Bedste 20 sammenligning mellem datavidenskab vs forretningsintelligens

Forskel mellem Datavidenskab og Business intelligence

Efterhånden som informationsteknologi bliver mere modnet i al organisation, kommer der flere jargons. Og ikke underligt, hvorfor folk bliver forvirrede over det. Dette fører normalt mod at bruge ordene om hverandre og overlappe begreber. Men så bliver det en nødvendighed at forstå begrebet bag det, så det bliver let at anvende det praktisk, og man kan gøre retfærdighed med virksomheden.

I de sidste år var det dyrt at købe og implementere analytiske software. Med tiden er det blevet billigere og dermed lettere måde at indsamle brancheinformation for at korrelere forskellige datasæt, der kan give nyttige oplysninger om virksomheden.

Da datastørrelsen imidlertid bliver enorm dag for dag, ikke kun med hensyn til volumen, men også variation og hastighed. Virksomheden har brug for datavidenskab, som kan omdanne data i stor størrelse til handlende indsigt. Det hurtigere tempo i innovation, at finde muligheder er meget i fokus. Datavidenskab er ikke begrænset til uddrag af indsigt og finde muligheder. Det slutter, når alt kan bringes ind i en historie, som kan påvirke folks tanke, der arbejder på dette felt. Det skal gøre det muligt for virksomhedsledere at tage handlinger. Så lad os forstå den enkle forskel mellem Datavidenskab og Business intelligence i detaljer.

Head to Head-sammenligning mellem Data science vs Business intelligence (Infographics)

Nedenfor er Top 20 sammenligningen mellem datavidenskab vs forretningsinformation

Vigtige forskelle mellem data videnskab vs forretningsinformation

Nedenfor er forskellen mellem Data Science og Business intelligence som følger

I betragtning af al ovenstående sammenligning kan det siges, at både Data Science og Business intelligence-strømme er analytiske og informationscentriske, men niveauerne af indsigtværdi gør en forskel. Datavidenskab giver modnet & futuristisk indsigt. Det er grunden til, at datavidenskab siges som en udvikling fra Business intelligence.

Generelle trin fulgt i forretningsinformationstrøm:

Angiv et forretningsresultat, der skal forbedres.
Beslut fra forskellige datasæt, som vil være den mest relevante.
Bring data i god form.
Design KPI'er, rapporter, dashboards for at give en dejlig visualisering.

Generelle trin fulgt i data science stream:

Angiv et forretningsresultat for at forbedre eller forudsige.
Saml alle mulige og relevante datasæt.
Vælg en passende algoritme for at forberede en model.
Evaluer modellen for god nøjagtighed
Operationaliser modellen

