Diferența dintre știința datelor și informațiile de afaceri
Pe măsură ce Tehnologia informației se maturizează în toată organizația, vin mai multe jargonuri. Și nu este de mirare, de ce oamenii se confundă cu asta. Acest lucru conduce de obicei la folosirea cuvintelor în mod interschimbabil și suprapunerea conceptelor. Dar atunci devine o necesitate, să înțelegeți conceptul din spatele său, astfel încât să devină ușor să îl aplicați practic și se poate face dreptate cu afacerea.
În anii trecuți, achiziționarea și implementarea software-ului analitic au fost costisitoare. De-a lungul timpului, a devenit mai puțin costisitor și, prin urmare, un mod mai ușor de a aduna informații din industrie pentru a corela diverse seturi de date, care pot oferi informații utile despre afacere.
Cu toate acestea, întrucât dimensiunea datelor devine uriașă zi de zi, nu numai în ceea ce privește volumul, ci și varietatea și viteza. Întreprinderile au nevoie de știința datelor, care pot transforma datele de dimensiuni mari în informații acționabile. Ritmul mai rapid al inovației, găsirea oportunităților sunt foarte concentrate. Știința datelor nu este limitată până la extragerea informațiilor și oportunitățile de găsire. Se încheie când totul poate fi adus într-o poveste, care poate influența gândirea oamenilor care lucrează în acel domeniu. Acesta ar trebui să permită liderilor de afaceri să ia măsuri. Așadar, să înțelegem în detaliu diferența simplă dintre știința datelor și informațiile de afaceri.
Comparație față în față între știința datelor și informații despre afaceri (Infografie)
Mai jos este Top 20 Comparație între știința datelor și informații de afaceri
Diferențele cheie între știința datelor și informațiile de afaceri
Mai jos este diferența dintre știința datelor și informațiile de afaceri sunt următoarele
Având în vedere toată comparația de mai sus, se poate spune că atât fluxurile de date științifice, cât și de informații de afaceri sunt analitice și centrate pe informație, dar nivelurile de valoare intuitivă fac diferența. Știința datelor oferă perspective maturate și futuriste. Acesta este motivul pentru care se spune știința datelor ca o evoluție a informațiilor de afaceri.
Pași generali urmați în fluxul de informații de afaceri:
- Setați un rezultat al afacerii care să se îmbunătățească.
- Decideți din diferite seturi de date, care va fi cea mai relevantă.
- Aduceți datele într-o formă bună.
- Proiectați KPI-uri, rapoarte, tablouri de bord pentru a oferi o vizualizare frumoasă.
Pași generali urmați în fluxul de știință a datelor:
- Setați un rezultat al afacerii pentru a îmbunătăți sau a prezice.
- Adunați toate seturile de date posibile și relevante.
- Alegeți un algoritm adecvat pentru a pregăti un model.
- Evaluează modelul pentru o precizie bună
- Operaționalizează modelul
Data Science vs Tabelul de comparare a informațiilor de afaceri
| Știința datelor | Informații de afaceri | |
| Complexitate | Superior | Simpler |
| Date | Distribuit și în timp real | Silezat, depozitat |
| Rol | Folosind Statistici și Matematică pe un set de date pentru a descoperi tipare ascunse, analiza și prognoza situației viitoare. | BI se referă la aranjarea setului de date, extragerea informațiilor utile și vizualizarea acesteia într-un tablou de bord. |
| Tehnologie | Odată cu concurența de gât pe piața IT de astăzi, companiile încearcă să inoveze și soluții mai ușoare pentru probleme complexe de afaceri. Prin urmare, se concentrează mai mult pe știința datelor, mai degrabă decât pe informațiile de afaceri. | BI se referă la a răspunde la întrebări prin intermediul tabloului de bord, care ar putea fi dificil să răspunzi la Excel. BI ajută la găsirea unei relații între diverse variabile și perioade de timp. Permite directorilor să ia decizii de afaceri.
Predicția nu este inclusă în BI. |
| folosire | Știința datelor ajută companiile să prevadă situația viitoare. Companiile își pot folosi potențialul pentru atenuarea riscului și pentru îmbunătățirea veniturilor. | BI ajută companiile să facă analiza cauzelor de rădăcină pentru un anumit eșec sau să cunoască situația actuală. |
| concentra | Se concentrează asupra viitorului. | BI concentrează trecutul și prezentul. |
| Abilitatea în carieră | Abilitățile de știință a datelor sunt mai avansate. Necesită modelarea datelor, familiaritatea cu algoritmii predictivi, o bună cunoaștere a limbilor precum R, Python, Scala. Știința datelor este combinația a trei domenii: statistică, învățare automată și programare. | BI necesită o calificare mai mică în comparație cu oamenii de știință de date. Aptitudinile de bază necesare sunt instrumente de extracție a datelor și instrumente de vizualizare, cum ar fi cunoștințele Tableau, QlikView, Watson Analytics etc.
