Különbség az adattudomány és az üzleti intelligencia között
Mivel az információs technológia egyre érettebbé válik az összes szervezetben, annál több žargon jön létre. És nem csoda, hogy miért zavarosak az emberek ezen. Ez általában a szavak felcserélhetõségével és a fogalmak átfedésével vezet. De akkor szükségessé válik a mögötte álló fogalom megértése, hogy ezáltal könnyen alkalmazható legyen, és igazságos legyen az üzlettel.
Az elmúlt években az analitikai szoftverek beszerzése és telepítése drága volt. Az idő múlásával olcsóbbá vált, és így könnyebb módon gyűjthető az iparági információk különböző adatkészletek korrelálására, amelyek hasznos információkat adhatnak az üzletről.
Mivel azonban az adatok mérete napról napra hatalmas, nemcsak a mennyiség, hanem a változatosság és a sebesség szempontjából is. Az üzleti vállalkozásoknak adattudományra van szükségük, amely a nagyméretű adatokat gyakorlati betekintéssé alakíthatja. Az innováció gyorsabb üteme, a lehetőségek megtalálása kiemelt figyelmet kap. Az adattudomány nem korlátozódik a betekintések és lehetőségek feltárásáig. Akkor ér véget, amikor mindent egy történetbe lehet hozni, amely befolyásolhatja az emberek azon a téren működő gondolatait. Lehetővé kell tennie az üzleti vezetők számára a cselekvéseket. Tegyük fel részletesen az adattudomány és az üzleti intelligencia közötti egyszerű különbséget.
Összehasonlítás az adattudomány és az üzleti intelligencia között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és az üzleti intelligencia 20 legfontosabb összehasonlítása található
Főbb különbségek az adattudomány és az üzleti intelligencia között
Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget az adattudomány és az üzleti intelligencia között
A fenti összehasonlítást figyelembe véve elmondható, hogy mind az adattudomány, mind az üzleti intelligencia folyamatok analitikus és információ-központúak, de a betekintés szintjei különböznek. Az adattudomány érett és futurisztikus betekintést nyújt. Ez az oka annak, hogy az adattudományt az üzleti intelligencia fejlődésének tekintik.
Általános lépések az üzleti intelligencia folyamán:
- Állítsa be a javítandó üzleti eredményt.
- Döntse el a különféle adatkészletek közül, melyik lesz a legrelevánsabb.
- Hozza az adatokat jó állapotba.
- Tervezze meg a KPI-ket, jelentéseket, műszerfalokat, hogy szép megjelenést nyújtson.
Az adattudomány folyamán követett általános lépések:
- Állítson be egy üzleti eredményt, amely javul vagy előre jelezhető.
- Gyűjtse össze az összes lehetséges és releváns adatkészletet.
- Válasszon egy megfelelő algoritmust a modell elkészítéséhez.
- Értékelje a modell pontosságát
- Működtesse a modellt
Adattan és üzleti intelligencia összehasonlító táblázat
| Data Science | Üzleti intelligencia | |
| Bonyolultság | Magasabb | egyszerűbb |
| Adat | Elosztott és valós időben | Fedél, raktárban |
| Szerep | A statisztikák és a matematika használata az adatkészletben a rejtett minták feltárására, a közelgő helyzet elemzésére és előrejelzésére. | A BI az adatkészlet rendezéséről, a hasznos információk kinyeréséről és az irányítópultra történő ábrázolásáról szól. |
| Technológia | A mai IT-piacon tapasztalható torkú verseny miatt a vállalatok innovációra és könnyebb megoldásokra törekszenek az összetett üzleti problémákra. Ezért inkább az adattudományra összpontosítanak, nem pedig az üzleti intelligenciára. | A BI a kérdések megválaszolására szolgál az irányítópulton keresztül, ami nehéz lehet az Excel segítségével megválaszolni. A BI segít megtalálni a kapcsolatot a különféle változók és az időszakok között. Ez lehetővé teszi a vezetők számára, hogy üzleti döntéseket hozzanak.
Az előrejelzés nem része a BI-nek. |
| Használat | Az adattudomány segíti a vállalatokat a közelgő helyzet előrejelzésében. A vállalatok felhasználhatják a potenciáljukat a kockázat csökkentésére és a bevétel növelésére. | A BI segíti a vállalatokat valamilyen hiba alapvető elemzésében, vagy annak jelenlegi helyzetének megismerésében. |
| Fókusz | A jövőre összpontosít. | A BI a múltra és a jelenre összpontosít. |
| Karrier készség | Az adattudományi készségek fejlettebbek. Ehhez adatmodellezés, prediktív algoritmusok ismerete, jó nyelvek, például R, Python, Scala ismerete szükséges. Az adattudomány három terület kombinációja: statisztika, gépi tanulás és programozás. | A BI kevesebb képesítést igényel az adattudósokhoz képest. Az alapvető ismeretek az adatkitermelő eszközök és a megjelenítő eszközök, például a Tableau, a QlikView, a Watson Analytics stb. Ismerete.
Mostanáig sok jelentési feladat és BI történik az excel segítségével. |
| Evolúció | Nem lesz rossz mondani; Az adattudomány az üzleti intelligenciából fejlődött ki. | Az üzleti intelligencia hosszú ideje létezik, de korábban csak az excelgel. Jelenleg a piacon rengeteg eszköz áll rendelkezésre, hogy jobb képet kapjon erről, jobb képességekkel. |
| Folyamat | Az adattudomány inkább a kísérletezés és valami újat csinál. Ezért dinamikus és iteratív jellegű. | Az üzleti intelligencia statikus jellegű. A kísérletezésnek kevésbé van lehetősége ezen a területen. Adatok kinyerése, az adatok enyhe megmunkálása és végül a műszerfalba helyezés. |
| Rugalmasság | A rugalmasság nagyon nagy az adattudományban. Az adatforrások hozzáadhatók a jövőbeni igényeknek megfelelően. | A rugalmasság az üzleti intelligencia szempontjából nagyon kevés. Az adatforrások becslését előre meg kell tervezni. És szükség esetén további adatforrás hozzáadása lassú. |
| Üzleti érték | Az adattudomány sokkal jobb üzleti értéket hoz ki, mint az üzleti intelligencia, mivel az üzleti jövőbeli hatókörére összpontosít. | Az üzleti intelligencia statikus folyamata az üzleti érték kinyerése diagramok és KPI-k ábrázolásával. Ezért alacsonyabb üzleti értéket mutat, mint az adattudomány |
| Gondolkodási folyamat | Az adattudomány segít valakinek olyan kérdések felvázolásában, amelyek ösztönzik a társaságot stratégiai és hatékony működésre. | Az üzleti intelligencia segít valakinek a már létező kérdés megválaszolásában. |
| Adat minőség | Az adattudomány bevezeti az adatok tényét más paraméterekkel, például pontossággal, pontossággal, visszahívási értékkel és valószínűségekkel. Ez lehetővé teszi a döntéshozókat azáltal, hogy bizalmi szintet biztosít számukra. | Az üzleti intelligencia jó irányítópultot kínál, jó minőségű adatokkal. Nagyon jó, hogy elegendőnek kell lennie a betekintés kiiktatásához az adatkészletből. |
| Eljárás | Analitikai és tudományos | Csak elemző |
| Kérdések | Mi fog történni?
Mi van ha? | Mi történt?
Mi történik? |
| Megközelítés | proaktív | reaktív |
| Szakértelem szerepe | Adattudós | Üzleti felhasználó |
| Adatok mérete | A Hadoop-hoz hasonló technológiák fejlődtek, és sokan hasonlók is fejlődik, amelyek könnyen kezelik a nagy méretű adatkészleteket (pl. => Terabyte adat) | Az eszközök és technológiák itt nem elegendőek a nagy adatkészletek kezeléséhez. |
| Használjon eseteket | Nem időszakos feladat. | A BI számos felhasználási területe a szabványosított műszerfalak létrehozása és frissítése. |
| Fogyasztás | Az adattudományi betekintést a vállalati szinttől az ügyvezetői szintig fogyasztják. | Az üzleti intelligencia betekintését vállalkozás vagy osztály szintjén fogyasztják. |
Következtetés - Adattudomány vs. Üzleti intelligencia
Az üzleti intelligencia kétségkívül nagyon jó dolog az ipar számára. De hosszú távon az adattudomány egy rétegének hozzáadása végül megváltoztatja a helyzetét. Az adattudomány egyik csodája a jövő megtervezése ma előrejelzéssel. Ezért az adattudomány kulcsszerepet játszik és jobb szerepet játszik, mint az üzleti intelligencia. Úgy tűnik, az automatizálással összekapcsolt adattudomány újradefiniálja a jövőt.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adattan és az üzleti intelligencia, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázat és a következtetés számára. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 5 legjobb dolog, amit tudnod kell az üzleti intelligencia és az adattárház között
- Predictive Analytics vs Data Science - Tanulja meg a 8 hasznos összehasonlítást
- 5 legjobb dolog, amit tudnod kell az üzleti intelligencia és az adattárház között
- Adattudomány és annak növekvő fontossága