Forskjell mellom datavitenskap og forretningsinformasjon
Etter hvert som informasjonsteknologi blir mer moden i all organisasjon, kommer det flere jargoner. Og ikke rart, hvorfor folk blir forvirret over det. Dette fører vanligvis mot, bruker ordene om hverandre og overlapper begreper. Men så blir det en nødvendighet, å forstå konseptet bak det, slik at det blir enkelt å anvende det praktisk og man kan gjøre rettferdighet med virksomheten.
I de siste årene var det kostbart å kjøpe og distribuere analytisk programvare. Over tid har det blitt rimeligere og dermed enklere måte å samle bransjeinformasjon for å korrelere ulike datasett, som kan gi nyttig informasjon om virksomheten.
Men ettersom datastørrelsen blir enorm dag for dag, ikke bare med tanke på volum, men variasjon og hastighet også. Virksomheten trenger datavitenskap som kan transformere data i stor størrelse til handlingsdyktige innsikter. Jo raskere innovasjonshastighet, å finne muligheter er høyt i fokus. Datavitenskap er ikke begrenset til utdrag av innsikt og å finne muligheter. Det slutter når alt kan bringes inn i en historie, noe som kan påvirke folks tanker som jobber på det feltet. Det skal gjøre det mulig for bedriftsledere å ta grep. Så la oss forstå den enkle forskjellen mellom Datavitenskap og Business intelligence i detalj.
Head to Head sammenligning mellom Data science vs Business intelligence (Infographics)
Nedenfor er Topp 20-sammenligningen mellom Data science vs Business intelligence
Viktige forskjeller mellom Data Science vs Business intelligence
Nedenfor er forskjellen mellom Data Science og Business intelligence som følger
Tatt i betraktning all sammenligningen ovenfor, kan det sies at både Data Science og Business intelligence-strømmer er analytiske og informasjonssentriske, men nivåene av innsiktsverdi gjør en forskjell. Datavitenskap gir modnet og futuristisk innsikt. Det er grunnen til at datavitenskap sies som en evolusjon fra Business intelligence.
Generelle trinn fulgt i forretningsintelligensstrømmen:
- Angi et forretningsutfall som skal forbedres.
- Bestem deg for forskjellige datasett, som vil være den mest relevante.
- Få data i god form.
- Design KPI, rapporter, dashboards for å gi en fin visualisering.
Generiske trinn fulgt i data science stream:
- Angi et forretningsutfall som skal forbedres eller forutsi.
- Samle alle mulige og relevante datasett.
- Velg en passende algoritme for å utarbeide en modell.
- Evaluer modellen for god nøyaktighet
- Operasjonalisere modellen
Data Science vs Business intelligence Comparision Table
| Datavitenskap | Business Intelligence | |
| kompleksitet | høyere | enklere |
| Data | Distribuert og sanntid | Siled, Warehoused |
| rolle | Ved hjelp av statistikk og matematikk på et datasett for å avdekke skjulte mønstre, analysere og forutsi den kommende situasjonen. | BI handler om å arrangere datasettet, trekke ut nyttig informasjon og visualisere det til et dashbord. |
| Teknologi | Med kuttstrupe konkurranse i dagens IT-marked, streber selskaper etter innovasjon og enklere løsninger for komplekse forretningsproblemer. Derfor er mer fokus på datavitenskap heller enn forretningsintelligens. | BI handler om å svare på spørsmål gjennom dashboarding, noe som kan være vanskelig å svare på det gjennom excel. BI hjelper deg med å finne et forhold mellom ulike variabler og tidsperioder. Det gjør det mulig for ledere å ta forretningsavgjørelser.
Prediksjon er ikke inkludert i BI. |
| bruk | Datavitenskap hjelper selskaper å forutse den kommende situasjonen. Bedrifter kan bruke potensialet sitt for å dempe risikoen og for å øke inntektene. | BI hjelper bedrifter med å gjøre grunnårsaksanalyse på en viss feil eller å kjenne sin nåværende situasjon. |
| Fokus | Det fokuserer på fremtiden. | BI fokuserer fortid og nåtid. |
| Karriereferdighet | Datavitenskapelige ferdigheter er mer avanserte. Det krever datamodellering, kjent med prediktive algoritmer, god kunnskap om språk som R, Python, Scala. Datavitenskap er kombinasjonen av tre felt: Statistikk, maskinlæring og programmering. | BI krever mindre kvalifikasjoner sammenlignet med dataforskere. De grunnleggende ferdighetene som kreves er datautvinningsverktøy og visualiseringsverktøy som Tableau, QlikView, Watson Analytics, etc. kunnskap.
