商業智能與數據科學：有什麼區別？

幾乎每個行業的每個企業都收集數據。 電子郵件地址、賬單信息、網站訪問、員工記錄、銷售數據、供應鏈管理——不勝枚舉。 數據被如此廣泛地收集是有原因的。 每個企業都承認它是有價值的。 然而，數據本身並不具有內在價值。 數據在用於決策時對企業有用。 這就是商業智能和數據科學的用武之地。兩者都是使用數據來轉變業務運營並幫助制定有效業務戰略的方法。 儘管如此，它們還是有一些區別，重要的是要了解它們以確保您正確地將它們用於您的業務。

什麼是商業智能？

商業智能的主要組成部分是分析、洞察力、行動和測量。 收集、分析和可視化業務數據； 從這些信息中獲得有意義和有效的見解； 基於此做出以洞察力為導向的決策； 結果是根據競爭對手或歷史數據來衡量的。

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通常，商業智能是通過技術、應用程序和流程的集合來實現的，這些技術、應用程序和流程協同工作，以一種所有用戶都可以訪問的有組織、有意義和可操作的方式呈現業務數據。

以下是如何使用商業智能的示例：

關鍵商業智能術語

要進一步了解商業智能，請熟悉其中一些關鍵術語。

數據倉庫

數據倉庫是一種系統，可將來自不同地方的公司信息存儲在一個集中且可訪問的位置。 數據倉庫是商業智能的關鍵，因為它們可以分析和報告來自企業不同來源的數據，以便將其轉化為有意義的見解。

數據倉庫通常包含來自不同業務領域的數據：人力資源、營銷、銷售、財務，來自各種操作系統：CRM、計費、郵件列表等。

業務分析和數據挖掘

一旦數據進入數據倉庫，就可以通過業務分析工具進行分析和挖掘。 數據挖掘結合使用數據庫、統計數據和機器學習來揭示數據中的趨勢和模式。

可視化

一旦這些工具從數據中提取了有用的信息，就可以使用用戶界面（通常是交互式儀表板）來可視化信息。 圖表、圖形和圖表都有助於以一種有助於數據變得有意義且更易於理解的方式呈現數據。

報告

然後可以在業務中的關鍵利益相關者之間共享數據分析和可視化，以便他們能夠發現關鍵見解並為實現業務目標做出決策。

基準測試

商業智能的一部分是將當前數據與歷史數據進行基準測試，以跟踪業務目標的變化和績效。 也可以針對行業標準和競爭對手進行基準測試，從而提供另一個層次的洞察力，了解什麼是成功的，什麼是可以改進的。

商業智能工具

當代商業智能工具具有交互性、自助性和可訪問性。 過去 IT 部門管理對數據的所有訪問，而如今的商業智能通常允許所有級別的用戶根據他們的需要創建儀表板和報告。 商業智能工具使個人能夠回答自己的問題，而無需依靠專家的幫助來理解數據。

流行的商業智能工具包括 Sisense、Microsoft Power BI、Yellowfin、Domo、Tableau 和 Looker，但還有很多很多！

什麼是數據科學？

數據科學在許多方面與商業智能相似。 與後者非常相似，數據科學致力於將數據轉換為有用的信息，從而通過使決策更加知情和基於事實來積極影響業務決策。 為了將這些數據轉化為可操作的信息，數據科學結合了科學方法、過程、數學工具、統計數據、算法和機器學習。 與商業智能非常相似，它尋找隱藏的模式和趨勢，利用結論採取明智的行動。

然而，與僅關注結構化數據的商業智能不同，數據科學同時處理結構化和非結構化數據。 結構化數據是指以預定義格式存儲、組織並適合電子表格的數據。 它易於使用，易於使用機器學習算法破譯。 非結構化數據則相反，無法使用通常的方法或工具進行處理。 它是原始形式的數據，因此需要專業知識進行分析。 這就是數據科學的用武之地。

數據科學通常被認為比商業智能更著眼於未來。 它側重於提出“假設”問題並做出未來預測，而商業​​智能則更側重於過去發生的事情和現在正在發生的事情。 基於未來和預測性的數據科學使企業能夠為未來的事件、趨勢和機遇做好準備。

這是一個數據科學應用示例：

關鍵數據科學術語

數據科學是一個不斷擴展和發展的領域。 了解以下一些關鍵術語。

機器學習

機器學習是指計算機模仿人類學習。 計算機使用數據從示例中學習，然後根據它做出預測或展示行為。 例如，亞馬遜 Alexa 和其他語音助手從它收集的數據中學習，例如您的日常警報，以根據它們向您提出建議。

人工智能

機器學習是人工智能的一個子類別。 人工智能 (AI) 作為一個術語是由斯坦福大學教授約翰麥卡錫創造的，他將其定義為“製造智能機器的科學和工程”。 數據科學中的人工智能是指創建能夠智能地從數據中解決複雜問題、從中學習並做出決策的系統。 查看我們關於在電子商務中使用基於人工智能的解決方案的 8 種強大方式的博客。

數據分析和數據挖掘

數據分析是收集數據並對其進行分析以做出更明智的業務決策的過程。 數據挖掘是一種通過研究現有趨勢來預測未來趨勢的技術。 兩者都是數據科學的關鍵組成部分。

大數據

大數據是使用計算機分析以揭示趨勢和模式的巨大數據集。 大數據是非常複雜的數據，以至於無法使用傳統的數據管理工具來存儲或處理它。 大數據包含更多信息，這使得它對規劃和戰略很有用。 大數據可以與機器學習一起使用，以加速發現和分析關鍵趨勢的過程。

數據科學工具

數據科學領域有許多流行的工具可用於數據可視化、統計編程語言、算法、數據庫等。 以下是當今最常用的一些：SAS、Python、Integrate.io、Rapid Miner、DataRobot、Trifacta、Tableau、Amazon Lex。

商業智能和數據科學有什麼區別？

乍一看，商業智能和數據科學似乎非常熟悉，但存在許多明顯的差異，使得它們各自適用於不同的目的。

概括

很明顯，什麼是商業智能和什麼是數據科學之間的界限非常模糊。 這兩個過程的目的是重疊的，目的是為決策者提供有用的、有價值的信息。 商業智能通過查看過去的表現來為行動提供信息，而數據科學通過分析關鍵數據趨勢和模式來預測未來並測試假設。 當談到商業智能與數據科學時，這不是“哪個更好？”的問題。 而是欣賞每個人的主要好處和區別。 將兩者結合到您的業務戰略中將有助於通過包含基於過去、現在和未來的數據來全面地為決策提供信息。

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