تفاوت بین علم داده و هوش تجاری – مقایسه کنید

تعریف علم داده

علم داده اساساً رشته ای است که در آن اطلاعات و دانش با استفاده از روش ها، الگوریتم ها و فرآیندهای علمی مختلف از داده ها استخراج می شود.

بنابراین می‌توان آن را به عنوان ترکیبی از ابزارهای مختلف ریاضی، الگوریتم‌ها، آمار و تکنیک‌های یادگیری ماشین تعریف کرد .

بنابراین برای یافتن الگوها و بینش‌های پنهان از داده‌ها که به فرآیند تصمیم‌گیری کمک می‌کنند، استفاده می‌شود.

علم داده با داده های ساختاریافته و بدون ساختار سروکار دارد. هم به داده کاوی و هم به کلان داده مربوط می شود.

علم داده شامل مطالعه روندهای تاریخی و در نتیجه استفاده از نتایج آن برای تعریف مجدد روندهای فعلی و همچنین پیش بینی روندهای آینده است.

تفاوت بین علم داده و هوش تجاری – مقایسه کنید

داده علم داده اساساً رشته ای است که در آن اطلاعات و دانش با استفاده از روش ها، الگوریتم ها و فرآیندهای علمی مختلف از داده ها استخراج می شود

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

تبلو

تعریف هوش تجاری

هوش تجاری (BI) مجموعه ای از فناوری ها، برنامه ها و فرآیندهایی است که توسط شرکت ها برای تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می شود.

برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار استفاده می شود که در نتیجه برای تصمیم گیری های تجاری و اقدامات سودآور استفاده می شود.

با تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و گاه بدون ساختار سروکار دارد که راه را برای فرصت های تجاری جدید و سودآور هموار می کند. از تصمیم گیری مبتنی بر واقعیت ها به جای تصمیم گیری مبتنی بر فرض حمایت می کند.

بنابراین تأثیر مستقیمی بر تصمیمات تجاری یک شرکت دارد. ابزار هوش تجاری شانس شرکت را برای ورود به بازار جدید افزایش می دهد و همچنین به مطالعه تأثیر تلاش های بازاریابی کمک می کند.

هوش تجاری (BI) مجموعه ای از فناوری ها، برنامه ها و فرآیندهایی است که توسط شرکت ها برای تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می شود. برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار استفاده می شود که در نتیجه برای تصمیم گیری های تجاری و اقدامات سودآور استفاده می شود

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

علم داده در مقابل هوش تجاری – تفاوت را بدانید.

پس از درک واضح معانی دو اصطلاح، درک تفاوت بین آنها ضروری است.هر دو جریان علم داده و هوش تجاری تحلیلی و اطلاعات محور هستند. با این حال، سطوح ارزش بینش تفاوت ایجاد می کند.علم داده بینش های بالغ و آینده نگرانه را ارائه می دهد. به همین دلیل است که علم داده به عنوان یک تکامل از هوش تجاری گفته می شود.

در زیر تفاوت علم داده و هوش تجاری به شرح زیر است:

مقایسه علم داده و هوش تجاری

ویژگی	علم داده	هوش تجاری
مفهوم	این رشته ای است که از ریاضیات، آمار و ابزارهای مختلف دیگر برای کشف الگوهای پنهان در داده ها استفاده می کند.	اساساً مجموعه ای از فناوری ها، برنامه ها و فرآیندهایی است که توسط شرکت ها برای تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می شود.
داده ها	با داده های ساختاریافته و بدون ساختار سروکار دارد.	عمدتاً فقط با داده های ساخت یافته سروکار دارد.
انعطاف پذیری	علم داده بسیار انعطاف پذیرتر است زیرا منابع داده را می توان بنا به نیاز اضافه کرد.	انعطاف کمتری دارد زیرا در مورد هوش تجاری منابع داده باید از قبل برنامه ریزی شوند.
روش	از روش علمی استفاده می کند.	از روش تحلیلی استفاده می کند.
پیچیدگی	در مقایسه با هوش تجاری از پیچیدگی بالاتری برخوردار است.	در مقایسه با علم داده بسیار ساده تر است.
تجربه و تخصص	تخصص آن دانشمند داده است.	تخصص آن کاربر تجاری است.
ذخیره سازی	داده های مورد استفاده در خوشه های real-time منتشر می شوند.	از انبار داده برای نگهداری داده ها استفاده می شود.
یکپارچه سازی داده ها	فرآیند ELT (Extract-Load-Transform) به طور کلی برای یکپارچه سازی داده ها برای کاربردهای علم داده استفاده می شود.	فرآیند ETL (Extract-Transform-Load) به طور کلی برای یکپارچه سازی داده ها برای برنامه های کاربردی هوش تجاری استفاده می شود.
ابزار	ابزارهای آن SAS، BigML، MATLAB، Excel و غیره هستند.	ابزارهای آن عبارتند از InsightSquared Sales Analytics، Klipfolio، ThoughtSpot، Cyfe، TIBCO Spotfire و غیره.
ارزش تجاری	ارزش تجاری بیشتر با علم داده در مقایسه با هوش تجاری به دست می آید زیرا رویدادهای آینده را پیش بینی می کند.	هوش تجاری ارزش تجاری کمتری دارد زیرا فرآیند استخراج ارزش تجاری به صورت ایستا با رسم نمودارها و KPI ها (شاخص عملکرد کلیدی) انجام می شود.

حتما بخوانید : پاکسازی داده چیست و چرا اهمیت دارد؟

نتیجه گیری

بینش علم داده از سطح سازمانی تا سطح اجرایی مصرف می شود.

هوش تجاری بدون شک واقعاً چیز خوبی برای شروع یک صنعت است. اما در درازمدت، افزودن لایه‌ای از علم داده در نهایت باعث می‌شود وضعیت متفاوتی داشته باشد.

برنامه ریزی برای آینده با پیش بینی امروز یکی از شگفتی های علم داده است.

از این رو علم داده نقش محوری و بهتری نسبت به هوش تجاری دارد. به نظر می رسد علم داده در ادغام با اتوماسیون آینده را دوباره تعریف می کند.

نکته اصلی این است که علم داده در مقابل هوش تجاری به این موضوع بستگی دارد که آیا باید به گذشته (BI) نگاه کنید یا به جلو (علم داده). BI داده ها را برای درک رویدادهای گذشته جمع آوری می کند.

DS داده هایی را برای مدل سازی رویدادهایی که هنوز رخ نداده اند تولید می کند.

دانستن تفاوت بین شیوه ها برای تایید یا رد یک پروژه پیشنهادی، استخدام کارکنان با مهارت های مورد نیاز برای یک پروژه BI یا DS، و معماری یک پلت فرم مدیریت داده که می تواند هر دو را پشتیبانی کند، حیاتی است.

ما باید از نگاه کردن به آنها به عنوان ابتکارات رقیب یا به عنوان مدهایی که در آینده خواهند گذشت اجتناب کنیم. هم علم داده و هم هوش تجاری برای بلندمدت اینجا هستند.

آنها تمایزهای قابل توجهی برای کسب و کاری خواهند بود که از پتانسیل خود استفاده می کنند.