Til nå skjer mange rapporteringsoppgaver og BI gjennom Excel. |
| Utvikling | Det vil ikke være feil å si; Data science har utviklet seg fra Business intelligence. | Business intelligence er der i lang tid, men tidligere med bare excel. Nå i et marked, rikelig med tilgjengelige verktøy for å gi et bedre syn på det samme med bedre muligheter. |
| Prosess | Datavitenskap er mer mot eksperimentering og å gjøre noe nytt. Derfor er den dynamisk og iterativ i sin natur. | Business Intelligence er statisk. Eksperimentering har mindre omfang på dette feltet. Utdrag av data, svak munging av data og endelig dashboarding. |
| fleksibilitet | Fleksibilitet er veldig mye innen Data Science. Datakilder kan legges til etter behov fremover. | Fleksibilitet er veldig mindre innen forretningsintelligens. Datakilder estimerer behov for å være forhåndsplanlagt. Og i tilfelle det er behov for å legge til mer datakilde, går det tregt. |
| Forretningsverdi | Datavitenskap gir mye bedre forretningsverdi enn forretningsintelligens, ettersom den fokuserer på fremtidens omfang av virksomheten. | Business intelligence har en statisk prosess for å trekke ut forretningsverdien ved å plotte diagrammer og KPI-er. Derfor har den en tendens til å vise mindre forretningsverdi enn datavitenskap |
| Tankeprosess | Datavitenskap hjelper noen til å komme med spørsmål, noe som oppmuntrer et selskap til å drive på en strategisk og effektiv måte. | Business intelligence hjelper noen til å svare på spørsmålet som allerede eksisterer. |
| Datakvalitet | Data science bringer inn et faktum av data med andre parametere som nøyaktighet, presisjon, tilbakekallingsverdi og sannsynligheter. Det muliggjør beslutningstakere ved å gi dem tillitsnivåer. | Business Intelligence tilbyr god dashboarding med bare god kvalitet på data. Bra når det gjelder det, det skal være nok til å ta ut innsikten fra datasettet. |
| Metode | Analytisk og vitenskapelig | Bare analytisk |
| spørsmål | Hva vil skje?
Hva om? | Hva skjedde?
Hva skjer? |
| Nærme seg | proaktiv | reaktiv |
| Kompetanse rolle | Dataforsker | Forretningsbruker |
| Datastørrelse | Hadoop-lignende teknologier har utviklet seg og mange som disse utvikler seg som enkelt kan håndtere datasett i store størrelser (f.eks => terabyte med data) | Her er ikke verktøyene og teknologiene nok til å håndtere store datasett. |
| Bruk saker | Ikke en periodisk oppgave. | Mange av tilfellene med BI handler om å generere og oppdatere standardiseringspaneler. |
| Forbruk | Datavitenskapelig innsikt konsumeres fra bedriftsnivå til utøvende nivå. | Innsyn om forretningsintelligens konsumeres på virksomhets- eller avdelingsnivå. |
Konklusjon - Data Science vs Business intelligence
Business intelligence er uten tvil virkelig en god ting for en bransje å begynne med. Men på lang sikt vil det å legge til et lag med datavitenskap til slutt få det til å stå annerledes. Å planlegge fremtiden ved å gjøre en spådom i dag, er et av datavitenskapens underverker. Dermed spiller datavitenskap en sentral og bedre rolle enn forretningsintelligens. Ser ut som datavitenskap i sammenslåing med automatisering, vil omdefinere fremtiden.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Science vs Business intelligence, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, Key Differences, Comparision Table og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 5 Det beste du må vite om Business Intelligence vs Data Warehouse
- Predictive Analytics vs Data Science - Lær den 8 nyttige sammenligningen
- 5 Det beste du må vite om Business Intelligence vs Data Warehouse
- Datavitenskap og dens voksende betydning