Skillnaden mellan datavetenskap och affärsinformation
När informationstekniken blir mer mogen i alla organisationer kommer det fler jargons. Och inte konstigt, varför människor blir förvirrade över det. Detta leder vanligtvis mot att använda orden utbytbart och överlappa begrepp. Men då blir det en nödvändighet, att förstå konceptet bakom det så att det blir lätt att tillämpa det praktiskt och man kan göra rättvisa med verksamheten.
Under de senaste åren var det dyrt att köpa och distribuera analysprogramvara. Under tiden har det blivit billigare och därmed enklare sätt att samla branschinformation för att korrelera olika datasätt, som kan ge användbar information om verksamheten.
Men eftersom datastorleken blir enorm dag för dag, inte bara vad gäller volym utan variation och hastighet också. Företag behöver datavetenskap som kan förvandla data i stor storlek till handlingsbara insikter. Den snabbare innovationstakten, att hitta möjligheter är mycket i fokus. Datavetenskap är inte begränsat förrän extraktioner av insikter och att hitta möjligheter. Det slutar när allt kan föras in i en berättelse, vilket kan påverka människors tankar som arbetar inom det området. Det bör göra det möjligt för företagsledare att vidta åtgärder. Så låt oss förstå den enkla skillnaden mellan datavetenskap och Business intelligence i detalj.
Head to Head jämförelse mellan datavetenskap och affärsintelligens (Infographics)
Nedan visas de 20 bästa jämförelserna mellan datavetenskap och affärsinformation
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och affärsinformation
Nedan är skillnaden mellan Data Science och Business intelligence som följer
Med tanke på alla ovanstående jämförelser kan man säga att både Data Science och Business intelligence-strömmar är analytiska och informationscentriska, men nivåerna av insiktvärde gör skillnad. Datavetenskap ger mognad & futuristisk insikt. Det är anledningen till datavetenskap som sägs som en utveckling från Business intelligence.
Generiska steg följde i affärsintelligensströmmen:
- Ställ in ett affärsresultat som ska förbättras.
- Bestäm från olika datasätt, som kommer att vara den mest relevanta.
- Få uppgifter i god form.
- Designa KPI: s, rapporter, instrumentpaneler för att ge en fin visualisering.
Generiska steg följde i datavetenskapströmmen:
- Ställ in ett affärsresultat för att förbättra eller förutsäga.
- Samla alla möjliga och relevanta datasätt.
- Välj en lämplig algoritm för att förbereda en modell.
- Utvärdera modellen för god noggrannhet
- Använda modellen
Data Science vs Business intelligence Comparision Table
| Datavetenskap | Business Intelligence | |
| Komplexitet | Högre | enklare |
| Data | Distribuerad och realtid | Tyst, lagrad |
| Roll | Använda statistik och matematik i ett datasätt för att avslöja dolda mönster, analysera och förutse den kommande situationen. | BI handlar om att ordna datasatsen, extrahera användbar information och visualisera den till en instrumentbräda. |
| Teknologi | Med hårkonkurrens på dagens IT-marknad strävar företag efter innovation och enklare lösningar för komplexa affärsproblem. Därför är mer fokus på datavetenskap snarare än affärsinformation. | BI handlar om att svara på frågor genom instrumentpaneler, vilket kan vara svårt att svara på det genom excel. BI hjälper till att hitta en relation mellan olika variabler och tidsperioder. Det gör det möjligt för chefer att fatta affärsbeslut.
Förutsägelse ingår inte i BI. |
| Användande | Datavetenskap hjälper företag att förutse den kommande situationen. Företag kan använda sin potential för att mildra risken och öka intäkterna. | BI hjälper företag att göra root-orsaksanalyser på vissa misslyckanden eller att känna till sin nuvarande situation. |
| Fokus | Det fokuserar på framtiden. | BI fokuserar tidigare och nuvarande. |
| Karriärförmåga | Datavetenskapliga färdigheter är mer avancerade. Det kräver datamodellering, kännedom om förutsägbara algoritmer, god kunskap om språk som R, Python, Scala. Datavetenskap är en kombination av tre områden: Statistik, maskininlärning och programmering. | BI kräver mindre kvalifikationer jämfört med datavetare. De grundläggande färdigheter som krävs är verktyg för utvinning av data och visualiseringsverktyg som Tableau, QlikView, Watson Analytics, etc. kunskap.
Hittills sker många rapporteringsuppgifter och BI genom Excel. |
| Evolution | Det kommer inte att vara fel att säga; Datavetenskap har utvecklats från Business intelligence. | Business intelligence är där länge, men tidigare med bara excel. Nu på en marknad finns gott om tillgängliga verktyg för att ge en bättre bild av samma med bättre kapacitet. |
| Bearbeta | Datavetenskap är mer mot experiment och att göra något nytt. Därför är det dynamiskt och iterativt. | Business Intelligence är statisk. Experiment har mindre omfattning inom detta område. Utdrag av data, lätt mung av data och slutligen instrumentpanelen. |
| Flexibilitet | Flexibilitet är mycket inom datavetenskap. Datakällor kan läggas till enligt behovet i framtiden. | Flexibilitet är mycket mindre när det gäller affärsintelligens. Uppskattning av datakällor måste planeras i förväg. Och vid behov är att lägga till mer datakälla, det är långsamt. |
| Affärsvärde | Datavetenskap ger mycket bättre affärsvärde än affärsintelligens, eftersom det fokuserar på verksamhetens framtida omfattning. | Business intelligence har en statisk process för att utvinna affärsvärdet genom att plotta diagram och KPI: er. Därför tenderar det att visa mindre affärsvärde än datavetenskap |
| Tankeprocess | Datavetenskap hjälper någon att komma med frågor, vilket uppmuntrar ett företag att driva på ett strategiskt och effektivt sätt. | Business intelligence hjälper någon att svara på den fråga som redan finns. |
| Datakvalitet | Datavetenskap innehåller ett faktum av data med andra parametrar som noggrannhet, precision, återkallningsvärde och sannolikheter. Det gör det möjligt för beslutsfattare genom att ge dem förtroende. | Business Intelligence erbjuder bra instrumentpaneler med endast god kvalitet på data. Bra i termer, det borde vara tillräckligt för att ta fram insikten från datasättet. |
| Metod | Analytisk och vetenskaplig | Endast analytisk |
| frågor | Vad kommer att hända?
Tänk om? | Vad hände?
Vad händer? |
| Närma sig | Proaktiv | Reaktiv |
| Kompetensroll | Datavetare | Företag användare |
| Datastorlek | Hadoop-liknande teknologier har utvecklats och många som dessa utvecklas, vilket enkelt kan hantera stora datamängder (t.ex. => terabyte med data) | Här räcker inte verktygen och teknologierna för att hantera stora datasätt. |
| Använd fall | Inte en periodisk uppgift. | Många av användningsfallen med BI handlar om att generera och uppdatera standardiserade instrumentpaneler. |
| Konsumtion | Insyn i datavetenskap konsumeras från företagsnivå till verkställande nivå. | Insikt om affärsintelligens konsumeras på företags- eller avdelningsnivå. |
Slutsats - Data Science vs Business intelligence
Business intelligence är utan tvekan verkligen bra för en bransch att börja med. Men i det långa loppet kommer att lägga till ett lager datavetenskap i slutändan att få det att stå annorlunda. Att planera framtiden genom att göra en förutsägelse idag är ett av datavetenskapens underverk. Därför spelar datavetenskap en avgörande och bättre roll än affärsinformation. Det ser ut som att datavetenskap i sammanslagning med automatisering kommer att definiera framtiden.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Science vs Business intelligence, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 5 Det bästa du måste veta om Business Intelligence vs Data Warehouse
- Predictive Analytics vs Data Science - Lär dig den 8 användbara jämförelsen
- 5 Det bästa du måste veta om Business Intelligence vs Data Warehouse
- Datavetenskap och dess växande betydelse