數據科學與商業智能：數據科學與商業智能之間的區別

如果說現代工業的幾乎所有領域都有一個共同點，那就是大數據。 雖然數據是 21 世紀的新貨幣，但能夠有效利用大數據的專家是公司和組織的寶貴資產。 數據科學家和商業智能 (BI) 專業人員是公司的兩項重要資產，因為他們可以從原始數據中提取有意義的見解，以幫助提高利潤並在競爭對手中佔據上風。

是的，數據科學家和商業智能分析師都密切合作，將原始數據轉化為業務就緒的洞察力，從而為企業創造價值。 他們旨在創造有利的業務成果，例如提高投資回報率、擴大品牌影響力、提高客戶滿意度、客戶保留率等。 換句話說，數據科學家和商業智能分析師通過提供競爭情報或數據豐富的洞察力來幫助理解大數據。

但是，這是否意味著這兩個角色是相同的？

不，它們不一樣。

儘管數據科學和商業智能是專注於從大數據中挖掘價值的相關領域，但它們之間也存在相當大的差異。 今天，我們將深入探討這些差異，以更好地了解這兩個相互關聯的領域——數據科學和商業智能。

數據科學與商業智能：它們是什麼意思？

數據科學的核心是研究、分析和解釋大量數據，通過結合數學、統計學、計算機科學和信息科學等跨學科科學，從內部獲得隱藏的見解。 因此，數據科學分析過去的數據趨勢以做出數據驅動的未來預測。 另一方面，商業智能是指公司用於分析業務數據的技術和策略套件。

雖然數據科學主要用於預測分析或規範分析，但組織主要將 BI 用於描述分析（報告）。

數據科學與商業智能：主要區別是什麼？

數據科學是 21 世紀的遊戲規則改變者。 它徹底改變了企業處理數據的方式。 早些時候，BI 在很大程度上是一個手動領域，由 IT 專業人員監控和執行。 然而，今天，由於數據科學技術，大多數 BI 和數據分析操作都是自動化的——業務數據存儲在集中的數據存儲庫中，數據專家可以在需要時使用自動化工具從中提取見解和情報。 通過這種方式，數據科學將核心 BI 和分析操作帶到了業務畫布的最前沿。

以下是突出數據科學和商業智能之間區別的 6 個要點：

1. 焦點與視角

就像我們之前提到的，數據科學旨在窺探未來。 它解釋過去和現在的數據，以可視化公司的未來。 與此相反，BI 回顧歷史以提供詳細的報告、KPI 和趨勢。 然而，與數據科學不同的是，BI 並沒有通過充分的可視化來描述未來的洞察力。

2.過程

雖然數據科學是關於探索業務數據的深度並以多種可能的方式試驗洞察力，但傳統的 BI 系統是靜態的，因為它們不提供探索和試驗公司如何收集和處理數據的範圍。

3. 數據處理

BI 旨在分析和解釋高度結構化的靜態數據，但數據科學支持從不同來源收集的高速、大容量和多結構化複雜數據。 雖然 BI 旨在僅了解特定格式的預格式化數據，但數據科學技術可以有效地收集、清理、處理、分析、解釋和可視化從多個來源收集的自由格式數據。

4. 數據存儲

當前的業務場景非常動態。 正如我們所說，新趨勢、新技術和新方法不斷塑造行業。 因此，與任何其他企業資產一樣，數據必須足夠靈活以與快節奏的行業趨勢同步，這一點至關重要。 這就是數據科學比 BI 佔上風的地方——而 BI 系統將數據存儲在數據倉庫中的孤立的數據中（使其難以跨業務基礎設施進行部署），而數據科學採用中央存儲庫方法來幫助實時移動數據。

5. 業務重點

數據科學和商業智能在為企業創造價值的方式上有所不同。 商業智能分析歷史數據和當前數據，以找出已經擺在桌面上的問題的答案。 然而，數據科學深入研究大型和復雜的數據集，以發現您不知道存在的新的和創新的問題。 通過這種方式，數據科學鼓勵企業利用數據洞察力探索新的機遇、領域和挑戰。

6. IT 擁有與企業擁有

以前，BI 工具和系統主要由 IT 部門控制和管理，他們手動提取情報，然後將其轉發給數據分析師進行進一步解釋。 數據科學通過同時整理所有相關動作改變了這種方法。

數據科學解決方案和技術由數據分析師、數據科學家和 BI 專家操作，他們可以專注於分析數據以創建可操作的業務預測，而不是將時間花在“IT 內務管理”上。

數據科學家與 BI 分析師

到目前為止，您必須清楚數據科學家和 BI 分析師是組織內的兩個不同角色。 前者側重於推斷過去的數據以幫助公司減輕未來潛在的業務風險和挑戰，而後者側重於解釋過去的數據以找到解決當前問題和業務挑戰的答案。 因此，數據科學家和 BI 分析師攜手合作，為公司提供數據驅動的洞察力，並幫助他們為當前和未來的業務場景做好準備。

將數據科學家和 BI 分析師團結在一起的是他們對數據分析的熱愛和親和力。 兩位專家以不同的能力和程度使用先進的算法、工具和框架，為公司提供基於事實和高度準確的洞察力，這些洞察力可以成就或破壞業務。

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