Разлика између науке о подацима и пословне интелигенције
Како информациона технологија постаје сазрела у свим организацијама, долази и више жаргона. И није ни чудо, зашто се људи збуне због тога. То обично води ка коришћењу речи наизменично и преклапајући појмове. Али тада постаје потреба за разумевањем концепта који стоји иза њега тако да га је лако практично применити и неко може правити посао.
Протеклих година је куповина и примена аналитичког софтвера била скупа. Временом је постало јефтиније, а самим тим и лакшим начином прикупљања информација у индустрији ради повезивања различитих скупова података, који могу дати корисне информације о пословању.
Међутим, како величина података постаје огромна из дана у дан, не само у погледу волумена, већ и разноликости и брзине. Посаоу је потребна наука о подацима која може претворити велике величине у увидљиве дјелотворности. У фокусу су бржи темпо иновација и проналажење могућности. Наука података није ограничена све до извлачења увида и проналажења могућности. Завршава се када се све може довести у причу, што може утицати на мисли људи који раде на том пољу. То би требало омогућити пословним лидерима да предузму акције. Дакле, разумемо једноставну разлику између науке о подацима и пословне интелигенције до детаља.
Упоређивање између података о науци и пословне интелигенције (Инфограпхицс)
Испод је топ 20 поређења између науке о подацима и пословне интелигенције
Кључне разлике између Дата Сциенце-а и пословне интелигенције
Испод је разлика између података о науци и пословне интелигенције:
Имајући у виду све горе упоређено, може се рећи да су и подаци о Дата Сциенце и Бусинесс Интеллигенце аналитички и информатички усмерени, али нивои вредности увида чине разлику. Наука података пружа сазреле и футуристичке увиде. То је разлог што се наука о подацима каже као еволуција од пословне интелигенције.
Следећи генерички кораци у току пословне интелигенције:
- Поставите пословни резултат који ће се побољшати.
- Одлучите се за различите скупове података, који ће бити најрелевантнији.
- Доведите податке у добру форму.
- Дизајнирајте КПИ-ове, извештаје, командне табле како би пружили лепу визуелизацију.
Општи кораци који слиједе у току науке о подацима:
- Поставите пословни резултат да бисте га побољшали или предвидјели.
- Прикупите све могуће и релевантне скупове података.
- Изаберите одговарајући алгоритам за припрему модела.
- Оцените модел за добру тачност
- Операционализујте модел
Табела упоређивања података о науци и пословној интелигенцији
| Дата Сциенце | Пословна интелигенција | |
| Сложеност | Виши | Једноставније |
| Подаци | Дистрибуирано и у реалном времену | Силинг, Варехоусед |
| Улога | Кориштење статистике и математике на скупу података за откривање скривених образаца, анализирање и предвиђање надолазеће ситуације. | БИ се односи на уређивање скупа података, вађење корисних информација и визуализацију на контролној табли. |
| Технологија | Са конкуренцијом на данашњем ИТ тржишту компаније теже иновацијама и лакшим решењима за сложене пословне проблеме. Стога се више фокусира на науку о подацима, а не на пословну интелигенцију. | БИ говори о одговарању на питања путем арматурне табле, на шта може бити тешко одговорити путем екцела. БИ помаже у проналажењу односа између различитих променљивих и временских периода. Омогућује руководиоцима доношење пословних одлука.
Предвиђање није укључено у БИ. |
| Употреба | Наука података помаже компанијама да предвиде надолазећу ситуацију. Компаније могу да искористе свој потенцијал да смање ризик и повећају приход. | БИ помаже компанијама да изврше анализу узрока узрока неког квара или да знају његову тренутну ситуацију. |
| Фокус | Фокусира се на будућност. | БИ фокусира прошлост и садашњост. |
| Каријера вештина | Вештине науке о подацима су напредније. Захтева моделирање података, познавање алгоритама предвиђања, добро познавање језика као што су Р, Питхон, Сцала. Наука података комбинација је три поља: статистике, машинског учења и програмирања. | БИ захтева мању квалификацију у поређењу са научницима за податке. Основне вјештине које су потребне су алати за вађење података и алати за визуализацију попут Таблеау, КликВиев, Ватсон Аналитицс, итд. Знање.
До сада, многи задаци извештавања и БИ се дешавају кроз екцел. |
| Еволуција | Неће бити погрешно рећи; Наука података еволуирала је из пословне интелигенције. | Пословна интелигенција постоји већ дуже време, али раније са изузетком. Сада на тржишту, пуно алата на располагању за бољи преглед истог са бољим могућностима. |
| Процес | Наука података више иде ка експериментисању и извођењу нечег новог. Отуда је динамичне и итеративне природе. | Пословна интелигенција је статичке природе. Експериментација у овом пољу има мање обима. Вађење података, незнатно подбацивање података и коначно искрцавање. |
| Флексибилност | Флексибилност је веома важна у науци о подацима. Извори података могу се додавати према потреби у будућности. | Флексибилност је у пословној интелигенцији врло мања. Процјена извора података мора се унапријед испланирати. А у случају потребе је додавање више извора података, споро је. |
| Пословна вредност | Наука података доноси много бољу пословну вредност од пословне интелигенције, јер се фокусира на будући обим пословања. | Пословна интелигенција има статички процес извлачења пословне вредности цртањем графикона и КПИ-ја. Стога има тенденцију да показује мању пословну вредност од науке о подацима |
| Мисаони процес | Наука података помаже некоме да се постави са питањима, што подстиче компанију да послује на стратешки и ефикасан начин. | Пословна интелигенција помаже некоме да одговори на питање које већ постоји. |
| Квалитет података | Наука података доноси чињеницу података са другим параметрима попут тачности, прецизности, вредности опозива и вероватноће. Омогућава доносиоцима одлука тако што им пружа ниво поверења. | Бусинесс Интеллигенце нуди добру надзорну плочу само уз добар квалитет података. Добар у смислу, требало би бити довољно да се увиди из података. |
| Метод | Аналитички и научни | Само аналитички |
| Питања | Шта ће се десити?
Шта ако? | Шта се десило?
Шта се дешава? |
| Приступ | Проактиван | Реактивно |
| Улога експертизе | Дата сциентист | Пословни корисник |
| Величина података | Хадооп-ове технологије су се развиле и многе сличне се развијају које лако могу обрадити скупове података велике величине (нпр. => Терабајти података) | Овде алати и технологије нису довољни за обраду великих скупова података. |
| Користите кофере | Није периодичан задатак. | Многи се случајеви употребе БИ-а врше око генерисања и освежавања контролних табли стандардизације. |
| Потрошња | Увид у науку о подацима троши се од нивоа предузећа до извршног нивоа. | Увиди у пословну интелигенцију троше се на нивоу предузећа или одељења. |
Закључак - Дата Сциенце вс Бусинесс Интеллигенце
Пословна интелигенција је без сумње заиста добра ствар с којом индустрија почиње. Али дугорочно гледано, додавање слоја науке о подацима на крају ће учинити да стоји другачије. Планирање будућности тако што ћете данас предвидјети једно је од чуда науке о подацима. Стога наука о подацима игра кључну и бољу улогу од пословне интелигенције. Изгледа да ће наука података о удруживању и аутоматизацији редефинисати будућност.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Сциенце вс Бусинесс Интеллигенце, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 5 најбољих ствари које морате знати о пословној интелигенцији вс складишту података
- Предиктивна аналитика у односу на науку података - научите 8 корисних поређења
- 5 најбољих ствари које морате знати о пословној интелигенцији вс складишту података
- Наука података и њен значај у порасту