İş Zekası vs Veri Bilimi: Fark nedir?

Hemen hemen her sektördeki her işletme veri toplar. E-posta adresleri, fatura bilgileri, web sitesi ziyaretleri, çalışan kayıtları, satış verileri, tedarik zinciri yönetimi - liste uzayıp gidiyor. Ve verilerin bu kadar geniş çapta toplanmasının bir nedeni var. Her işletme onu değerli olarak tanır. Bununla birlikte, veriler doğası gereği kendi başına değerli değildir. Veriler, karar vermek için kullanıldığında işletmeler için faydalı hale gelir. İşte burada iş zekası ve veri bilimi devreye girer. Her ikisi de iş operasyonlarını dönüştürmek ve etkili bir iş stratejisi oluşturmaya yardımcı olmak için verilerle çalışma yöntemleridir. Yine de, bunları işiniz için doğru bir şekilde kullandığınızdan emin olmak için anlamanın önemli olduğu ayrımlarla birlikte gelirler.

İş Zekası Nedir?

İş zekasının ana bileşenleri analiz, içgörü, eylem ve ölçümdür . İş verileri toplanır, analiz edilir ve görselleştirilir; bu bilgilerden anlamlı ve etkili içgörüler elde edilir; içgörü odaklı kararlar buna dayalı olarak alınır; ve sonuçlar rakiplere veya geçmiş verilere göre ölçülür.

İş Zekasını mı merak ediyorsunuz?

Daha fazla bilgi edin

Tipik olarak iş zekası, iş verilerini tüm kullanıcıların erişebileceği organize, anlamlı ve eyleme geçirilebilir bir şekilde sunmak için birlikte çalışan bir dizi teknoloji, uygulama ve süreç aracılığıyla elde edilir.

İşte iş zekasının nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:

Temel iş zekası terimleri

İş zekasını daha iyi anlamak için bu anahtar terimlerden bazılarına aşina olun.

Veri deposu

Veri ambarı, çeşitli yerlerden şirket bilgilerini tek, merkezi ve erişilebilir bir konumda depolayan bir sistemdir. Veri ambarları, iş genelinde farklı kaynaklardan gelen verilerin analiz edilmesini ve anlamlı içgörülere dönüştürülebilmesi için raporlanmasını sağladıklarından, iş zekasının anahtarıdır.

Veri ambarları genellikle işin farklı alanlarından gelen verilerden oluşur: İK, Pazarlama, Satış, Finans, her türlü operasyonel sistemden: CRM, faturalandırma, posta listeleri vb.

İş analitiği ve veri madenciliği

Veriler veri ambarına girdikten sonra, iş analitiği araçları tarafından analiz edilebilir ve incelenebilir. Veri madenciliği, verilerdeki eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için veritabanları, istatistikler ve makine öğreniminin bir kombinasyonunu kullanır.

görselleştirme

Bu araçlar verilerden faydalı bilgiler çıkardıktan sonra, bilgileri görselleştirmek için bir kullanıcı arayüzü (genellikle etkileşimli bir pano) kullanılabilir. Çizelgeler, grafikler ve diyagramların tümü, verilerin anlamlı ve anlaşılması kolay hale gelmesine yardımcı olacak şekilde sunulmasına yardımcı olur.

Raporlama

Veri analizi ve görselleştirme daha sonra işletmedeki kilit paydaşlar arasında paylaşılabilir, böylece önemli içgörüleri tespit edebilir ve iş hedeflerine yönelik kararlar alabilirler.

kıyaslama

İş zekasının bir parçası, iş hedeflerine göre değişiklikleri ve performansı izlemek için mevcut verileri geçmiş verilerle kıyaslamaktır. Kıyaslama, endüstri standartlarına ve rakiplere karşı da yapılabilir, bu da neyin başarılı olduğu ve nelerin geliştirilebileceği konusunda başka bir anlayış düzeyi sağlar.

İş zekası araçları

Çağdaş iş zekası araçları etkileşimli, kendi kendine hizmet eden ve erişilebilir olacak şekilde yapılmıştır. Geçmişte BT departmanları verilere tüm erişimi yönetirken, günümüzde iş zekası tipik olarak her düzeydeki kullanıcının ihtiyaçlarına bağlı olarak gösterge tabloları ve raporlar oluşturmasına olanak tanır. İş zekası araçları, verileri anlamak için uzmanların yardımına ihtiyaç duymadan bireylerin kendi sorularını yanıtlamalarını sağlar.

Popüler iş zekası araçları arasında Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau ve Looker bulunur, ancak çok daha fazlası var!

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi birçok yönden iş zekasına benzer. İkincisi gibi, veri bilimi de verileri daha bilgili ve gerçeklere dayalı hale getirerek iş kararlarını olumlu yönde etkilemek için verileri yararlı bilgilere dönüştürmek için çalışır. Bu verileri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmek için veri bilimi , bilimsel yöntemler, süreçler, matematiksel araçlar, istatistikler, algoritmalar ve makine öğreniminin bir kombinasyonunu kullanır. İş zekasına çok benzer şekilde, bilinçli eylemlerde bulunmak için sonuçları kullanarak gizli kalıpları ve eğilimleri bulmaya çalışır.

Ancak, yalnızca yapılandırılmış verilere odaklanan iş zekasının aksine, veri bilimi hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle ilgilenir. Yapılandırılmış veriler, önceden tanımlanmış bir biçimde depolanan, organize edilen ve elektronik tablolara uyan verileri ifade eder. Makine öğrenimi algoritmalarıyla erişilebilir, kullanımı kolay ve deşifre edilmesi kolaydır. Yapılandırılmamış veriler ise bunun tam tersidir ve olağan yöntemler veya araçlarla işlenemez. Ham haliyle veri olduğundan analiz edilmesi uzmanlık gerektirir. İşte burada veri bilimi devreye giriyor.

Veri bilimi tipik olarak iş zekasından daha geleceğe odaklı olarak kabul edilir. İş zekası daha çok geçmişte ne olduğuna ve şu anda ne olduğuna odaklanırken, 'eğer olsaydı' soruları sormaya ve gelecek tahminleri yapmaya odaklanır. Geleceğe dayalı ve öngörücü olan veri bilimi , işletmelerin gelecekteki olaylara, trendlere ve fırsatlara hazırlanmalarına olanak tanır.

İşte bir veri bilimi uygulama örneği:

Temel veri bilimi terimleri

Veri bilimi genişleyen ve gelişen bir alandır. Aşağıdaki anahtar terimlerden bazılarını anlayın.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, bilgisayarların insan öğrenimini taklit etmesi anlamına gelir. Bilgisayarlar, örneklerden öğrenmek için verileri kullanır ve daha sonra tahminlerde bulunur veya buna dayalı davranış sergiler. Örneğin, Amazon Alexa ve diğer sesli yardımcılar, günlük alarmlarınız gibi topladığı verilerden öğrenir ve bunlara dayalı olarak size önerilerde bulunur.

Yapay zeka

Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kategorisidir. Bir terim olarak yapay zeka (AI), onu “akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği” olarak tanımlayan Stanford Profesörü John McCarthy tarafından oluşturuldu. Veri biliminde yapay zeka, karmaşık sorunları verilerden akıllıca çözebilen, onlardan öğrenebilen ve kararlar alabilen sistemler oluşturma anlamına gelir. E-Ticaret'te yapay zeka tabanlı çözümlerin kullanıldığı 8 güçlü yolla ilgili blogumuza göz atın.

Veri analitiği ve veri madenciliği

Veri analitiği, daha bilinçli iş kararları vermek için veri toplama ve analiz etme sürecidir. Veri madenciliği, mevcut eğilimleri inceleyerek gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanılan bir tekniktir. Her ikisi de veri biliminin temel bileşenleridir.

Büyük veri

Büyük veri, eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için bilgisayarlar kullanılarak analiz edilen devasa veri kümeleridir. Büyük veri, geleneksel veri yönetimi araçlarının onu depolamak veya işlemek için kullanılamayacak kadar karmaşık verilerdir. Büyük veri daha fazla bilgi içerir, bu da onu planlama ve strateji için faydalı kılar. Önemli eğilimleri ortaya çıkarma ve analiz etme sürecini hızlandırmak için makine öğrenimi ile büyük veriler kullanılabilir.

Veri bilimi araçları

Veri görselleştirme, istatistiksel programlama dilleri, algoritmalar, veritabanları ve daha fazlası için kullanılabilecek veri bilimi alanında kullanılan bir dizi popüler araç vardır. İşte bugün en çok kullanılanlardan bazıları: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

İş zekası ve veri bilimi arasındaki fark nedir?

İlk bakışta iş zekası ve veri bilimi çok tanıdık görünse de, her birini farklı amaçlara uygun hale getiren bir dizi farklı farklılık vardır.

Özet

İş zekası ile veri bilimi arasındaki çizginin çok bulanık olduğu açıktır. Her iki süreç de karar vericileri faydalı, değerli bilgilerle güçlendirmek amacıyla örtüşmektedir. İş zekası, geçmiş performansa bakarak eylemleri bilgilendirirken, veri bilimi geleceği tahmin eder ve temel veri eğilimlerini ve modellerini analiz ederek hipotezleri test eder. İş zekası ve veri bilimi söz konusu olduğunda, mesele 'hangisi daha iyi?' meselesi değildir. bunun yerine her birinin temel faydalarının ve farklılıklarının takdir edilmesi. Her ikisini de iş stratejinize dahil etmek, geçmişe, bugüne ve geleceğe dayalı verileri kapsayarak kararları kapsamlı bir şekilde bilgilendirmeye yardımcı olacaktır.

Veriye dayalı karar verme ile bugün iş stratejinizde devrim yaratmak için bizimle ortak olun. Uzman İş Zekası ve Veri Bilimi danışmanlık hizmetlerimizden yararlanın ve iş hedeflerinize daha hızlı ve daha etkin bir şekilde ulaşmanıza yardımcı olacak özel bir çözüm oluşturmak için bizimle birlikte çalışın.

Ürününüzün tüm potansiyelini ortaya çıkarmaya hazır mısınız?

Beraber çalışalım