Până acum, multe sarcini de raportare și BI se întâmplă prin excel. |
| Evoluţie | Nu va fi greșit spunând; Știința datelor a evoluat din informațiile de afaceri. | Informații de afaceri există acolo pentru o lungă perioadă de timp, dar anterior cu excel doar. Acum, pe o piață, o mulțime de instrumente disponibile pentru a oferi o vedere mai bună a aceluiași, cu capacități mai bune. |
| Proces | Știința datelor se orientează mai mult către experimentare și face ceva nou. Prin urmare, este de natură dinamică și iterativă. | Business Intelligence are o natură statică. Experimentarea are mai puțin obiectiv în acest domeniu. Extragerea datelor, ușor îmbinare a datelor și, în final, tabloul de bord. |
| Flexibilitate | Flexibilitatea este foarte mult în știința datelor. Sursele de date pot fi adăugate în funcție de nevoia de viitor. | Flexibilitatea este foarte mică în informațiile de afaceri. Sursele de date estimează că trebuie planificate în prealabil. Iar în caz de nevoie este să adăugați mai multe surse de date, este lent. |
| Valoarea afacerii | Știința datelor aduce o valoare de afaceri mult mai bună decât informațiile de afaceri, întrucât se concentrează pe sfera viitoare a afacerii. | Informațiile de afaceri au un proces static de extragere a valorii de afaceri prin graficarea graficelor și a KPI-urilor. Prin urmare, tinde să arate o valoare mai mică a afacerii decât știința datelor |
| Proces de gandire | Știința datelor ajută pe cineva să iasă cu întrebări, ceea ce încurajează o companie să funcționeze într-o manieră strategică și eficientă. | Informațiile de afaceri ajută pe cineva să răspundă la întrebarea care există deja. |
| Calitatea datelor | Știința datelor aduce un fapt de date cu alți parametri precum precizia, precizia, valoarea de rechemare și probabilitățile. Aceasta permite factorilor de decizie oferindu-le niveluri de încredere. | Business Intelligence oferă o tablă de bord bună, numai cu o calitate bună a datelor. Bine în termeni, ar trebui să fie suficient pentru a extrage informațiile din setul de date. |
| Metodă | Analitic și științific | Numai analitic |
| Întrebări | Ce se va intampla?
Ce-ar fi dacă? | Ce s-a întâmplat?
Ce se întâmplă? |
| Abordare | Proactivă | Reactiv |
| Rolul expertizei | Om de știință de date | Utilizator de afaceri |
| Dimensiunea datelor | Tehnologiile de tip Hadoop au evoluat și multe ca acestea sunt în curs de evoluție, care pot gestiona cu ușurință seturi de date de dimensiuni mari (de ex.>> Terabyte de date) | Aici instrumentele și tehnologiile nu sunt suficiente pentru a gestiona seturi de date mari. |
| Cazuri de utilizare | Nu este o sarcină periodică. | Multe dintre cazurile de utilizare ale BI generează și reîmprospătează tablourile de bord standardizate. |
| Consum | Informațiile despre știința datelor sunt consumate de la nivelul întreprinderii până la nivelul executiv. | Informații despre informațiile de afaceri sunt consumate la nivel de întreprindere sau departament. |
Concluzie - Data Science vs Business intelligence
Informația de afaceri este, fără îndoială, un lucru bun pentru o industrie să înceapă. Dar, pe termen lung, adăugarea unui strat de știință a datelor va face ca acesta să stea altfel. Planificarea viitorului făcând o prezicere astăzi este una dintre minunile științei datelor. Prin urmare, știința datelor joacă un rol esențial și mai bun decât informațiile de afaceri. Se pare că, știința datelor în amalgamare cu automatizarea, va redefini viitorul.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru știința datelor și informații despre afaceri, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 5 Cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi despre Business Intelligence și Data Warehouse
- Analiza predictivă față de știința datelor - Aflați cele 8 comparații utile
- 5 Cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi despre Business Intelligence și Data Warehouse
- Știința datelor și importanța sa în creștere