درک کردن تفاوت های بین هوش تجاری و علم داده خیلی مفید است . مسئله برای انتخاب یکی از انها نسبت بهم نیست بلکه انتخاب راه حل مناسب برای دستیابی به تفکر مورد نظر شماست . که به معنای استفاده از علم داده و هوش تجاری در کنار هم است .تفاوت بین علم داده و هوش تجاری

علم داده:

علم داده اساساً زمینه ای است که در آن اطلاعات و دانش با استفاده از روش های مختلف علمی ، الگوریتم ها و فرایندها از داده ها استخراج می شود. بنابراین می تواند به عنوان ترکیبی از ابزارهای مختلف ریاضی ، الگوریتم ها ، آمار و تکنیک های یادگیری ماشین تعریف شود . که برای یافتن الگوها و بینش های پنهان از داده ها که به فرایند تصمیم گیری کمک می کند ، استفاده شود. علم داده هم با داده های ساختار یافته و هم بدون ساختار سروکار دارد.  این علم حتی به داده های کاوی و هم به داده های بزرگ مربوط می شود.

علم داده شامل مطالعه روندهای تاریخی ست که مورد استفاده از نتیجه گیری برای تعریف مجدد روندهای فعلی و همچنین پیش بینی روندهای آینده است.

هوش تجاری:

هوش تجاری (BI) اساساً مجموعه ای از فناوری ها ، برنامه ها و فرایندهایی است که توسط شرکت ها برای تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می شود. این هوش برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار مورد استفاده قرار می گیرد که در نتیجه برای تصمیم گیری در تجارت و اقدامات سودآور استفاده می شود. این مقاله با تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و بعضاً بدون ساختار سروکار دارد که راه را برای فرصت های تجاری جدید و سودآور هموار می کند.

هوش تجاری از تصمیم گیری بر اساس واقعیت ها پشتیبانی می کند نه تصمیم گیری مبتنی بر فرض. بنابراین تأثیر مستقیمی بر تصمیمات تجاری یک شرکت دارد. ابزارهای هوش تجاری شانس ورود یک شرکت به بازار جدید و همچنین کمک به مطالعه تأثیر تلاش های بازاریابی را افزایش می دهد.

درجدول زیر تفاوتهای داده علوم و هوش تجاری آورده شده است:

چگونه علم داده و هوش تجاری با هم کار می کنند؟

اگرچه سازمان ها می توانند از طریق علم داده یا هوش تجاری بینش معناداری کسب کنند ، اما استفاده از این دو با هم بیشترین درک را برای هدایت تصمیمات استراتژیک فراهم می کند. شرایطی را در نظر بگیرید که در آن یک شرکت خدمات حرفه ای برای به دست آوردن پیشنهادات تلاش کرده است. آنها منابع محدودی برای پاسخگویی به RFP ها دارند ، بنابراین تصمیم می گیرند با استفاده از یک فرایند داده محور تصمیم بگیرند که کدام RFP را استفاده کنند تا درصد احتمال برنده شدن را بالا ببرند .

این شرکت برای بررسی نتایج RFP گذشته و ایجاد پروفایل مشتریان و پروژه هایی که نرخ برنده بالایی دارند ، استفاده از هوش تجاری را انتخاب می کند.

سپس ، با استفاده از این بینش ، شرکت می تواند فرضیه ها و سناریوهای مختلفی ایجاد کند ، و با استفاده از علم داده با یادگیری ماشین ، احتمال برنده شدن در پروژه های آینده را پیش بینی کند. بنابراین ، این شرکت با استفاده از هوش تجاری و علم داده در کنار هم ، اطلاعاتی درباره مشتریان و پروژه هایی دارد که برای کسب و کار موفق تر هستند .

به راحتی می توان فهمید که BI و علم داده هر کدام در به دست آوردن بینش کمک می کنند ، اما ترکیب این دو بیشترین سود را دارد.

شروع کار با علم داده بهتر از BI تفاوت بین علم داده و هوش تجاری

در این مرحله آشکار است که علم داده و هوش تجاری رابطه بسیار جالبی دارند و خواهند داشت. آنها هدف کلی داده محور یکسانی را دارند ، اما علم داده در حالی که هوش تجاری به عقب نگاه می کند ، اینده نگری دارد . این بدان معنا نیست که یکی بهتر از دیگری است. هر کدام از آنها مکانی دارند که مشکلات مختلفی را حل می کند.

علی رغم تفاوت های آنها ، یک همکاری بین علم داده و هوش تجاری وجود دارد که می تواند بینشی بیش از مجموع قطعات آن ایجاد کند. با پیشرفت در محاسبات ابری ، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی ، این مبلغ در آینده رشد خواهد کرد. برای امروز ، شما به ابزاری نیاز دارید که بتواند مزایای این رابطه همکاری را فراهم کند.

سه ویژگی کلیدی مورد نیاز برای علم داده و BI

برای استفاده از مزایای علم داده و هوش تجاری ، شما به ابزاری نیاز دارید که حداقل کیفیت داده های منحصر به فرد ، یکپارچه سازی داده ها و قابلیت های سلف سرویس را در یک راه حل واحد SaaS ارائه دهد. این ویژگی ها چه در محیط ، چه در فضای ابری (تک یا چند ابر) یا در ساختار ترکیبی لازم هستند که باید موثر باشند. تفاوت بین علم داده و هوش تجاری

کیفیت داده بسیار مهم است. داده ها باید دقیق ، کامل و به روز باشند تا از صحت تصمیماتی که بر اساس آن داده ها گرفته می شود ، اطمینان حاصل شود. قابلیت های کیفیت داده های یک راه حل باید شامل مشخصات ، پاک سازی و غنی سازی داده ها باشد.
قابلیت های ادغام داده ها که می تواند تعداد فزاینده ای از منابع داده و مقادیر فزاینده داده را کنترل کند. شما به یک راه حل نیاز دارید که بتواند داده ها را از همه منابع متحد کند تا تجزیه و تحلیل کامل و دقیق را فراهم کند.

یک راه حل SaaS می تواند این قابلیت را فراهم کند ، و مقیاس پذیری الاستیک ، متمرکز شدن و منافع هزینه ای را که از یک سرویس ابری انتظار دارید فراهم کند. تفاوت بین علم داده و هوش تجاری

دسترسی سلف سرویس به داده ها تقاضای فزاینده کاربران غیرفنی است. راه حل های داده باید دسترسی سلف سرویس را فراهم کنند که بدون در نظر گرفتن مهارت های فنی ، استفاده از آن آسان باشد و به کاربران اجازه می دهد داده ها را کاوش ، تجسم و تجزیه و تحلیل کنند. همچنین برخی از کارهایی که تیم داده های فنی باید برای پشتیبانی از آن کاربران انجام دهند ، در صورت عدم استفاده از ابزارهای سلف سرویس ، تخلیه خواهد شد. تفاوت بین علم داده و هوش تجاری

منبع :

www.talend.com

www.geeksforgeeks.org

تفاوت بین علم داده و هوش تجاری