Data Science vs Business intelligence Sammenligningstabel

	Data Science	Business Intelligence
kompleksitet	Højere	enklere
Data	Distribueret og realtid	Tåget, oplagret
rolle	Brug af statistik og matematik på et datasæt til at afdække skjulte mønstre, analysere og forudsige den kommende situation.	BI handler om at arrangere datasættet, udtrække nyttig information og visualisere det til et instrumentbræt.
Teknologi	Med afskåret konkurrence på nutidens it-marked stræber virksomheder efter innovation og lettere løsninger på komplekse forretningsproblemer. Derfor er der mere fokus på datavidenskab snarere end forretningsinformation.	BI handler om at besvare spørgsmål gennem dashboarding, hvilket kan være vanskeligt at besvare det gennem excel. BI hjælper med at finde et forhold mellem forskellige variabler og tidsperioder. Det gør det muligt for ledere at træffe forretningsbeslutninger. Forudsigelse er ikke inkluderet i BI.
Anvendelse	Data science hjælper virksomheder med at forudse den kommende situation. Virksomheder kan bruge deres potentiale til at afbøde risikoen og for at øge indtægterne.	BI hjælper virksomheder med at udføre grundårsanalyse på en eller anden fiasko eller at kende sin nuværende situation.
Fokus	Det fokuserer på fremtiden.	BI fokuserer fortid og nutid.
Karriereevne	Datavidenskabsfærdigheder er mere avancerede. Det kræver datamodellering, fortrolighed med forudsigelige algoritmer, god viden om sprog som R, Python, Scala. Datavidenskab er kombinationen af tre felter: Statistik, maskinlæring og programmering.	BI kræver mindre kvalifikationer sammenlignet med dataforskere. De nødvendige basale færdigheder er dataekstraktionsværktøjer og visualiseringsværktøjer som Tableau, QlikView, Watson Analytics osv. Viden. Indtil nu sker der mange rapporteringsopgaver og BI gennem Excel.
Udvikling	Det vil ikke være forkert at sige; Datavidenskab har udviklet sig fra Business intelligence.	Business intelligence er der i lang tid, men tidligere med kun excel. Nu på et marked er der rigeligt med tilgængelige værktøjer, der giver et bedre overblik over det samme med bedre kapaciteter.
Behandle	Datavidenskab går mere mod eksperimentering og gør noget nyt. Derfor er den dynamisk og iterativ i sin natur.	Business Intelligence er statisk. Eksperimentering har mindre omfang på dette felt. Ekstraktion af data, let munging af data og til sidst dashboarding.
Fleksibilitet	Fleksibilitet er meget inden for datavidenskab. Datakilder kan tilføjes efter behov, der kommer fremover.	Fleksibilitet er meget mindre inden for business intelligence. Datakildes estimat skal planlægges. Og i tilfælde af behov er at tilføje flere datakilder, er det langsomt.
Forretningsværdi	Datavidenskab bringer meget bedre forretningsværdi end forretningsinformation, da det fokuserer på virksomhedens fremtidige omfang.	Business intelligence har en statisk proces med at udtrække forretningsværdien ved at kortlægge diagrammer og KPI'er. Derfor har det en tendens til at vise mindre forretningsværdi end datavidenskab
Tankeproces	Datavidenskab hjælper nogen med at komme med spørgsmål, der tilskynder en virksomhed til at køre på en strategisk og effektiv måde.	Business intelligence hjælper nogen med at besvare det spørgsmål, der allerede findes.
Datakvalitet	Datavidenskab indbringer en kendsgerning med data med andre parametre som nøjagtighed, præcision, tilbagekaldelsesværdi og sandsynligheder. Det gør det muligt for beslutningstagere ved at give dem tillidsniveauer.	Business Intelligence tilbyder kun god dashboarding med god kvalitet på data. Godt med hensyn, det skal være nok til at tage indsigt ud af datasættet.
Metode	Analytisk og videnskabelig	Kun analytisk
spørgsmål	Hvad vil der ske? Hvad hvis?	Hvad skete der? Hvad sker der?
Nærme sig	Proaktiv	Reaktiv
Ekspertise rolle	Datavidenskabsmand	Forretningsbruger
Datastørrelse	Hadoop-lignende teknologier har udviklet sig, og mange lignende er under udvikling, som let kan håndtere datasæt i stor størrelse (f.eks. => Terabyte af data)	Her er værktøjer og teknologier ikke nok til at håndtere store datasæt.
Brug sager	Ikke en periodisk opgave.	Mange af BI-tilfældene er omkring generering og opdatering af standardiserede dashboards.
Forbrug	Datavidenskabelig indsigt forbruges fra virksomhedsniveau indtil det udøvende niveau.	Business intelligence-indsigt forbruges på virksomheds- eller afdelingsniveau.

Konklusion - Data Science vs Business intelligence

Business intelligence er uden tvivl virkelig en god ting for en branche til at starte med. Men i det lange løb vil tilføjelse af et lag med datavidenskab i sidste ende få det til at stå anderledes. Planlægning af fremtiden ved at forudsige i dag er et af videnskabens vidundere. Derfor spiller videnskab en central og bedre rolle end forretningsinformation. Det ser ud til, datavidenskab i sammenlægning med automatisering, vil omdefinere fremtiden.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Science vs Business intelligence, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -