Differenza tra data science e business intelligence
Poiché la tecnologia informatica sta diventando più matura in tutta l'organizzazione, ci sono più gerghi. E non c'è da stupirsi, perché le persone si confondono. Questo di solito conduce verso, usando le parole in modo intercambiabile e sovrapponendo i concetti. Ma poi diventa una necessità, capire il concetto alla base in modo che diventi facile applicarlo praticamente e si possa fare giustizia con il business.
Negli anni passati, l'acquisto e la distribuzione di software analitici erano costosi. Nel corso del tempo, è diventato meno costoso e quindi un modo più semplice per raccogliere informazioni sull'industria per correlare vari set di dati, che possono fornire informazioni utili sull'azienda.
Tuttavia, poiché le dimensioni dei dati stanno diventando enormi giorno dopo giorno, non solo in termini di volume ma anche varietà e velocità. L'azienda ha bisogno di una scienza dei dati in grado di trasformare i dati di grandi dimensioni in informazioni fruibili. Il ritmo più veloce dell'innovazione, la ricerca di opportunità sono altamente focalizzati. La scienza dei dati non è limitata fino all'estrazione di approfondimenti e alla ricerca di opportunità. Termina quando tutto può essere portato in una storia, che può influenzare il pensiero delle persone che lavorano in quel campo. Dovrebbe consentire ai leader aziendali di agire. Cerchiamo quindi di comprendere in dettaglio la semplice differenza tra Data science e Business intelligence.
Confronto testa a testa tra Data science vs Business intelligence (Infographics)
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 20 tra Data science e Business intelligence
Differenze chiave tra data science e business intelligence
Di seguito è la differenza tra Data Science e Business intelligence:
Considerando tutto il confronto di cui sopra, si può affermare che entrambi i flussi di Data Science e Business intelligence sono analitici e incentrati sull'informazione, ma i livelli di valore di insight fanno la differenza. La scienza dei dati fornisce approfondimenti maturi e futuristici. Questo è il motivo per cui la scienza dei dati viene definita come un'evoluzione dalla Business intelligence.
Passaggi generici seguiti nel flusso di business intelligence:
- Impostare un risultato aziendale per migliorare.
- Decidi tra vari set di dati, che sarà il più rilevante.
- Dai forma ai dati.
- Progetta KPI, report, dashboard per offrire una visualizzazione piacevole.
Passaggi generici seguiti nel flusso di scienza dei dati:
- Impostare un risultato aziendale per migliorare o prevedere.
- Raccogliere tutti i set di dati possibili e pertinenti.
- Scegli un algoritmo appropriato per preparare un modello.
- Valuta il modello per una buona precisione
- Operazionalizza il modello
Tabella di confronto tra data science e business intelligence
| Data Science | Business Intelligence | |
| Complessità | Più alto | Più semplice |
| Dati | Distribuito e in tempo reale | Siled, Warehoused |
| Ruolo | Utilizzo di Statistics & Mathematics su un set di dati per scoprire schemi nascosti, analizzare e prevedere la situazione imminente. | La BI si occupa di organizzare il set di dati, estrarre informazioni utili e visualizzarle in una dashboard. |
| Tecnologia | Con una concorrenza spietata nel mercato IT di oggi, le aziende stanno cercando l'innovazione e soluzioni più semplici per problemi aziendali complessi. Quindi una maggiore attenzione è rivolta alla scienza dei dati piuttosto che alla business intelligence. | La BI si occupa di rispondere alle domande tramite il dashboard, che potrebbe essere difficile rispondere ad Excel. La BI aiuta a trovare una relazione tra varie variabili e periodi di tempo. Consente ai dirigenti di prendere decisioni aziendali.
