Andmeteaduse ja äriteabe erinevus
Kuna infotehnoloogia on kogu organisatsioonis küpsemas, tuleb ka rohkem žargoone. Ja pole ime, miks inimesed segamini lähevad. Tavaliselt viib see sõnade vaheldumisi kasutamiseni ja mõistete kattumiseni. Kuid siis on vaja mõista selle taga olevat kontseptsiooni, nii et seda on lihtne praktiliselt rakendada ja inimene saab äriga õiglaselt hakkama.
Varasematel aastatel oli analüütilise tarkvara ostmine ja juurutamine kallis. Aja jooksul on see muutunud odavamaks ja seega ka hõlpsamaks tööstusteabe kogumise viisiks erinevate andmestike korrelatsioonil, mis võivad anda kasulikku teavet ettevõtte kohta.
Kuna andmete suurus muutub iga päevaga tohutuks, seda mitte ainult mahu, vaid ka mitmekesisuse ja kiiruse osas. Ettevõtted vajavad infoteadust, mis võimaldaks muuta suured andmed toimivaks ülevaateks. Kiirem uuendustegevus, võimaluste leidmine on suure tähelepanu keskmes. Andmeteadus pole piiratud teadmiste ja võimaluste leidmiseni. See lõpeb siis, kui kõik saab loo sisse viia, mis võib mõjutada inimeste mõtteid sellel alal töötades. See peaks võimaldama ettevõtete juhtidel meetmeid võtta. Mõistagem üksikasjalikult lihtsat erinevust andmeteaduste ja äriteabe vahel.
Andmeteaduse ja äriteabe (infograafika) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on esitatud 20 parimat andmeteaduse ja äriteabe võrdlust
Andmeteaduse ja äriteabe peamised erinevused
Allpool on erinevus andmeteaduse ja äriteabe vahel järgmiselt
Kõike ülaltoodud võrdlust arvesse võttes võib öelda, et nii andmeteaduse kui ka äriteabe luurevood on analüütilised ja teabekesksed, kuid ülevaate väärtuse tasemed muudavad seda. Andmeteadus pakub küpset ja futuristlikku teavet. Sellepärast räägitakse andmeteadusest kui äriteabe arendusest.
Äriteabe voos järgitud üldised sammud:
- Määrake parandatavad äritulemid.
- Otsustage erinevate andmekogumite põhjal, milline neist on kõige olulisem.
- Tooge andmed heasse vormi.
- Kujundage KPI-d, aruanded, armatuurlauad, et anda kena visuaalsus.
Andmeteabe voogus järgitud üldised sammud:
- Ettevõtte tulemuse määramine parandamiseks või ennustamiseks.
- Koguge kõik võimalikud ja asjakohased andmekogumid.
- Valige mudeli ettevalmistamiseks sobiv algoritm.
- Hinnake mudeli täpsust
- Käivitage mudel
Andmeteadus vs äriteabe võrdlustabel
| Andmeteadus | Äriteave | |
| Keerukus | Kõrgemal | Lihtsam |
| Andmed | Hajutatud ja reaalajas | Sile, ladu |
| Roll | Statistika ja matemaatika kasutamine andmekogumis varjatud mustrite paljastamiseks, eelseisva olukorra analüüsimiseks ja prognoosimiseks. | BI eesmärk on andmekogumi korrastamine, kasuliku teabe ekstraheerimine ja selle armatuurlauale visualiseerimine. |
| Tehnoloogia | Kuna tänapäeva IT-turul on konkurents konkurentsis, püüdlevad ettevõtted keerukate äriprobleemide poole uuenduste ja lihtsamate lahenduste poole. Seega on rohkem tähelepanu pööratud andmeteadusele, mitte äriteabele. | BI eesmärk on armatuurlaua kaudu küsimustele vastamine, mis võib olla keeruline Exceli kaudu sellele vastamine. BI aitab leida seose erinevate muutujate ja ajavahemike vahel. See võimaldab juhtidel teha äriotsuseid.
Ennustamine ei sisaldu BI-s. |
| Kasutamine | Andmeteadus aitab ettevõtetel eelseisvat olukorda ette näha. Ettevõtted saavad kasutada oma potentsiaali riski maandamiseks ja tulude suurendamiseks. | BI aitab ettevõtetel teha mõne tõrke algpõhjuseid või teada saada selle hetkeolukorda. |
| Fookus | See keskendub tulevikule. | BI keskendub minevikule ja olevikule. |
| Karjäärioskus | Andmeteaduslikud oskused on arenenumad. See nõuab andmete modelleerimist, ennustavate algoritmide tundmist, selliste keelte nagu R, Python, Scala head tundmist. Andmeteadus on kolme valdkonna kombinatsioon: statistika, masinõpe ja programmeerimine. | BI nõuab andmeteadlastega võrreldes vähem kvalifikatsiooni. Vajalikud põhioskused on andmete ekstraheerimise tööriistad ja visualiseerimisriistad, näiteks Tableau, QlikView, Watson Analytics jne teadmised.
