Бизнес-аналитика и наука о данных: в чем разница?

Практически каждый бизнес в любой отрасли собирает данные. Адреса электронной почты, платежная информация, посещения веб-сайтов, записи о сотрудниках, данные о продажах, управление цепочками поставок — список можно продолжить. И есть причина, по которой данные так широко собираются. Каждый бизнес признает его ценным. Однако сами по себе данные не представляют ценности. Данные становятся полезными для бизнеса, когда они используются для принятия решений. Вот где на помощь приходят бизнес-аналитика и наука о данных . И то, и другое — это методы работы с данными для преобразования бизнес-операций и создания эффективной бизнес-стратегии. Тем не менее, у них есть отличия, которые важно понимать, чтобы убедиться, что вы правильно используете их для своего бизнеса.

Что такое бизнес-аналитика?

Основными компонентами бизнес-аналитики являются анализ, понимание, действие и измерение . Бизнес-данные собираются, анализируются и визуализируются; из этой информации извлекаются значимые и эффективные выводы; на основе этого принимаются решения, основанные на озарении; и результаты сравниваются с конкурентами или историческими данными.

Интересуетесь бизнес-аналитикой?

Учить больше

Как правило, бизнес-аналитика достигается за счет набора технологий, приложений и процессов, которые работают вместе для представления бизнес-данных в организованном, осмысленном и действенном виде, доступном для всех пользователей.

Вот пример того, как можно использовать бизнес-аналитику :

Ключевые термины бизнес-аналитики

Чтобы лучше понять бизнес-аналитику, ознакомьтесь с некоторыми из этих ключевых терминов.

Хранилище данных

Хранилище данных — это система, которая хранит информацию о компании из разных мест в одном централизованном и доступном месте. Хранилища данных являются ключом к бизнес-аналитике, поскольку они позволяют анализировать данные из различных источников в рамках бизнеса и составлять отчеты, чтобы их можно было преобразовать в содержательную информацию.

Хранилища данных обычно состоят из данных из разных областей бизнеса: HR, Маркетинг, Продажи, Финансы из всевозможных операционных систем: CRM, биллинг, списки рассылки и так далее.

Бизнес-аналитика и интеллектуальный анализ данных

Как только данные попадают в хранилище данных, их можно анализировать и анализировать с помощью инструментов бизнес-аналитики. Интеллектуальный анализ данных использует комбинацию баз данных, статистики и машинного обучения для выявления тенденций и закономерностей в данных.

Визуализация

После того, как эти инструменты извлекли полезную информацию из данных, можно использовать пользовательский интерфейс (обычно интерактивную панель инструментов) для визуализации информации. Диаграммы, графики и диаграммы помогают представить данные таким образом, чтобы они стали значимыми и легкими для понимания.

Составление отчетов

Затем анализ данных и визуализация могут быть переданы ключевым заинтересованным сторонам в бизнесе, чтобы они могли выявлять ключевые идеи и принимать решения для достижения бизнес-целей.

Бенчмаркинг

Частью бизнес-аналитики является сравнение текущих данных с историческими данными для отслеживания изменений и производительности в соответствии с бизнес-целями. Сравнительный анализ также можно проводить в сравнении с отраслевыми стандартами и конкурентами, что обеспечивает еще один уровень понимания того, что является успешным, а что можно улучшить.

Инструменты бизнес-аналитики

Современные инструменты бизнес-аналитики созданы интерактивными, самостоятельными и доступными. В то время как исторически ИТ-отделы управляли всем доступом к данным, сегодня бизнес-аналитика обычно позволяет пользователям всех уровней создавать информационные панели и отчеты в зависимости от их потребностей. Инструменты бизнес-аналитики позволяют людям отвечать на свои вопросы, не полагаясь на помощь экспертов для понимания данных.

Популярные инструменты бизнес-аналитики включают Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau и Looker, но их гораздо больше!

Что такое наука о данных?

Наука о данных во многом похожа на бизнес-аналитику. Подобно последнему, наука о данных работает над преобразованием данных в полезную информацию, чтобы положительно влиять на бизнес-решения, делая их более информированными и основанными на фактах. Чтобы преобразовать эти данные в полезную информацию, наука о данных использует сочетание научных методов, процессов, математических инструментов, статистики, алгоритмов и машинного обучения. Подобно бизнес-аналитике, он пытается найти скрытые закономерности и тенденции, используя выводы для принятия обоснованных действий.

