Razlika između znanosti podataka i poslovne inteligencije
Kako informacijska tehnologija postaje sazrijevala u svim organizacijama, dolazi i više žargona. I ne čudi, zašto se ljudi zbune zbog toga. To obično vodi ka korištenju riječi naizmjenično i preklapaju se s pojmovima. Ali tada postaje nužnost, shvatiti koncept koji stoji iza njega, tako da ga je lako praktično praktično primijeniti i s pravom se može pravdati.
Proteklih godina, kupovina i primjena analitičkog softvera bila je skupa. Vremenom je to postalo jeftinije, a samim tim i lakšim načinom prikupljanja podataka o industriji radi povezivanja različitih skupova podataka, koji mogu pružiti korisne informacije o poslovanju.
No, kako veličina podataka iz dana u dan postaje ogromna, ne samo u pogledu volumena, već i raznolikosti i brzine. Posao treba podatke o podacima koji mogu pretvoriti velike veličine u uvidljive djelotvornosti. U fokusu su brži tempo inovacija i pronalaženje mogućnosti. Znanost podataka nije ograničena samo izvlačenjem uvida i pronalaženja mogućnosti. Završava se kad se sve može dovesti u priču, što može utjecati na misli ljudi koji rade na tom polju. To bi trebao omogućiti voditeljima poduzeća za poduzimanje radnji. Pa razumjet ćemo detaljno jednostavnu razliku između podatkovne znanosti i poslovne inteligencije.
Usporedba između podataka o znanosti i poslovne inteligencije (Infographics)
Ispod je top 20 usporedbe podataka o znanosti i poslovne inteligencije
Ključne razlike između podataka o znanosti i poslovne inteligencije
Ispod je razlika između Data Science-a i Business Intelligencea kako slijedi
Uzimajući u obzir gornju usporedbu, može se reći da su i podaci o znanosti i poslovnoj inteligenciji analitički i informacijski usredotočeni, ali razina vrijednosti uvida čine razliku. Znanost podataka pruža sazrele i futurističke uvide. To je razlog što se nauka o podacima kaže kao evolucija od poslovne inteligencije.
Uslijedili su generički koraci u toku poslovne inteligencije:
- Postavite poslovni rezultat koji će se poboljšati.
- Odlučite se za različite skupove podataka, koji će biti najrelevantniji.
- Dovedite podatke u dobru formu.
- Dizajnirajte KPI-jeve izvještaje, nadzorne ploče kako biste postigli lijepu vizualizaciju.
Generički koraci koji slijede u struji podataka:
- Postavite poslovni rezultat za poboljšanje ili predviđanje.
- Prikupite sve moguće i relevantne skupove podataka.
- Odaberite odgovarajući algoritam za pripremu modela.
- Procijenite model za dobru točnost
- Operacionalizirajte model
Tablica usporedbe podataka o znanosti i poslovnoj inteligenciji
| Znanost podataka | Poslovna inteligencija | |
| Složenost | viši | jednostavnije |
| Podaci | Distribuirano i u stvarnom vremenu | Jedreni, skladišteni |
| Uloga | Korištenje statistike i matematike na skupu podataka za otkrivanje skrivenih obrazaca, analiziranje i predviđanje nadolazeće situacije. | BI se bavi organiziranjem skupa podataka, izdvajanjem korisnih informacija i vizualizacijom na nadzornoj ploči. |
| Tehnologija | Sa smanjenom konkurencijom na današnjem IT tržištu, tvrtke teže inovacijama i lakšim rješenjima za složene poslovne probleme. Stoga se više pažnje posvećuje znanosti o podacima, a ne poslovnoj inteligenciji. | BI govori o odgovaranju na pitanja putem nadzorne ploče, na što bi moglo biti teško odgovoriti putem excela. BI pomaže pronaći odnos između različitih varijabli i vremenskih razdoblja. Omogućuje rukovoditeljima donošenje poslovnih odluka.
Predviđanje nije uključeno u BI. |
| upotreba | Znanost podataka pomaže tvrtkama da predvide nadolazeću situaciju. Tvrtke mogu iskoristiti svoj potencijal za ublažavanje rizika i povećanje prihoda. | BI pomaže tvrtkama da naprave analizu uzroka na neki neuspjeh ili da znaju njegovu trenutnu situaciju. |
| Usredotočenost | Usredotočuje se na budućnost. | BI fokusira prošlost i sadašnjost. |
| Karijera vještina | Vještine znanosti podataka su naprednije. Zahtijeva modeliranje podataka, poznavanje algoritama predviđanja, dobro poznavanje jezika poput R, Python, Scala. Znanost podataka kombinacija je tri polja: statistika, strojno učenje i programiranje. | BI zahtijeva slabiju kvalifikaciju u odnosu na znanstvenike s podacima. Osnovne potrebne vještine su alati za vađenje podataka i alati za vizualizaciju poput Tableau, QlikView, Watson Analytics, itd. Znanje.
