Ero datatieteen ja yritystiedon välillä
Tietotekniikan kypsyessä kypsyyteen kaikissa organisaatioissa tulee lisää virkoja. Eikä ihme, miksi ihmiset hämmentyvät siitä. Tämä johtaa yleensä sanojen vaihtoon ja käsitteiden päällekkäisyyteen. Mutta sitten siitä tulee välttämättömyys ymmärtää sen takana olevaa konseptia, jotta sitä on helppo soveltaa käytännössä ja että yritys voi toimia oikeudenmukaisesti.
Viime vuosina analyyttisten ohjelmistojen hankinta ja käyttöönotto olivat kalliita. Ajan myötä on tullut halvempaa ja siten helpompaa tapaa kerätä toimialaa koskevia tietoja korreloida erilaisia tietojoukkoja, jotka voivat antaa hyödyllistä tietoa yrityksestä.
Koska datan koosta on tulossa valtava päivä päivältä, paitsi määrän, myös monimuotoisuuden ja nopeuden suhteen. Yritykset tarvitsevat tietotieteen, joka voi muuttaa suuren koon datan toimiviksi oivalluksiksi. Nopeampi innovaatiovauhti, mahdollisuuksien löytäminen ovat erittäin tärkeitä. Tietotiede ei ole rajoitettu, kunnes oivalluksia ja mahdollisuuksia on löydetty. Se päättyy, kun kaikki voidaan tuoda tarinaan, joka voi vaikuttaa ihmisten ajatuksiin työskennellä tällä alalla. Sen pitäisi antaa yritysjohtajille mahdollisuus ryhtyä toimiin. Joten ymmärrämme yksityiskohtaisesti yksinkertainen ero tietotieteen ja yritystiedon välillä.
Head to Head -vertailu tietojen tieteen ja yritystiedon (infografia) välillä
Ohessa on 20 parhaan vertailun tietoja tieteen ja yritystiedon välillä
Tietotekniikan ja yritystiedon keskeiset erot
Alla on ero tietotekniikan ja yritystiedon välillä seuraavasti
Kun otetaan huomioon kaikki yllä oleva vertailu, voidaan sanoa, että sekä Data Science- että Business Intelligence -virrat ovat analyyttisiä ja tietokeskeisiä, mutta oivalluksen tasoilla on ero. Tietotiede tarjoaa kypsyneitä ja futuristisia oivalluksia. Se on syy siihen, että datatieteen sanotaan olevan evoluutio liiketoiminnan älykkyydestä.
Liiketoimintatietovirtaan seuraavat yleiset vaiheet:
- Aseta parannettava liiketoiminnan tulos.
- Päätä useista tietojoukoista, mikä on asiaankuuluvin.
- Tuo tiedot hyvässä kunnossa.
- Suunnittele KPI: t, raportit, kojetaulut antaaksesi mukavan visualisoinnin.
Tietojenkäsittelyssä noudatetut yleiset vaiheet:
- Aseta liiketoiminnan tulos parannettavaksi tai ennustettavaksi.
- Kerää kaikki mahdolliset ja asiaankuuluvat tietoaineistot.
- Valitse sopiva algoritmi mallin valmistamiseksi.
- Arvioi mallin hyvä tarkkuus
- Käynnistä malli
Data Science vs. Business intelligence -vertailutaulukko
| Data Science | Bisnesvaisto | |
| Monimutkaisuus | korkeammat | yksinkertaisempi |
| data | Hajautettu ja reaaliaikainen | Valaistu |
| Rooli | Tilastojen ja matematiikan käyttö tietoaineistossa piilotettujen kuvioiden paljastamiseksi, tulevan tilanteen analysoimiseksi ja ennustamiseksi. | BI: n tarkoituksena on järjestää tietojoukko, poimia hyödyllistä tietoa ja visualisoida se kojelautaan. |
| tekniikka | Nykypäivän IT-markkinoilla kärsivän kilpailun avulla yritykset pyrkivät innovaatioihin ja helpompiin ratkaisuihin monimutkaisiin liiketoimintaongelmiin. Siksi enemmän keskitytään datatieteeseen kuin liiketoiminnan älykkyyteen. | BI: llä on tarkoitus vastata kysymyksiin kojetaulun kautta, mikä voi olla vaikeaa vastata siihen excelin kautta. BI auttaa löytämään yhteyden eri muuttujien ja ajanjaksojen välillä. Sen avulla avainhenkilöt voivat tehdä liiketoimintaa koskevia päätöksiä.
Ennustaminen ei sisälly BI: hen. |
| Käyttö | Tietotekniikka auttaa yrityksiä ennakoimaan tulevaa tilannetta. Yritykset voivat käyttää potentiaaliaan riskin pienentämiseen ja tulojen lisäämiseen. | BI auttaa yrityksiä tekemään jonkin vian perussyyanalyysi tai tuntemaan sen nykytilanteen. |
| fokus | Se keskittyy tulevaisuuteen. | BI keskittyy menneisyyteen ja nykyisyyteen. |
| Ura-taito | Tietotekniset taidot ovat edistyneempiä. Se vaatii datan mallinnuksen, ennustavien algoritmien tuntemuksen, hyvän kielitaidon, kuten R, Python, Scala. Tietotiede on yhdistelmä kolmea alaa: tilastot, koneoppiminen ja ohjelmointi. | BI vaatii vähemmän pätevyyttä verrattuna tietotekijöihin. Vaadittavat perustaidot ovat tiedonpoistotyökalut ja visualisointityökalut, kuten Tableau, QlikView, Watson Analytics jne. Tuntemus.
