ذكاء الأعمال مقابل علوم البيانات: ما الفرق؟

تقوم كل الأعمال تقريبًا في كل صناعة بجمع البيانات. عناوين البريد الإلكتروني ، ومعلومات الفواتير ، وزيارات الموقع ، وسجلات الموظفين ، وبيانات المبيعات ، وإدارة سلسلة التوريد - والقائمة تطول. وهناك سبب لجمع البيانات على نطاق واسع. كل عمل يعترف به على أنه ذو قيمة. ومع ذلك ، فإن البيانات ليست ذات قيمة بحد ذاتها. تصبح البيانات مفيدة للشركات عند استخدامها لاتخاذ القرارات. وهنا يأتي دور ذكاء الأعمال وعلوم البيانات . كلاهما طريقتان للعمل مع البيانات لتحويل العمليات التجارية والمساعدة في إنشاء إستراتيجية عمل فعالة. ومع ذلك ، فإنها تأتي مع تمييزات من المهم أن تفهمها للتأكد من أنك تستخدمها بشكل صحيح لعملك.

ما هو ذكاء الأعمال؟

المكونات الرئيسية لذكاء الأعمال هي التحليل والبصيرة والعمل والقياس . يتم جمع بيانات الأعمال وتحليلها وتصورها ؛ يتم الحصول على رؤى هادفة وفعالة من هذه المعلومات ؛ يتم اتخاذ القرارات التي تقودها البصيرة بناءً على ذلك ؛ ويتم قياس النتائج مقابل المنافسين أو البيانات التاريخية.

هل تشعر بالفضول بشأن ذكاء الأعمال؟

يتعلم أكثر

عادةً ما يتم تحقيق ذكاء الأعمال من خلال مجموعة من التقنيات والتطبيقات والعمليات التي تعمل معًا لتقديم بيانات الأعمال بطريقة منظمة وهادفة وقابلة للتنفيذ يمكن الوصول إليها لجميع المستخدمين.

فيما يلي مثال على كيفية استخدام ذكاء الأعمال :

مصطلحات ذكاء الأعمال الرئيسية

لفهم ذكاء الأعمال بشكل أكبر ، تعرف على بعض هذه المصطلحات الأساسية.

مستودع البيانات

مستودع البيانات هو نظام يخزن معلومات الشركة من مجموعة متنوعة من الأماكن في مكان واحد مركزي يسهل الوصول إليه. تعد مستودعات البيانات مفتاحًا لذكاء الأعمال لأنها تتيح تحليل البيانات من مصادر مختلفة عبر الشركة والإبلاغ عنها بحيث يمكن تحويلها إلى رؤى ذات مغزى.

تتكون مستودعات البيانات عادةً من بيانات من مجالات مختلفة من العمل: الموارد البشرية والتسويق والمبيعات والتمويل من جميع أنواع أنظمة التشغيل: CRM والفواتير والقوائم البريدية وما إلى ذلك.

تحليلات الأعمال واستخراج البيانات

بمجرد أن تكون البيانات في مستودع البيانات ، يمكن بعد ذلك تحليلها واستخراجها بواسطة أدوات تحليلات الأعمال. يستخدم التنقيب عن البيانات مجموعة من قواعد البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي للكشف عن الاتجاهات والأنماط في البيانات.

التصور

بمجرد أن تستخرج هذه الأدوات معلومات مفيدة من البيانات ، يمكن استخدام واجهة المستخدم (عادةً لوحة معلومات تفاعلية) لتصور المعلومات. تساعد المخططات والرسوم البيانية والرسوم البيانية على تقديم البيانات بطريقة تساعدها على أن تصبح ذات مغزى وأسهل في الفهم.

الإبلاغ

يمكن بعد ذلك مشاركة تحليل البيانات والتصور بين أصحاب المصلحة الرئيسيين في العمل حتى يتمكنوا من تحديد الأفكار الرئيسية واتخاذ القرارات تجاه أهداف العمل.

