Business Intelligence vs Data Science: อะไรคือความแตกต่าง?

แทบทุกธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมรวบรวมข้อมูล ที่อยู่อีเมล ข้อมูลการเรียกเก็บเงิน การเยี่ยมชมเว็บไซต์ บันทึกพนักงาน ข้อมูลการขาย การจัดการซัพพลายเชน - รายการดำเนินต่อไป และมีเหตุผลในการรวบรวมข้อมูลอย่างกว้างขวาง ทุกธุรกิจตระหนักดีว่ามันมีค่า อย่างไรก็ตาม ข้อมูลไม่ได้มีคุณค่าในตัวมันเอง ข้อมูลจะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจเมื่อ ใช้ ในการตัดสินใจ นั่นคือที่มาของ Business Intelligence และ Data Science ทั้งสองวิธีในการทำงานกับข้อมูลเพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินธุรกิจและช่วยสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มาพร้อมกับความแตกต่างที่จำเป็นต้องเข้าใจเพื่อให้แน่ใจว่าคุณใช้อย่างถูกต้องสำหรับธุรกิจของคุณ

ข่าวกรองธุรกิจคืออะไร?

องค์ประกอบหลักของ ข่าวกรองธุรกิจ ได้แก่ การวิเคราะห์ ข้อมูลเชิงลึก การดำเนินการ และการวัดผล ข้อมูลธุรกิจถูกรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงเป็นภาพ ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและมีประสิทธิภาพรวบรวมมาจากข้อมูลนี้ การตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกนั้นขึ้นอยู่กับสิ่งนี้ และวัดผลกับคู่แข่งหรือข้อมูลในอดีต

อยากรู้เกี่ยวกับธุรกิจอัจฉริยะ?

เรียนรู้เพิ่มเติม

โดยทั่วไปแล้ว Business Intelligence จะเกิดขึ้นได้จากการรวบรวมเทคโนโลยี แอปพลิเคชัน และกระบวนการต่างๆ ที่ทำงานร่วมกันเพื่อนำเสนอข้อมูลทางธุรกิจในรูปแบบที่เป็นระเบียบ มีความหมาย และนำไปดำเนินการได้ ซึ่งผู้ใช้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้

นี่คือตัวอย่างวิธีการใช้ ข่าวกรองธุรกิจ :

เงื่อนไขทางธุรกิจที่สำคัญ

เพื่อทำความเข้าใจข่าวกรองธุรกิจเพิ่มเติม ทำความคุ้นเคยกับคำศัพท์สำคัญเหล่านี้

คลังข้อมูล

คลังข้อมูลเป็นระบบที่จัดเก็บข้อมูลของบริษัทจากที่ต่างๆ ไว้ในที่เดียว เป็นศูนย์กลางและเข้าถึงได้ คลังข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในระบบธุรกิจอัจฉริยะ เนื่องจากช่วยให้สามารถวิเคราะห์และรายงานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั่วทั้งธุรกิจ เพื่อให้สามารถแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายได้

คลังข้อมูลมักจะประกอบด้วยข้อมูลจากส่วนต่าง ๆ ของธุรกิจ: HR, การตลาด, การขาย, การเงินจากระบบปฏิบัติการทุกประเภท: CRM, การเรียกเก็บเงิน, รายชื่อผู้รับจดหมายและอื่น ๆ

การวิเคราะห์ธุรกิจและการทำเหมืองข้อมูล

เมื่อข้อมูลอยู่ในคลังข้อมูลแล้ว จะสามารถวิเคราะห์และขุดโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ การทำเหมืองข้อมูลใช้การผสมผสานระหว่างฐานข้อมูล สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล

การสร้างภาพ

เมื่อเครื่องมือเหล่านี้ดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากข้อมูลแล้ว คุณสามารถใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ (โดยปกติคือแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ) เพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพได้ แผนภูมิ กราฟ และไดอะแกรมทั้งหมดช่วยในการนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้ข้อมูลมีความหมายและเข้าใจง่ายขึ้น

การรายงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูลสามารถแชร์ระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักในธุรกิจ เพื่อให้พวกเขามองเห็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและตัดสินใจไปสู่เป้าหมายทางธุรกิจได้

การเปรียบเทียบ

ส่วนหนึ่งของระบบธุรกิจอัจฉริยะคือการเปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับข้อมูลในอดีตเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ของธุรกิจ การเปรียบเทียบสามารถทำได้โดยเทียบกับมาตรฐานอุตสาหกรรมและคู่แข่ง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอีกระดับว่าสิ่งใดประสบความสำเร็จและสิ่งใดสามารถปรับปรุงได้

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ ร่วมสมัยถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้โต้ตอบได้ด้วยตนเองและเข้าถึงได้ ในขณะที่แผนกไอทีในอดีตจัดการการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมด ธุรกิจอัจฉริยะในปัจจุบันอนุญาตให้ผู้ใช้ทุกระดับสร้างแดชบอร์ดและรายงานตามความต้องการของพวกเขา เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจช่วยให้บุคคลสามารถตอบคำถามของตนเองได้โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจข้อมูล

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจยอดนิยม ได้แก่ Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau และ Looker แต่ยังมีอีกมากมาย!

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความคล้ายคลึงกันในหลาย ๆ ด้านเพื่อธุรกิจอัจฉริยะ เช่นเดียวกับอย่างหลัง วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อโน้มน้าวการตัดสินใจทางธุรกิจในเชิงบวกโดยทำให้พวกเขาได้รับข้อมูลและตามข้อเท็จจริงมากขึ้น ในการแปลงข้อมูลนี้เป็นข้อมูลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ สถิติ อัลกอริธึม และการเรียนรู้ของเครื่องผสมกัน เช่นเดียวกับข่าวกรองธุรกิจ การค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่โดยใช้ข้อสรุปเพื่อดำเนินการอย่างมีข้อมูล

อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เหมือนกับข่าวกรองธุรกิจที่เน้นเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างหมายถึงข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มีการจัดระเบียบและพอดีกับสเปรดชีต เข้าถึงได้ ใช้งานง่าย และถอดรหัสได้ง่ายด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามและไม่สามารถประมวลผลด้วยวิธีการหรือเครื่องมือปกติได้ เป็นข้อมูลในรูปแบบดิบจึงต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ นั่นคือสิ่งที่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล เข้ามา

โดยทั่วไปแล้ว Data Science จะเน้นไปที่อนาคตมากกว่า Business Intelligence โดยมุ่งเน้นไปที่การถามคำถาม 'จะเกิดอะไรขึ้นถ้า' และการคาดการณ์ในอนาคต ในขณะที่ข่าวกรองธุรกิจจะเน้นไปที่สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตและกำลังเกิดขึ้นในปัจจุบันมากกว่า วิทยาศาสตร์ข้อมูล มีพื้นฐานมาจากอนาคตและคาดการณ์ได้ ทำให้ธุรกิจสามารถเตรียมพร้อมสำหรับเหตุการณ์ แนวโน้ม และโอกาสในอนาคต

นี่คือตัวอย่างแอปพลิเคชัน วิทยาศาสตร์ข้อมูล :

คำศัพท์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นสาขาที่ขยายตัวและพัฒนา ทำความเข้าใจคำศัพท์สำคัญบางคำด้านล่าง

การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงเมื่อคอมพิวเตอร์เลียนแบบการเรียนรู้ของมนุษย์ คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้จากตัวอย่าง แล้วทำการคาดคะเนหรือแสดงพฤติกรรมตามข้อมูลนั้น ตัวอย่างเช่น Amazon Alexa และผู้ช่วยเสียงอื่นๆ จะเรียนรู้จากข้อมูลที่รวบรวม เช่น การเตือนประจำวันของคุณเพื่อให้คำแนะนำแก่คุณโดยอิงจากข้อมูลเหล่านั้น

ปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหมวดหมู่ย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นคำที่สร้างขึ้นโดยศาสตราจารย์สแตนฟอร์ด จอห์น แมคคาร์ธี ผู้ซึ่งนิยามคำว่าปัญญาประดิษฐ์ว่าเป็น “วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมในการผลิตเครื่องจักรอัจฉริยะ” AI ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลหมายถึงการสร้างระบบที่สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้อย่างชาญฉลาด เรียนรู้จากปัญหาเหล่านั้น และตัดสินใจได้ ตรวจสอบบล็อกของเราเกี่ยวกับ 8 วิธีที่มีประสิทธิภาพในการใช้โซลูชันที่ใช้ AI ในอีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์ข้อมูลและการขุดข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้ในการทำนายแนวโน้มในอนาคตโดยศึกษาแนวโน้มที่มีอยู่ ทั้งสองเป็นองค์ประกอบสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่คือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่วิเคราะห์โดยใช้คอมพิวเตอร์เพื่อแสดงแนวโน้มและรูปแบบ ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลที่ซับซ้อนมากจนไม่สามารถใช้เครื่องมือการจัดการข้อมูลแบบเดิมเพื่อจัดเก็บหรือประมวลผลได้ ข้อมูลขนาดใหญ่มีข้อมูลมากขึ้น ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการวางแผนและกลยุทธ์ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้กับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเร่งกระบวนการเปิดเผยและวิเคราะห์แนวโน้มหลัก

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มี เครื่องมือ ยอดนิยมจำนวนหนึ่งที่ใช้ในสาขา วิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่สามารถใช้สำหรับการสร้างภาพข้อมูล ภาษาโปรแกรมทางสถิติ อัลกอริธึม ฐานข้อมูล และอื่นๆ ต่อไปนี้คือบางส่วนที่ใช้มากที่สุดในปัจจุบัน: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex

ความแตกต่างระหว่าง Business Intelligence และ Data Science คืออะไร?

แม้ว่าในแวบแรก ธุรกิจอัจฉริยะ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดูคุ้นเคย แต่มีข้อแตกต่างหลายประการที่ทำให้แต่ละข้อมีความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน

สรุป

เป็นที่ชัดเจนว่าเส้นแบ่งระหว่าง Business Intelligence กับ Data Science นั้นไม่ชัดเจน กระบวนการทั้งสองซ้อนทับกันในจุดประสงค์เพื่อเพิ่มอำนาจให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจด้วยข้อมูลที่เป็นประโยชน์และมีค่า ในขณะที่ข่าวกรองธุรกิจแจ้งการดำเนินการโดยดูที่ประสิทธิภาพในอดีต วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำนายอนาคตและทดสอบสมมติฐานโดยการวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบข้อมูลที่สำคัญ เมื่อพูดถึง Business Intelligence กับ Data Science มันไม่ใช่กรณีของ 'อันไหนดีกว่ากัน' แต่กลับชื่นชมผลประโยชน์และความแตกต่างที่สำคัญของแต่ละคนแทน การผสมผสานทั้งสองอย่างเข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณจะช่วยในการตัดสินใจอย่างครอบคลุม โดยครอบคลุมข้อมูลโดยอิงจากอดีต ปัจจุบัน และอนาคต

ร่วมเป็นพันธมิตรกับเราเพื่อปฏิวัติกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณวันนี้ด้วยการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ใช้ประโยชน์จาก บริการให้คำปรึกษาด้าน Business Intelligence และ Data Science ผู้เชี่ยวชาญของเรา และร่วมงานกับเราเพื่อสร้างโซลูชันที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะ ซึ่งจะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้เร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

คุณพร้อมที่จะค้นพบศักยภาพของผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างเต็มที่แล้วหรือยัง?

ขอทำงานร่วมกัน