Verschil tussen data science en business intelligence
Naarmate informatietechnologie in alle organisaties volwassener wordt, komen er meer jargons. En geen wonder, waarom mensen erover in de war raken. Dit leidt meestal naar, met behulp van de woorden door elkaar en overlap van concepten. Maar dan wordt het een noodzaak, om het concept erachter te begrijpen, zodat het gemakkelijk praktisch kan worden toegepast en men recht kan doen aan het bedrijf.
In de afgelopen jaren was de aanschaf en implementatie van analytische software duur. In de loop van de tijd is het goedkoper geworden en dus een gemakkelijkere manier om informatie uit de branche te verzamelen om verschillende datasets te correleren, die nuttige informatie over het bedrijf kunnen geven.
Omdat de gegevensgrootte echter elke dag enorm wordt, niet alleen qua volume, maar ook qua variëteit en snelheid. Bedrijven hebben gegevenswetenschap nodig die grote gegevens kan omzetten in bruikbare inzichten. Het snellere tempo van innovatie, het vinden van kansen, is zeer scherp. Data science is niet beperkt tot extracties van inzichten en kansen vinden. Het eindigt wanneer alles in een verhaal kan worden gebracht, wat invloed kan hebben op de gedachten van mensen die op dat gebied werken. Het moet zakelijke leiders in staat stellen acties te ondernemen. Dus laten we het simpele verschil tussen Data science en Business intelligence in detail begrijpen.
Head-to-head vergelijking tussen data science versus business intelligence (infographics)
Hieronder vindt u de Top 20-vergelijking tussen gegevenswetenschap en bedrijfsinformatie
Belangrijkste verschillen tussen data science en business intelligence
Hieronder is het verschil tussen Data Science en Business intelligence als volgt
Gezien alle bovenstaande vergelijkingen kan worden gezegd dat zowel Data Science- als Business intelligence-stromen analytisch en informatie-centrisch zijn, maar de niveaus van inzichtwaarde maken een verschil. Data science biedt volwassen en futuristische inzichten. Dat is de reden dat data science wordt gezegd als een evolutie van Business intelligence.
Algemene stappen gevolgd in business intelligence-stroom:
- Stel een bedrijfsresultaat vast om te verbeteren.
- Kies uit verschillende datasets, die de meest relevante zijn.
- Breng gegevens in goede vorm.
- Ontwerp KPI's, rapporten, dashboards om een mooie visualisatie te geven.
Algemene stappen gevolgd in data science stream:
- Stel een bedrijfsresultaat in om te verbeteren of te voorspellen.
- Verzamel alle mogelijke en relevante datasets.
- Kies een geschikt algoritme om een model voor te bereiden.
- Evalueer het model op goede nauwkeurigheid
- Operationaliseer het model
Data Science versus Business intelligence Vergelijkingstabel
| Data Science | Bedrijfsinformatie | |
| ingewikkeldheid | Hoger | eenvoudiger |
| Gegevens | Gedistribueerd en realtime | Siled, Warehoused |
| Rol | Statistieken en wiskunde gebruiken in een gegevensset om verborgen patronen aan het licht te brengen, de komende situatie te analyseren en te voorspellen. | BI gaat over het ordenen van de gegevensset, het extraheren van nuttige informatie en het visualiseren ervan naar een dashboard. |
| Technologie | Met moordende concurrentie in de hedendaagse IT-markt streven bedrijven naar innovatie en eenvoudigere oplossingen voor complexe bedrijfsproblemen. Daarom ligt de nadruk meer op data science dan op business intelligence. | BI gaat over het beantwoorden van vragen via dashboarding, wat moeilijk kan zijn om het te beantwoorden via excel. BI helpt bij het vinden van een verband tussen verschillende variabelen en tijdsperioden. Het stelt leidinggevenden in staat om zakelijke beslissingen te nemen.
Voorspelling is niet inbegrepen in BI. |
| Gebruik | Data science helpt bedrijven om de komende situatie te voorzien. Bedrijven kunnen hun potentieel gebruiken om het risico te beperken en de inkomsten te verhogen. | BI helpt bedrijven bij het analyseren van de oorzaak van een storing of om de huidige situatie te kennen. |
| Focus | Het richt zich op de toekomst. | BI focust verleden en heden. |
| Carrière vaardigheden | Data science-vaardigheden zijn geavanceerder. Het vereist datamodellering, bekendheid met voorspellende algoritmen, goede kennis van talen zoals R, Python, Scala. Data science is de combinatie van drie velden: statistiek, machine learning en programmeren. | BI vereist minder kwalificaties in vergelijking met datawetenschappers. De vereiste basisvaardigheden zijn data-extractietools en visualisatietools zoals Tableau, QlikView, Watson Analytics, etc. kennis.
Tot nu toe verlopen veel rapportagetaken en BI via Excel. |
| Evolutie | Het is niet verkeerd om te zeggen; Data science is voortgekomen uit Business intelligence. | Business intelligence is er al lang, maar eerder met alleen excelleren. Nu in een markt, voldoende tools beschikbaar om een beter beeld van hetzelfde te geven met betere mogelijkheden. |
| Werkwijze | Data science is meer gericht op experimenteren en iets nieuws doen. Daarom is het dynamisch en iteratief van aard. | Business Intelligence is statisch van aard. Experimenten hebben op dit gebied minder ruimte. Extractie van gegevens, lichte munging van gegevens en uiteindelijk dashboarding. |
| Flexibiliteit | Flexibiliteit is heel erg in Data Science. Gegevensbronnen kunnen worden toegevoegd op basis van de toekomstige behoeften. | Flexibiliteit is veel minder in business intelligence. Schatting van gegevensbronnen moet vooraf worden gepland. En als het nodig is om meer gegevensbronnen toe te voegen, is het traag. |
| Bedrijfswaarde | Data science levert veel betere bedrijfswaarde op dan business intelligence, omdat het zich richt op de toekomstige reikwijdte van het bedrijf. | Business intelligence heeft een statisch proces waarbij de bedrijfswaarde wordt geëxtraheerd door grafieken en KPI's te plotten. Daarom heeft het de neiging om minder bedrijfswaarde te tonen dan Data science |
| Denkproces | Data science helpt iemand om vragen te stellen, wat een bedrijf aanmoedigt om op een strategische en efficiënte manier te werken. | Business intelligence helpt iemand de reeds bestaande vraag te beantwoorden. |
| Data kwaliteit | Data science brengt een feit van data met andere parameters zoals nauwkeurigheid, precisie, recall-waarde en waarschijnlijkheden. Het stelt beslissers in staat door hun vertrouwen te geven. | Business Intelligence biedt alleen een goede dashboarding met een goede gegevenskwaliteit. Goed in termen, het zou voldoende moeten zijn om de inzichten uit de dataset te halen. |
| Methode | Analytisch en wetenschappelijk | Alleen analytisch |
| vragen | Wat zal er gebeuren?
Wat nou als? | Wat is er gebeurd?
Wat gebeurt er? |
| Nadering | proactieve | reagerend |
| Expertise Rol | Data scientist | Zakelijke gebruiker |
| Gegevensgrootte | Hadoop-achtige technologieën zijn geëvolueerd en veel van deze evolueren die gemakkelijk grote datasets kunnen verwerken (bijv. => Terabytes aan gegevens) | Hier zijn de tools en technologieën niet voldoende om grote datasets aan te kunnen. |
| Gebruik cases | Geen periodieke taak. | Veel van de gebruikssituaties van BI gaan over het genereren en vernieuwen van de standaarddashboards. |
| Consumptie | Gegevenswetenschappelijke inzichten worden verbruikt van het bedrijfsniveau tot het uitvoerende niveau. | Business intelligence-inzichten worden op bedrijfs- of afdelingsniveau verbruikt. |
Conclusie - Data Science versus Business intelligence
Business intelligence is ongetwijfeld echt een goede zaak voor een industrie om mee te beginnen. Maar op de lange termijn zal het toevoegen van een laag data science het uiteindelijk anders maken. De toekomst plannen door vandaag een voorspelling te doen, is een van de wonderen van data science. Daarom speelt Data science een cruciale en betere rol dan business intelligence. Het lijkt erop dat Data science in samensmelting met automatisering de toekomst opnieuw zal definiëren.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Science versus Business intelligence, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 5 Het beste dat u moet weten over Business Intelligence versus Data Warehouse
- Predictive Analytics vs Data Science - Leer de 8 nuttige vergelijkingen
- 5 Het beste dat u moet weten over Business Intelligence versus Data Warehouse
- Data Science en het groeiende belang ervan