Do sada, mnogi zadaci prijavljivanja i BI događa se putem excela. |
| Evolucija | Neće biti pogrešno reći; Znanost podataka evoluirala je iz Business Intelligencea. | Poslovna inteligencija postoji već duže vrijeme, ali ranije samo uz izvrsne rezultate. Sada na tržištu, puno alata na raspolaganju za bolji prikaz istog s boljim mogućnostima. |
| Postupak | Znanost podataka više se trudi eksperimentirati i raditi nešto novo. Stoga je po prirodi dinamična i iterativna. | Poslovna inteligencija ima statičku prirodu. Eksperimentiranje ima manje dometa u ovom polju. Vađenje podataka, lagano mijenjanje podataka i na kraju nadzorno upravljanje. |
| savitljivost | Fleksibilnost je vrlo velika u znanosti o podacima. Izvori podataka mogu se dodavati prema potrebi u budućnosti. | Fleksibilnost je u poslovnoj inteligenciji vrlo manja. Procjenu izvora podataka potrebno je unaprijed isplanirati. A u slučaju potrebe dodavanje više izvora podataka, sporo je. |
| Poslovna vrijednost | Znanost podataka donosi mnogo bolju poslovnu vrijednost od poslovne inteligencije, jer se usredotočuje na budući opseg posla. | Poslovna inteligencija ima statički postupak izvlačenja poslovne vrijednosti crtanjem grafikona i KPI-ja. Dakle, ima tendenciju da pokazuje manju poslovnu vrijednost od znanosti o podacima |
| Misaoni proces | Znanost podataka pomaže nekome da se postavi s pitanjima, što potiče tvrtku da radi na strateški i učinkovit način. | Poslovna inteligencija pomaže nekome da odgovori na pitanje koje već postoji. |
| Kvaliteta podataka | Znanost podataka donosi činjenicu podataka s drugim parametrima poput točnosti, preciznosti, vrijednosti opoziva i vjerojatnosti. Omogućuje donositeljima odluka pružajući im razinu povjerenja. | Business Intelligence nudi dobru nadzornu ploču samo uz dobru kvalitetu podataka. Dobar u smislu, trebao bi biti dovoljan da se uvidi iz podataka. |
| način | Analitički i znanstveni | Samo analitički |
| Pitanja | Što će se dogoditi?
Što ako? | Što se dogodilo?
Što se događa? |
| Pristup | Proaktivna | reaktivan |
| Uloga ekspertize | Znanstvenik podataka | Poslovni korisnik |
| Veličina podataka | Hadoop-ove tehnologije su se razvile i mnoge slične se razvijaju koje lako mogu obraditi skupove podataka velike veličine (npr. => Terabajti podataka) | Ovdje alati i tehnologije nisu dovoljni za obradu velikih skupova podataka. |
| Koristite slučajeve | Nije periodičan zadatak. | Mnogi se primjeri upotrebe BI-a kreću i generiraju i osvježavaju standardizirane nadzorne ploče. |
| Potrošnja | Uvidi u znanost o podacima troše se od razine poduzeća do razine izvršne vlasti. | Uvidi u poslovnu inteligenciju troše se na razini poduzeća ili odjela. |
Zaključak - Data Science vs Business Intelligence
Poslovna inteligencija bez sumnje je zaista dobra stvar s kojom industrija započinje. Ali dugoročno gledano, dodavanje sloja znanosti podataka na kraju će učiniti da stoji drugačije. Planiranje budućnosti postavljanjem predviđanja danas je jedno od čuda znanosti o podacima. Stoga znanost podataka igra središnju i bolju ulogu od poslovne inteligencije. Čini se da će Data Science u spajanju s automatizacijom redefinirati budućnost.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Science vs Business Intelligence, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 5 najboljih stvari koje morate znati o poslovnoj inteligenciji vs skladištu podataka
- Prediktivna analitika prema znanosti o podacima - naučite 8 korisnih usporedba
- 5 najboljih stvari koje morate znati o poslovnoj inteligenciji vs skladištu podataka
- Znanost o podacima i njezin rastući značaj