La previsione non è inclusa in BI. |
| uso | La scienza dei dati aiuta le aziende a prevedere la situazione imminente. Le aziende possono sfruttare il loro potenziale per mitigare il rischio e migliorare le entrate. | La BI aiuta le aziende a fare analisi delle cause alla radice su alcuni guasti o a conoscerne la situazione attuale. |
| Messa a fuoco | Si concentra sul futuro. | La BI concentra passato e presente. |
| Abilità professionale | Le abilità di data science sono più avanzate. Richiede modellazione dei dati, familiarità con algoritmi predittivi, buona conoscenza di linguaggi come R, Python, Scala. La scienza dei dati è la combinazione di tre campi: statistica, apprendimento automatico e programmazione. | La BI richiede meno qualifiche rispetto ai data scientist. Le competenze di base richieste sono strumenti di estrazione dei dati e strumenti di visualizzazione come conoscenza di Tableau, QlikView, Watson Analytics, ecc.
Fino ad ora, molte attività di reporting e BI avvengono tramite Excel. |
| Evoluzione | Non sarà sbagliato dire; La scienza dei dati si è evoluta dalla Business intelligence. | La business intelligence è lì da molto tempo, ma in precedenza solo con eccellenza. Ora in un mercato, sono disponibili numerosi strumenti per offrire una visione migliore dello stesso con migliori capacità. |
| Processi | La scienza dei dati è più orientata alla sperimentazione e al fare qualcosa di nuovo. Quindi è dinamico e iterativo in natura. | La Business Intelligence è di natura statica. La sperimentazione ha una portata inferiore in questo campo. Estrazione dei dati, lieve fusione dei dati e infine dashboard. |
| Flessibilità | La flessibilità è molto nella scienza dei dati. È possibile aggiungere origini dati in base alle esigenze future. | La flessibilità è molto meno nella business intelligence. La stima delle fonti di dati deve essere pre-pianificata. E in caso di necessità è di aggiungere più origine dati, è lento. |
| Valore commerciale | La scienza dei dati mette in evidenza un valore commerciale molto migliore rispetto alla business intelligence, poiché si concentra sul futuro ambito di attività. | La business intelligence ha un processo statico di estrazione del valore aziendale mediante la stampa di grafici e KPI. Quindi, tende a mostrare un valore commerciale inferiore rispetto alla scienza dei dati |
| Processo di pensiero | La scienza dei dati aiuta qualcuno a fare domande, il che incoraggia un'azienda a correre in modo strategico ed efficiente. | La business intelligence aiuta qualcuno a rispondere alla domanda che già esiste. |
| Qualità dei dati | La scienza dei dati introduce, un dato di fatto con altri parametri come accuratezza, precisione, valore di richiamo e probabilità. Permette ai decisori dando loro livelli di fiducia. | Business Intelligence offre una buona dashboard con solo una buona qualità dei dati. Buono in termini, dovrebbe essere sufficiente per estrarre le informazioni dal set di dati. |
| Metodo | Analitico e scientifico | Solo analitico |
| Domande | Cosa accadrà?
Cosa succede se? | Quello che è successo?
Che cosa sta succedendo? |
| Approccio | Proattivi | reattivo |
| Ruolo di competenza | Data scientist | Utente aziendale |
| Dimensione dei dati | Le tecnologie simili a Hadoop si sono evolute e molte di queste si stanno evolvendo e possono facilmente gestire set di dati di grandi dimensioni (ad es. => Terabyte di dati) | Qui gli strumenti e le tecnologie non sono sufficienti per gestire grandi set di dati. |
| Casi d'uso | Non è un compito periodico. | Molti dei casi d'uso della BI riguardano la generazione e l'aggiornamento dei dashboard standardizzati. |
| Consumo | Gli approfondimenti sulla scienza dei dati vengono consumati dal livello aziendale fino al livello esecutivo. | Le informazioni di business intelligence vengono utilizzate a livello aziendale o di reparto. |
Conclusione - Data Science vs Business intelligence
La business intelligence è senza dubbio una buona cosa per iniziare un settore. Ma a lungo termine, l'aggiunta di un livello di scienza dei dati alla fine lo farà differire. Pianificare il futuro facendo una previsione oggi è una delle meraviglie della scienza dei dati. Quindi la scienza dei dati svolge un ruolo fondamentale e migliore rispetto alla business intelligence. Sembra che la scienza dei dati unita all'automazione ridefinirà il futuro.
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