Однако, в отличие от бизнес-аналитики, которая фокусируется исключительно на структурированных данных, наука о данных имеет дело как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Структурированные данные — это данные, которые хранятся в предварительно определенном формате, организованы и помещаются в электронные таблицы. Он доступен, прост в использовании и легко расшифровывается с помощью алгоритмов машинного обучения. Неструктурированные данные , наоборот, не могут быть обработаны обычными методами или инструментами. Это данные в необработанном виде, поэтому для их анализа требуется опыт. Вот где вступает наука о данных .

Наука о данных обычно считается более ориентированной на будущее, чем бизнес-аналитика. Он сосредоточен на том, чтобы задавать вопросы «что, если» и делать прогнозы на будущее, в то время как бизнес-аналитика больше фокусируется на том, что произошло в прошлом и происходит в настоящем. Будучи ориентированной на будущее и прогнозирующей, наука о данных позволяет компаниям подготовиться к будущим событиям, тенденциям и возможностям.

Вот пример приложения для обработки данных :

Ключевые термины науки о данных

Наука о данных — это расширяющаяся и развивающаяся область. Поймите некоторые из ключевых терминов ниже.

Машинное обучение

Машинное обучение относится к тому, когда компьютеры имитируют человеческое обучение. Компьютеры используют данные, чтобы учиться на примерах, а затем делать прогнозы или демонстрировать поведение на их основе. Например, Amazon Alexa и другие голосовые помощники извлекают уроки из собираемых данных, таких как ваши ежедневные будильники, чтобы давать вам рекомендации на их основе.

Искусственный интеллект

Машинное обучение — это подкатегория искусственного интеллекта. Термин «искусственный интеллект» (ИИ) был придуман профессором Стэнфордского университета Джоном Маккарти, который определил его как «науку и технику создания интеллектуальных машин». ИИ в науке о данных относится к созданию систем, которые могут разумно решать сложные проблемы на основе данных, учиться на них и принимать решения. Ознакомьтесь с нашим блогом о 8 эффективных способах использования решений на основе искусственного интеллекта в электронной коммерции.

Аналитика данных и интеллектуальный анализ данных

Аналитика данных — это процесс сбора данных и их анализа для принятия более обоснованных бизнес-решений. Интеллектуальный анализ данных — это метод, используемый для прогнозирования будущих тенденций путем изучения существующих. Оба являются ключевыми компонентами науки о данных.

Большие данные

Большие данные — это огромные наборы данных, которые анализируются с помощью компьютеров для выявления тенденций и закономерностей. Большие данные — это данные, которые настолько сложны, что обычные инструменты управления данными не могут использоваться для их хранения или обработки. Большие данные содержат больше информации, что делает их полезными для планирования и разработки стратегии. Большие данные можно использовать с машинным обучением для ускорения процесса выявления и анализа ключевых тенденций.

Инструменты науки о данных

Существует ряд популярных инструментов, используемых в области науки о данных , которые можно использовать для визуализации данных, языков статистического программирования, алгоритмов, баз данных и многого другого. Вот некоторые из наиболее используемых сегодня: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

В чем разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных?

Хотя на первый взгляд бизнес-аналитика и наука о данных кажутся очень знакомыми, существует ряд явных различий, благодаря которым каждый из них подходит для разных целей.

Резюме

Понятно, что границы между бизнес-аналитикой и наукой о данных очень размыты. Оба процесса пересекаются по своей цели, чтобы предоставить лицам, принимающим решения, полезную и ценную информацию. В то время как бизнес-аналитика формирует действия, анализируя прошлые результаты, наука о данных предсказывает будущее и проверяет гипотезы, анализируя ключевые тенденции и закономерности данных. Когда речь идет о бизнес-аналитике и науке о данных , вопрос не в том, «что лучше?» но вместо этого оценка ключевых преимуществ и различий каждого из них. Включение обоих в вашу бизнес-стратегию поможет всесторонне принимать решения, охватывая данные, основанные на прошлом, настоящем и будущем.

Сотрудничайте с нами, чтобы революционизировать вашу бизнес-стратегию сегодня с помощью принятия решений на основе данных. Воспользуйтесь нашими экспертными консультационными услугами по бизнес-аналитике и науке о данных и работайте с нами над созданием индивидуального решения, которое поможет вам быстрее и эффективнее достичь своих бизнес-целей.

Вы готовы раскрыть весь потенциал своего продукта?

Давайте работать вместе