Business Intelligence vs Data Science: Jaka jest różnica?

Prawie każda firma w każdej branży gromadzi dane. Adresy e-mail, informacje rozliczeniowe, wizyty na stronach internetowych, rekordy pracowników, dane sprzedażowe, zarządzanie łańcuchem dostaw – lista jest długa. I jest powód, dla którego dane są tak szeroko gromadzone. Każda firma uznaje to za wartościowe. Jednak dane same w sobie nie są wartościowe. Dane stają się przydatne dla firm, gdy są wykorzystywane do podejmowania decyzji. W tym miejscu pojawia się business intelligence i data science . Obie metody pracy z danymi służą do przekształcania operacji biznesowych i pomagają tworzyć skuteczną strategię biznesową. Mimo to zawierają wyróżnienia, które należy zrozumieć, aby upewnić się, że używasz ich prawidłowo w swojej firmie.

Co to jest analiza biznesowa?

Główne elementy analizy biznesowej to analiza, wgląd, działanie i pomiar . Dane biznesowe są gromadzone, analizowane i wizualizowane; z tych informacji uzyskuje się sensowne i skuteczne spostrzeżenia; na tej podstawie podejmowane są decyzje oparte na wglądzie; a wyniki są mierzone w porównaniu z konkurentami lub danymi historycznymi.

Ciekawi Cię Business Intelligence?

Ucz się więcej

Zazwyczaj analizę biznesową uzyskuje się za pomocą zestawu technologii, aplikacji i procesów, które współpracują ze sobą, aby przedstawiać dane biznesowe w zorganizowany, znaczący i praktyczny sposób, który jest dostępny dla wszystkich użytkowników.

Oto przykład wykorzystania analizy biznesowej :

Kluczowe terminy dotyczące analityki biznesowej

Aby lepiej zrozumieć analizę biznesową, zapoznaj się z niektórymi z tych kluczowych terminów.

Hurtownia danych

Hurtownia danych to system przechowujący informacje o firmie z różnych miejsc w jednej, scentralizowanej i dostępnej lokalizacji. Hurtownie danych są kluczem do analizy biznesowej, ponieważ umożliwiają analizowanie i raportowanie danych z różnych źródeł w całej firmie, dzięki czemu można je przekształcić w znaczące wnioski.

Hurtownie danych zazwyczaj składają się z danych z różnych obszarów działalności: HR, Marketing, Sprzedaż, Finanse z wszelkiego rodzaju systemów operacyjnych: CRM, billingi, listy mailingowe i tak dalej.

Analityka biznesowa i data mining

Gdy dane znajdą się w hurtowni danych, można je następnie analizować i wydobywać za pomocą narzędzi do analityki biznesowej. Eksploracja danych wykorzystuje kombinację baz danych, statystyk i uczenia maszynowego do odkrywania trendów i wzorców w danych.

Wyobrażanie sobie

Gdy narzędzia te wyodrębnią z danych przydatne informacje, do wizualizacji informacji można użyć interfejsu użytkownika (zwykle interaktywnego pulpitu nawigacyjnego). Wykresy, wykresy i diagramy pomagają przedstawić dane w sposób, który pomaga im stać się znaczącymi i łatwiejszymi do zrozumienia.

Raportowanie

Analiza i wizualizacja danych może być następnie udostępniana kluczowym interesariuszom w firmie, aby mogli dostrzec kluczowe spostrzeżenia i podejmować decyzje dotyczące celów biznesowych.

Analiza porównawcza

Częścią analizy biznesowej jest porównywanie bieżących danych z danymi historycznymi w celu śledzenia zmian i wydajności w odniesieniu do celów biznesowych. Benchmarking można również przeprowadzić w stosunku do standardów branżowych i konkurencji, zapewniając kolejny poziom wglądu w to, co jest skuteczne, a co można poprawić.

Narzędzia do analizy biznesowej

Współczesne narzędzia Business Intelligence są interaktywne, samoobsługowe i dostępne. Podczas gdy w przeszłości działy IT zarządzały całym dostępem do danych, obecnie analiza biznesowa zazwyczaj umożliwia użytkownikom na wszystkich poziomach tworzenie pulpitów nawigacyjnych i raportów w zależności od ich potrzeb. Narzędzia analizy biznesowej umożliwiają poszczególnym osobom odpowiadanie na własne pytania bez polegania na pomocy ekspertów w zrozumieniu danych.

Popularne narzędzia do analizy biznesowej to Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau i Looker, ale jest ich wiele, wiele więcej!

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych jest pod wieloma względami podobna do analizy biznesowej. Podobnie jak ta ostatnia, analiza danych polega na przekształcaniu danych w przydatne informacje, aby pozytywnie wpływać na decyzje biznesowe, czyniąc je bardziej świadomymi i opartymi na faktach. Aby przekształcić te dane w przydatne informacje, data science wykorzystuje kombinację metod naukowych, procesów, narzędzi matematycznych, statystyk, algorytmów i uczenia maszynowego. Podobnie jak business intelligence, szuka ukrytych wzorców i trendów, wykorzystując wnioski do podejmowania świadomych działań.

Jednak w przeciwieństwie do analityki biznesowej, która koncentruje się wyłącznie na danych ustrukturyzowanych, nauka o danych zajmuje się zarówno danymi ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi. Dane strukturalne to dane, które są przechowywane we wstępnie zdefiniowanym formacie, są uporządkowane i mieszczą się w arkuszach kalkulacyjnych. Jest dostępny, łatwy w użyciu i łatwy do odszyfrowania dzięki algorytmom uczenia maszynowego. Dane nieustrukturyzowane to przeciwieństwo i nie można ich przetwarzać zwykłymi metodami ani narzędziami. To dane w swojej surowej postaci, więc wymagają analizy specjalistycznej. W tym miejscu pojawia się nauka o danych .

Nauka o danych jest zwykle uważana za bardziej zorientowaną na przyszłość niż analityka biznesowa. Koncentruje się na zadawaniu pytań „a co, jeśli” i przewidywaniu przyszłości, podczas gdy analiza biznesowa koncentruje się bardziej na tym, co wydarzyło się w przeszłości i dzieje się obecnie. Bazując na przyszłości i przewidując, analityka danych pozwala firmom przygotować się na przyszłe wydarzenia, trendy i możliwości.

Oto przykład aplikacji do analizy danych :

Kluczowe terminy związane z nauką o danych

Data science to rozwijająca się i ewoluująca dziedzina. Zapoznaj się z niektórymi z poniższych kluczowych terminów.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe odnosi się do sytuacji, w której komputery naśladują uczenie się człowieka. Komputery wykorzystują dane do uczenia się na przykładach, a następnie do przewidywania lub wykazywania zachowań na ich podstawie. Na przykład Amazon Alexa i inni asystenci głosowi uczą się na podstawie gromadzonych danych, takich jak codzienne alarmy, aby na ich podstawie formułować zalecenia.

Sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe to podkategoria sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja (AI) jako termin została stworzona przez profesora Stanforda, Johna McCarthy'ego, który zdefiniował ją jako „naukę i inżynierię tworzenia inteligentnych maszyn”. AI w nauce o danych odnosi się do tworzenia systemów, które mogą inteligentnie rozwiązywać złożone problemy na podstawie danych, uczyć się na ich podstawie i podejmować decyzje. Zajrzyj na nasz blog o 8 potężnych sposobach wykorzystania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w eCommerce.

Analiza danych i eksploracja danych

Analityka danych to proces zbierania danych i ich analizy w celu podejmowania bardziej świadomych decyzji biznesowych. Eksploracja danych to technika stosowana do przewidywania przyszłych trendów poprzez badanie istniejących. Oba są kluczowymi elementami nauki o danych.

Wielkie dane

Big data to ogromne zbiory danych, które są analizowane za pomocą komputerów w celu ujawnienia trendów i wzorców. Big data to dane, które są tak złożone, że nie można ich przechowywać ani przetwarzać za pomocą konwencjonalnych narzędzi do zarządzania danymi. Big data zawiera więcej informacji, co czyni je przydatnymi w planowaniu i strategii. Big data może być wykorzystana z uczeniem maszynowym do przyspieszenia procesu odkrywania i analizowania kluczowych trendów.

Narzędzia do nauki danych

Istnieje wiele popularnych narzędzi wykorzystywanych w dziedzinie data science , które można wykorzystać do wizualizacji danych, statystycznych języków programowania, algorytmów, baz danych i innych. Oto niektóre z najczęściej używanych obecnie: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Jaka jest różnica między analizą biznesową a nauką o danych?

Chociaż na pierwszy rzut oka analityka biznesowa i nauka o danych wydają się bardzo znajome, istnieje wiele wyraźnych różnic, które sprawiają, że każdy z nich nadaje się do różnych celów.

Streszczenie

Oczywiste jest, że granice między tym, czym jest Business Intelligence, a tym, czym jest data science , są bardzo zatarte. Oba procesy pokrywają się w swoim celu, aby wyposażyć decydentów w przydatne, cenne informacje. Podczas gdy analityka biznesowa informuje o działaniach, patrząc na wyniki w przeszłości, analiza danych przewiduje przyszłość i testuje hipotezy, analizując kluczowe trendy i wzorce danych. Jeśli chodzi o Business Intelligence vs Data Science , nie jest to kwestia „która jest lepsza?”. ale zamiast tego docenienie kluczowych korzyści i wyróżnień każdego z nich. Włączenie obu do strategii biznesowej pomoże w kompleksowym podejmowaniu decyzji poprzez uwzględnienie danych opartych na przeszłości, teraźniejszości i przyszłości.

Współpracuj z nami, aby zrewolucjonizować swoją strategię biznesową dzięki podejmowaniu decyzji w oparciu o dane. Skorzystaj z naszych eksperckich usług konsultingowych Business Intelligence i Data Science i współpracuj z nami, aby stworzyć dopasowane rozwiązanie, które pomoże Ci szybciej i skuteczniej realizować Twoje cele biznesowe.

Czy jesteś gotowy, aby odkryć pełen potencjał swojego produktu?

Popracujmy razem