Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой
По мере того как информационные технологии становятся более зрелыми во всех организациях, появляется все больше жаргонов. И не удивительно, почему люди запутываются из-за этого. Это обычно приводит к тому, что слова взаимозаменяемы, а понятия совпадают. Но тогда становится необходимостью понять концепцию, лежащую в основе этого, так, чтобы это стало легко применять на практике, и можно было сделать справедливость в бизнесе.
В прошлые годы покупка и развертывание аналитического программного обеспечения были дорогими. Со временем это стало менее дорогим и, следовательно, более простым способом сбора отраслевой информации для сопоставления различных наборов данных, которые могут дать полезную информацию о бизнесе.
Однако, поскольку объем данных становится огромным с каждым днем, не только с точки зрения объема, но и разнообразия и скорости. Бизнес нуждается в науке о данных, которая может преобразовать данные большого размера в практические идеи. Более быстрые темпы инноваций, поиск возможностей находятся в центре внимания. Наука о данных не ограничивается извлечением идей и поиском возможностей. Это заканчивается, когда все может быть внесено в историю, которая может повлиять на мысли людей, работающих в этой области. Это должно позволить бизнес-лидерам принимать меры. Итак, давайте разберемся в простом различии между наукой о данных и бизнес-аналитикой.
Сравнение лицом к лицу между наукой о данных и бизнес-аналитикой (инфографика)
Ниже приведены 20 лучших сравнений Data Science и Business Intelligence.
Ключевые отличия Data Science от Business Intelligence
Ниже приведены различия между наукой о данных и бизнес-аналитикой.
Принимая во внимание все вышеприведенное сравнение, можно сказать, что потоки Data Science и Business Intelligence являются аналитическими и ориентированными на информацию, но уровни понимания важны. Наука о данных предоставляет зрелые и футуристические идеи. Вот почему наука о данных называется эволюцией бизнес-аналитики.
Следующие общие шаги в потоке бизнес-аналитики:
- Установить бизнес-результат для улучшения.
- Выберите из различных наборов данных, который будет наиболее актуальным.
- Приведите данные в хорошую форму.
- Проектируйте KPI, отчеты, информационные панели, чтобы обеспечить приятную визуализацию.
Общие шаги, выполняемые в потоке данных науки:
- Установите бизнес-результат для улучшения или прогнозирования.
- Соберите все возможные и актуальные наборы данных.
- Выберите подходящий алгоритм для подготовки модели.
- Оцените модель для хорошей точности
- Операционализировать модель
Data Science vs Сравнительная таблица бизнес-аналитики
| Наука о данных | Бизнес-аналитика | |
| сложность | выше | Simpler |
| Данные | Распределенный и в режиме реального времени | Siled, Склад |
| Роль | Использование статистики и математики в наборе данных для выявления скрытых закономерностей, анализа и прогнозирования предстоящей ситуации. | BI - это организация набора данных, извлечение полезной информации и ее визуализация на панели инструментов. |
| Технологии | В условиях жесткой конкуренции на современном ИТ-рынке компании стремятся к инновациям и более простым решениям сложных бизнес-задач. Следовательно, больше внимания уделяется науке о данных, а не бизнес-аналитике. | В BI речь идет об ответах на вопросы с помощью панели мониторинга, что может быть затруднительно с помощью Excel. BI помогает найти связь между различными переменными и периодами времени. Это позволяет руководителям принимать деловые решения.
Прогноз не входит в BI. |
| использование | Наука о данных помогает компаниям предвидеть предстоящую ситуацию. Компании могут использовать свой потенциал для снижения риска и увеличения доходов. | BI помогает компаниям провести анализ первопричины какого-либо сбоя или узнать его текущую ситуацию. |
| фокус | Он ориентирован на будущее. | BI фокусируется на прошлом и настоящем. |
| Карьерный навык | Навыки работы с данными более продвинуты. Требуется моделирование данных, знание прогностических алгоритмов, хорошее знание таких языков, как R, Python, Scala. Наука о данных - это комбинация трех областей: статистика, машинное обучение и программирование. | BI требует меньшей квалификации по сравнению с данными ученых. Основными необходимыми навыками являются инструменты извлечения данных и инструменты визуализации, такие как Tableau, QlikView, Watson Analytics и т. Д. Знание.
До сих пор многие задачи по отчетности и BI происходят через Excel. |
| эволюция | Это не будет неправильно, говоря; Наука о данных произошла от бизнес-аналитики. | Бизнес-аналитика существует в течение длительного времени, но ранее только с превосходством. В настоящее время на рынке доступно множество инструментов, позволяющих получить лучшее представление о них с лучшими возможностями. |
| Процесс | Наука о данных больше ориентирована на эксперименты и создание чего-то нового. Следовательно, он динамический и итеративный по своей природе. | Бизнес-аналитика носит статический характер. Экспериментирование имеет меньше возможностей в этой области. Извлечение данных, небольшое копирование данных и, наконец, дашбординг. |
| гибкость | Гибкость очень важна в науке о данных. Источники данных могут быть добавлены в соответствии с необходимостью в будущем. | Гибкость очень меньше в бизнес-аналитике. Оценка источников данных должна быть заранее запланирована. И в случае необходимости добавить еще источник данных, это медленно. |
| Ценность бизнеса | Наука о данных дает гораздо большую ценность для бизнеса, чем бизнес-аналитика, поскольку она ориентирована на будущие масштабы бизнеса. | Бизнес-аналитика имеет статический процесс извлечения ценности для бизнеса путем построения диаграмм и KPI. Следовательно, он имеет тенденцию показывать меньшую ценность для бизнеса, чем наука о данных |
| Мыслительный процесс | Наука о данных помогает кому-то задавать вопросы, что побуждает компанию работать стратегически и эффективно. | Бизнес-аналитика помогает кому-то ответить на вопрос, который уже существует. |
| Качество данных | Наука о данных приносит факт данных с другими параметрами, такими как точность, точность, значение отзыва и вероятности. Это позволяет лицам, принимающим решения, давая им уровни доверия. | Business Intelligence предлагает хорошую информационную панель с хорошим качеством только данных. Хороший с точки зрения, этого должно быть достаточно, чтобы извлечь понимание из набора данных. |
| метод | Аналитические и научные | Только аналитические |
| Вопросов | Что случится?
Что, если? | Что произошло?
Что происходит? |
| Подходить | Проактивная | реагирующий |
| Роль экспертизы | Ученый данных | Бизнес пользователь |
| Размер данных | Подобные технологии Hadoop развиваются, и многие из них развиваются, что может легко обрабатывать наборы данных большого размера (например, => терабайт данных) | Здесь инструментов и технологий недостаточно для обработки больших наборов данных. |
| Случаи использования | Не периодическое задание. | Многие случаи использования BI связаны с созданием и обновлением стандартизированных панелей мониторинга. |
| потребление | Данные науки о науке потребляются от уровня предприятия до уровня исполнительной власти. | Данные бизнес-аналитики используются на уровне предприятия или отдела. |
Вывод - Data Science против бизнес-аналитики
Бизнес-аналитика, без сомнения, действительно хорошая вещь для индустрии. Но в конечном итоге, добавление слоя науки о данных в конечном итоге заставит его по-другому. Планирование будущего с помощью прогноза сегодня - одно из чудес науки о данных. Следовательно, наука о данных играет ключевую и лучшую роль, чем бизнес-аналитика. Похоже, наука о данных в сочетании с автоматизацией пересмотрит будущее.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Data Science против Business Intelligence, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 5 лучших вещей, которые вы должны знать о бизнес-аналитике и хранилище данных
- Прогнозная аналитика против Data Science - узнайте 8 полезных сравнений
- 5 лучших вещей, которые вы должны знать о бизнес-аналитике и хранилище данных
- Наука о данных и ее растущее значение