المرجعية

جزء من ذكاء الأعمال هو قياس البيانات الحالية بالبيانات التاريخية لتتبع التغييرات والأداء مقابل أهداف العمل. يمكن أيضًا إجراء المقارنة المعيارية وفقًا لمعايير الصناعة والمنافسين ، مما يوفر مستوى آخر من البصيرة حول ما هو ناجح وما يمكن تحسينه.

أدوات ذكاء الأعمال

تم تصميم أدوات ذكاء الأعمال المعاصرة لتكون تفاعلية وذاتية الخدمة ويمكن الوصول إليها. في حين أن أقسام تكنولوجيا المعلومات كانت تدير تاريخياً جميع عمليات الوصول إلى البيانات ، فإن ذكاء الأعمال اليوم يسمح عادةً لجميع مستويات المستخدمين بإنشاء لوحات معلومات وتقارير بناءً على احتياجاتهم. تعمل أدوات ذكاء الأعمال على تمكين الأفراد من الإجابة على أسئلتهم دون الاعتماد على مساعدة الخبراء لفهم البيانات.

تتضمن أدوات ذكاء الأعمال الشائعة Sisense و Microsoft Power BI و Yellowfin و Domo و Tableau و Looker ولكن هناك الكثير والكثير!

ما هو علم البيانات؟

يتشابه علم البيانات في نواح كثيرة مع ذكاء الأعمال. تمامًا مثل الأخير ، يعمل علم البيانات على تحويل البيانات إلى معلومات مفيدة للتأثير بشكل إيجابي على قرارات العمل من خلال جعلها أكثر استنارة وقائمة على الحقائق. لتحويل هذه البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ ، يستخدم علم البيانات مجموعة من الأساليب العلمية والعمليات والأدوات الرياضية والإحصاءات والخوارزميات والتعلم الآلي. يشبه إلى حد كبير ذكاء الأعمال ، فإنه يتطلع إلى العثور على أنماط واتجاهات خفية ، باستخدام الاستنتاجات لاتخاذ إجراءات مستنيرة.

ومع ذلك ، على عكس ذكاء الأعمال الذي يركز فقط على البيانات المنظمة ، يتعامل علم البيانات مع كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تشير البيانات المهيكلة إلى البيانات التي يتم تخزينها بتنسيق محدد مسبقًا ، ويتم تنظيمها وتناسبها في جداول البيانات. إنه سهل الاستخدام وسهل فك التشفير باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. البيانات غير المنظمة هي عكس ذلك ولا يمكن معالجتها بالطرق أو الأدوات المعتادة. إنها بيانات في شكلها الخام لذا فهي تتطلب خبرة ليتم تحليلها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه علم البيانات .

يعتبر علم البيانات عادةً أكثر تركيزًا على المستقبل من ذكاء الأعمال. فهو يركز على طرح أسئلة "ماذا لو" وعمل تنبؤات مستقبلية ، بينما يركز ذكاء الأعمال بشكل أكبر على ما حدث في الماضي ويحدث في الوقت الحاضر. كونه قائمًا على المستقبل وقادرًا على التنبؤ ، يتيح علم البيانات للشركات الاستعداد للأحداث والاتجاهات والفرص المستقبلية.

إليك مثال على تطبيق علم البيانات :

المصطلحات الأساسية في علم البيانات

علم البيانات هو مجال متوسع ومتطور. افهم بعض المصطلحات الأساسية أدناه.

التعلم الالي

يشير التعلم الآلي إلى الوقت الذي تحاكي فيه أجهزة الكمبيوتر التعلم البشري. تستخدم أجهزة الكمبيوتر البيانات للتعلم من الأمثلة ثم إجراء تنبؤات أو عرض سلوك بناءً عليها. على سبيل المثال ، تتعلم Amazon Alexa والمساعدين الصوتيين الآخرين من البيانات التي تجمعها ، مثل أجهزة الإنذار اليومية ، لتقديم توصيات لك بناءً عليها.

الذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي هو فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي. تم إنشاء الذكاء الاصطناعي (AI) كمصطلح من قبل الأستاذ في جامعة ستانفورد ، جون مكارثي ، الذي عرّفها على أنها "علم وهندسة صناعة الآلات الذكية". يشير الذكاء الاصطناعي في علم البيانات إلى إنشاء أنظمة يمكنها حل المشكلات المعقدة من البيانات بذكاء والتعلم منها واتخاذ القرارات. تحقق من مدونتنا حول 8 طرق قوية تستخدم الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية.

تحليلات البيانات واستخراج البيانات

تحليلات البيانات هي عملية جمع البيانات وتحليلها من أجل اتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة. التنقيب عن البيانات هو تقنية تستخدم للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من خلال دراسة الاتجاهات الحالية. كلاهما مكونان أساسيان لعلم البيانات.

البيانات الكبيرة

البيانات الضخمة هي مجموعات بيانات ضخمة يتم تحليلها باستخدام أجهزة الكمبيوتر للكشف عن الاتجاهات والأنماط. البيانات الضخمة هي البيانات المعقدة للغاية بحيث لا يمكن استخدام أدوات إدارة البيانات التقليدية لتخزينها أو معالجتها. تحتوي البيانات الضخمة على مزيد من المعلومات ، مما يجعلها مفيدة للتخطيط والاستراتيجية. يمكن استخدام البيانات الضخمة مع التعلم الآلي لتسريع عملية الكشف عن الاتجاهات الرئيسية وتحليلها.

أدوات علوم البيانات

هناك عدد من الأدوات الشائعة المستخدمة في مجال علم البيانات والتي يمكن استخدامها لتصور البيانات ولغات البرمجة الإحصائية والخوارزميات وقواعد البيانات والمزيد. فيما يلي بعض أكثرها استخدامًا اليوم: SAS و Python و Integrate.io و Rapid Miner و DataRobot و Trifacta و Tableau و Amazon Lex.

ما الفرق بين ذكاء الأعمال وعلوم البيانات؟

بينما تبدو ذكاء الأعمال وعلوم البيانات للوهلة الأولى مألوفة للغاية ، إلا أن هناك عددًا من الاختلافات المميزة التي تجعل كل منها مناسبًا لأغراض مختلفة.

ملخص

من الواضح أن الخطوط الفاصلة بين ما هو ذكاء الأعمال وما هو علم البيانات غير واضحة للغاية. تتداخل كلتا العمليتين في غرضهما المتمثل في تمكين صانعي القرار بمعلومات مفيدة وقيمة. بينما يقوم ذكاء الأعمال بإبلاغ الإجراءات من خلال النظر إلى الأداء السابق ، يتنبأ علم البيانات بالمستقبل ويختبر الفرضيات من خلال تحليل اتجاهات وأنماط البيانات الرئيسية. عندما يتعلق الأمر بذكاء الأعمال مقابل علم البيانات ، فالأمر لا يتعلق بـ "أيهما أفضل؟" ولكن بدلاً من ذلك تقديرًا للفوائد والتمييزات الرئيسية لكل منها. سيساعد دمج كليهما في إستراتيجية عملك على إبلاغ القرارات بشكل شامل من خلال تضمين البيانات بناءً على الماضي والحاضر والمستقبل.

شارك معنا لإحداث ثورة في إستراتيجية عملك اليوم من خلال اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. استفد من خدمات الاستشارات المتخصصة في ذكاء الأعمال وعلوم البيانات لدينا واعمل معنا لإنشاء حل مخصص سيساعدك على تحقيق أهداف عملك بشكل أسرع وأكثر فعالية.

هل أنت مستعد لاكتشاف الإمكانات الكاملة لمنتجك؟

لنعمل معا