Tähän asti monet raportointitehtävät ja BI tapahtuvat excelin kautta. |
| evoluutio | Se ei ole väärä sanonta; Tietotiede on kehittynyt liiketaloudesta. | Liiketoimintatieto on olemassa jo pitkään, mutta aiemmin vain erinomaisella tasolla. Nyt markkinoilla on saatavilla runsaasti työkaluja, jotta saadaan parempi kuva siitä ja paremmilla ominaisuuksilla. |
| Käsitellä asiaa | Tietotiede on enemmän kohti kokeilua ja uuden tekemistä. Siksi se on luonteeltaan dynaaminen ja toistuva. | Liiketoimintatieto on luonteeltaan staattista. Kokeilulla on vähemmän laajuutta tällä alalla. Tietojen poimiminen, tietojen pieni sekoittaminen ja lopulta kojelautaan kytkeminen. |
| Joustavuus | Joustavuus on erittäin suurta datatieteessä. Tietolähteitä voidaan lisätä tulevaisuuden tarpeen mukaan. | Liiketoimintatiedon joustavuus on hyvin vähäistä. Tietolähteiden arvio on suunniteltava etukäteen. Ja jos on tarpeen lisätä lisää tietolähdettä, se on hidasta. |
| Yritysarvo | Tietotiede tuo esiin paljon parempaa liikearvoa kuin liiketiedot, koska se keskittyy liiketoiminnan tulevaisuuteen. | Liiketoimintatiedolla on staattinen prosessi, jolla liiketoiminnan arvo saadaan pois piirtämällä kaavioita ja KPI: itä. Siksi sillä on taipumus näyttää vähemmän liikearvoa kuin datatieteellä |
| Ajatteluprosessi | Tietotekniikka auttaa jotakuta esittämään kysymyksiä, mikä kannustaa yritystä johtamaan strategisesti ja tehokkaasti. | Liiketoimintatieto auttaa jotakuta vastaamaan jo olemassa olevaan kysymykseen. |
| Tietojen laatu | Tietotiede tuo tietoihin tosiasia, jolla on muita parametrejä, kuten tarkkuus, tarkkuus, palautusarvo ja todennäköisyydet. Se antaa päätöksentekijöille mahdollisuuden antamalla heille luottamustasot. | Business Intelligence tarjoaa hyvän hallintapaneelin vain laadukkaalla tiedolla. Hyvä, sen pitäisi riittää ottamaan oivallukset pois aineistosta. |
| Menetelmä | Analyyttinen ja tieteellinen | Vain analyyttinen |
| kysymykset | Mitä tapahtuu?
Mitä jos? | Mitä tapahtui?
Mitä tapahtuu? |
| Lähestyä | Ennakoiva | reagoiva |
| Asiantuntijarooli | Datatutkija | Liiketoiminnan käyttäjä |
| Tietojen koko | Hadoop-tyyppiset tekniikat ovat kehittyneet ja monet vastaavat ovat kehittymässä, ja ne voivat helposti käsitellä suurikokoisia tietojoukkoja (esim. => Teratavua dataa) | Tässä työkalut ja tekniikat eivät riitä käsittelemään suuria aineistoja. |
| Käytä koteloita | Ei säännöllinen tehtävä. | Monet BI: n käyttötavoista ovat standardisoitujen kojetaulujen luomista ja päivittämistä. |
| Kulutus | Tietotieteellisiä oivalluksia kulutetaan yritystasolla johtotasoon asti. | Liiketoimintatiedon tietoja hyödynnetään yrityksen tai osaston tasolla. |
Johtopäätös - Data Science vs Business intelligence
Liiketoimintatieto on epäilemättä todella hyvä asia aloittamiselle. Mutta pitkällä aikavälillä tietotekniikan kerroksen lisääminen viime kädessä saa sen aseman toisin. Tulevaisuuden suunnitteleminen ennustamalla tänään on yksi tietotekniikan ihmeistä. Siksi datatieteellä on keskeinen ja parempi rooli kuin liiketiedotteessa. Näyttää siltä, että automaatiotekniikan kanssa yhdistyvä datatiede aikoo määritellä tulevaisuuden uudelleen.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas tietotekniikkaan ja liiketoiminnan älykkyyteen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 5 parasta asiaa, joka sinun on tiedettävä liiketietojärjestelmästä vs. tietovarasto
- Ennustava analyysi vs. tietotiede - Opi 8 hyödyllistä vertailua
- 5 parasta asiaa, joka sinun on tiedettävä liiketietojärjestelmästä vs. tietovarasto
- Tietotiede ja sen kasvava merkitys