Praeguseks on paljud aruandlusülesanded ja BI toimuvad Exceli kaudu. |
| Evolutsioon | See ei ole vale ütlus; Andmeteadus on arenenud äriintellektist. | Äriteave on olemas pikka aega, kuid varem ainult exceliga. Nüüd on turul saadaval palju tööriistu, et saada sellest parem ülevaade paremate võimalustega. |
| Protsess | Andmeteadus on pigem eksperimenteerimise ja millegi uue tegemise poole. Seega on see oma olemuselt dünaamiline ja korduv. | Äriteave on olemuselt staatiline. Katsetamisel on selles valdkonnas vähem ulatust. Andmete ekstraheerimine, andmete kerge varjamine ja lõpuks armatuurlauale kinnitamine. |
| Paindlikkus | Paindlikkus on andmeteaduses väga suur. Andmeallikaid saab lisada vastavalt vajadusele tulevikus. | Paindlikkust on äriteabes väga vähe. Andmeallikate hinnang tuleb eelnevalt ette planeerida. Ja kui on vaja lisada veel andmeallikat, on see aeglane. |
| Ettevõtte väärtus | Andmeteadus toob välja palju parema äriväärtuse kui äriteave, kuna see keskendub ettevõtte tulevasele ulatusele. | Äriteave on staatiline protsess äriväärtuse väljavõtmiseks diagrammide ja KPI-de joonistamise teel. Seega kipub see näitama väiksemat ärilist väärtust kui andmeteadus |
| Mõtteprotsess | Andmeteadus aitab kellelgi tulla välja küsimustega, mis julgustab ettevõtet tegutsema strateegiliselt ja tõhusalt. | Äriteave aitab kellelgi vastata juba olemasolevale küsimusele. |
| Andmete kvaliteet | Andmeteadus toob sisse andmete, mille parameetrid on muud, näiteks täpsus, täpsus, tagasikutsumise väärtus ja tõenäosused. See võimaldab otsustajatel, andes neile kindlustunde. | Äriteave pakub head armatuurlauda ainult kvaliteetsete andmetega. Hea mõttes, sellest peaks piisama, et teadmised andmestikust välja võtta. |
| Meetod | Analüütiline ja teaduslik | Ainult analüütiline |
| Küsimused | Mis juhtub?
Mis siis kui? | Mis juhtus?
Mis toimub? |
| Lähenemisviis | Ennetav | Reaktiivne |
| Ekspertiisi roll | Andmeteadlane | Ärikasutaja |
| Andmete suurus | Hadoopi sarnased tehnoloogiad on arenenud ja paljud sellised arenevad, mis saavad hõlpsalt hakkama ka suurte andmekogudega (nt => terabaiti andmeid) | Siin ei piisa tööriistadest ja tehnoloogiatest suurte andmekogumite haldamiseks. |
| Kasutage juhtumeid | Pole perioodiline ülesanne. | Paljud BI kasutamise juhtumid on seotud standardiseeritud armatuurlaudade genereerimise ja värskendamisega. |
| Tarbimine | Andmealaseid teadmisi tarbitakse ettevõtte tasemest kuni juhtkonna tasemeni. | Äriteabe alaseid teadmisi tarbitakse ettevõtte või osakonna tasandil. |
Järeldus - andmeteadus vs äriteave
Äriteave on kahtlemata valdkonna jaoks hea asi, millest alustada. Kuid pikas perspektiivis paneb andmeteaduse kihi lisamine lõpuks selle teistmoodi seisma. Tuleviku kavandamine ennustust tehes on tänapäeval üks andmetöötluse imesid. Seetõttu mängib andmeteadus keskset ja paremat rolli kui äriteave. Näib, et automatiseerimisega ühilduv andmeteadus kavatseb tulevikku uuesti määratleda.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Science vs Business Intelligence, nende tähendus, Head to Head võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 5 parimat asja, mida peate teadma äriteabe ja andmelao kohta
- Ennustav analüüs vs andmeteadus - lugege 8 kasulikku võrdlust
- 5 parimat asja, mida peate teadma äriteabe ja andmelao kohta
- Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus