛力。

當 BI 專家和數據科學家一起工作時，他們可以實現協同輸出。 從事商業智能工作的分析師更擅長結構化數據，因此，他們可以幫助準備數據以進行快速分析。 數據科學家可以使用這些作為他們自己模型的輸入。

長期從事商業智能工作的專業人員也可以提供他們當前的分析權限，從而了解業務的當前狀態。 使用這種描述性分析，數據科學家可以通過使他們的算法模型更加強大來預測未來並提供更準確的預測。

最終，在任何企業的分析部門或團隊中，兩者都會找到一席之地。 BI 專家將負責報告技術活動。 相比之下，數據科學家將負責將它們自動化並直接向業務利益相關者提供未來的解決方案。

在商業智能分析師的幫助下，他們可以準確地告訴數據科學家當前業務分析所需的參數，分析團隊可以建立一個模型，幫助業務人員做出決策，而無需進入技術操作的細節。

總之，即使是最精通技術的組織也在努力跟上技術的發展和變化。 他們還在努力處理傳入的數據量。要將所有這些技術構建成一個連貫的平台，就需要商業智能。 要將數據控製到經理和決策者可以毫不費力地處理數據的程度，需要數據科學家。

因此，我們未來需要的是技術、數據和人員可以協同工作的更加集成的系統。 因此，當務之急是在每個組織中建立強大的數據分析團隊。 這將有助於簡化業務決策，加快整個流程，並為此類公司提供市場競爭優勢。

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