ビジネス インテリジェンス vs データ サイエンス: 違いは何ですか?

あらゆる業界のほぼすべての企業がデータを収集しています。 電子メール アドレス、請求情報、Web サイトへのアクセス、従業員の記録、販売データ、サプライ チェーン管理など、リストは続きます。 そして、データが非常に広く収集されるのには理由があります。 すべてのビジネスは、それを価値あるものとして認識しています。 ただし、データ自体は本質的に価値があるわけではありません。 データが意思決定に使用されると、データはビジネスに役立ちます。 そこで、ビジネス インテリジェンスとデータ サイエンスの出番です。どちらもデータを操作してビジネス オペレーションを変革し、効果的なビジネス戦略を作成するのに役立ちます。 それでも、それらには違いがあり、ビジネスで正しく使用していることを確認するために理解することが重要です.

ビジネスインテリジェンスとは？

ビジネス インテリジェンスの主なコンポーネントは、分析、洞察、アクション、および測定です。 ビジネス データが収集、分析、視覚化されます。 この情報から有意義で効果的な洞察が得られます。 これに基づいて洞察主導の意思決定が行われます。 結果は、競合他社または過去のデータに対して測定されます。

ビジネスインテリジェンスに興味がありますか?

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通常、ビジネス インテリジェンスは、すべてのユーザーがアクセスできる、組織的で意味のある実用的な方法でビジネス データを提示するために連携する一連のテクノロジ、アプリケーション、およびプロセスを通じて実現されます。

ビジネス インテリジェンスの使用例を次に示します。

重要なビジネス インテリジェンス用語

ビジネス インテリジェンスをさらに理解するには、これらの重要な用語のいくつかをよく理解してください。

データウェアハウス

データ ウェアハウスは、さまざまな場所からの企業情報を一元化されたアクセス可能な 1 つの場所に格納するシステムです。 データ ウェアハウスは、ビジネス全体のさまざまなソースからのデータを分析およびレポートして、意味のある洞察に変換できるようにするため、ビジネス インテリジェンスの鍵となります。

通常、データ ウェアハウスは、ビジネスのさまざまな分野 (人事、マーケティング、販売、財務など) のあらゆる種類の運用システム (CRM、請求、メーリング リストなど) のデータで構成されています。

ビジネス分析とデータ マイニング

データがデータ ウェアハウスに格納されると、ビジネス分析ツールによって分析およびマイニングできます。 データ マイニングでは、データベース、統計、機械学習を組み合わせて使用​​し、データの傾向とパターンを明らかにします。

視覚化

これらのツールがデータから有用な情報を抽出したら、ユーザー インターフェイス (通常はインタラクティブなダッシュボード) を使用して情報を視覚化できます。 チャート、グラフ、およびダイアグラムはすべて、意味があり理解しやすい方法でデータを提示するのに役立ちます。

報告

その後、データ分析と視覚化をビジネスの主要な利害関係者間で共有できるため、主要な洞察を見つけて、ビジネス目標に向けて意思決定を行うことができます。

ベンチマーク

ビジネス インテリジェンスの一部は、現在のデータを履歴データと比較して、ビジネスの目標に対する変更とパフォーマンスを追跡することです。 ベンチマークは、業界標準や競合他社に対して行うこともでき、何が成功し、何が改善できるかについて、別のレベルの洞察を提供します。

ビジネス インテリジェンス ツール

現代のビジネス インテリジェンス ツールは、インタラクティブで、セルフサービスで、アクセスしやすいように作られています。 従来、IT 部門はデータへのすべてのアクセスを管理していましたが、今日のビジネス インテリジェンスでは、通常、すべてのレベルのユーザーがニーズに応じてダッシュボードとレポートを作成できます。 ビジネス インテリジェンス ツールは、データを理解するために専門家の助けに頼ることなく、個人が自分の質問に答えることができるようにします。

人気のあるビジネス インテリジェンス ツールには、Sisense、Microsoft Power BI、Yellowfin、Domo、Tableau、Looker などがありますが、他にもたくさんあります。

データサイエンスとは？

データ サイエンスは、多くの点でビジネス インテリジェンスに似ています。 後者と同じように、データ サイエンスは、データを有用な情報に変換し、より多くの情報と事実に基づいたものにすることで、ビジネス上の意思決定にプラスの影響を与えるように働きかけます。 このデータを実用的な情報に変換するために、データ サイエンスでは科学的手法、プロセス、数学的ツール、統計、アルゴリズム、機械学習を組み合わせて使用​​します。 ビジネス インテリジェンスと同様に、隠れたパターンや傾向を見つけ出し、結論を使用して情報に基づいた行動をとります。

ただし、構造化データのみに焦点を当てたビジネス インテリジェンスとは異なり、データ サイエンスは構造化データと非構造化データの両方を扱います。 構造化データとは、事前定義された形式で保存され、整理され、スプレッドシートに収まるデータを指します。 アクセスしやすく、使いやすく、機械学習アルゴリズムで簡単に解読できます。 非構造化データは逆で、通常の方法やツールでは処理できません。 生のデータなので、分析するには専門知識が必要です。 そこでデータサイエンスの出番です。

通常、データ サイエンスは、ビジネス インテリジェンスよりも未来志向であると考えられています。 ビジネスインテリジェンスは、過去に起こったことと現在起こっていることにもっと焦点を当てています。 未来に基づいた予測的なデータ サイエンスにより、企業は将来のイベント、トレンド、機会に備えることができます。

データ サイエンスアプリケーションの例を次に示します。

主なデータ サイエンス用語

データ サイエンスは、拡大し、進化している分野です。 以下の重要な用語のいくつかを理解してください。

機械学習

機械学習とは、コンピューターが人間の学習を模倣することを指します。 コンピュータはデータを使用して例から学習し、それに基づいて予測を行ったり、行動を示したりします。 たとえば、Amazon Alexa やその他の音声アシスタントは、収集したデータ (毎日のアラームなど) から学習し、それらに基づいて推奨事項を作成します。

人工知能

機械学習は、人工知能のサブカテゴリです。 用語としての人工知能 (AI) は、スタンフォード大学のジョン マッカーシー教授によって作成され、彼はそれを「インテリジェントな機械を作る科学と工学」と定義しました。 データ サイエンスにおける AI とは、データから複雑な問題をインテリジェントに解決し、データから学習し、意思決定を行うことができるシステムを作成することを指します。 AI ベースのソリューションが e コマースで使用されている 8 つの強力な方法に関するブログをご覧ください。

データ分析とデータ マイニング

データ分析とは、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために、データを収集して分析するプロセスです。 データマイニングは、既存の傾向を研究することによって将来の傾向を予測するために使用される手法です。 どちらもデータ サイエンスの重要な要素です。

ビッグデータ

ビッグ データとは、コンピューターを使用して分析され、傾向やパターンを明らかにする巨大なデータ セットです。 ビッグデータは、従来のデータ管理ツールを使用して保存または処理できないほど複雑なデータです。 ビッグデータにはより多くの情報が含まれているため、計画や戦略に役立ちます。 ビッグデータを機械学習と組み合わせて使用​​することで、主要な傾向を明らかにして分析するプロセスを加速できます。

データ サイエンス ツール

データ サイエンスの分野では、データの視覚化、統計プログラミング言語、アルゴリズム、データベースなどに使用できる一般的なツールが多数あります。 SAS、Python、Integrate.io、Rapid Miner、DataRobot、Trifacta、Tableau、Amazon Lex など、現在最も使用されているものをいくつか紹介します。

ビジネス インテリジェンスとデータ サイエンスの違いは何ですか?

一見すると、ビジネス インテリジェンスとデータ サイエンスは非常によく知られているように見えますが、さまざまな目的に適した明確な違いがいくつかあります。

概要

ビジネス インテリジェンスとデータ サイエンスの境界線が非常に曖昧であることは明らかです。 どちらのプロセスも、有用で価値のある情報を意思決定者に提供するという目的で重複しています。 ビジネス インテリジェンスは過去のパフォーマンスを調べてアクションを通知しますが、データ サイエンスは主要なデータの傾向とパターンを分析して将来を予測し、仮説を検証します。 ビジネス インテリジェンス vs データ サイエンスに関しては、「どちらが優れているか」という問題ではありません。 代わりに、それぞれの主な利点と違いを理解してください。 両方をビジネス戦略に組み込むことで、過去、現在、未来に基づくデータを網羅することで、意思決定を包括的に知らせることができます。

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