Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence
Da die Informationstechnologie in allen Unternehmen immer ausgereifter wird, gibt es immer mehr Fachkräfte. Und kein Wunder, warum die Leute darüber verwirrt werden. Dies führt normalerweise dazu, die Wörter austauschbar zu verwenden und Begriffe zu überlappen. Aber dann wird es notwendig, das Konzept dahinter zu verstehen, damit es sich leicht praktisch anwenden lässt und man dem Geschäft gerecht werden kann.
In den vergangenen Jahren war der Kauf und Einsatz von Analysesoftware teuer. Im Laufe der Zeit wurde es kostengünstiger und daher einfacher, Brancheninformationen zu sammeln, um verschiedene Datensätze zu korrelieren, die nützliche Informationen über das Unternehmen liefern können.
Da die Datenmenge jedoch von Tag zu Tag riesig wird, gilt dies nicht nur für das Volumen, sondern auch für die Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen brauchen Data Science, mit der große Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können. Das schnellere Innovationstempo und das Finden von Möglichkeiten stehen im Mittelpunkt. Die Datenwissenschaft beschränkt sich nicht auf die Gewinnung von Erkenntnissen und das Finden von Möglichkeiten. Es endet, wenn alles in eine Geschichte gebracht werden kann, die das Denken der Menschen beeinflussen kann, die auf diesem Gebiet arbeiten. Es sollte den Führungskräften die Möglichkeit geben, Maßnahmen zu ergreifen. Lassen Sie uns den einfachen Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence im Detail verstehen.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Science und Business Intelligence (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie den Top 20-Vergleich zwischen Data Science und Business Intelligence
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Business Intelligence
Nachfolgend ist der Unterschied zwischen Data Science und Business Intelligence aufgeführt
In Anbetracht des obigen Vergleichs kann gesagt werden, dass sowohl Data Science- als auch Business Intelligence-Datenströme analytisch und informationszentriert sind, aber die Ebenen des Einblickswerts einen Unterschied machen. Data Science bietet ausgereifte und futuristische Einblicke. Dies ist der Grund, warum Data Science als Weiterentwicklung von Business Intelligence bezeichnet wird.
Allgemeine Schritte im Business Intelligence-Stream:
- Legen Sie ein Geschäftsergebnis fest, um es zu verbessern.
- Entscheiden Sie sich aus verschiedenen Datensätzen, die für Sie am relevantesten sind.
- Bringen Sie Daten in einen guten Zustand.
- Entwerfen Sie KPIs, Berichte und Dashboards, um eine schöne Visualisierung zu erhalten.
Allgemeine Schritte im Data Science Stream:
- Stellen Sie ein Geschäftsergebnis ein, um es zu verbessern oder vorherzusagen.
- Sammeln Sie alle möglichen und relevanten Datensätze.
- Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus, um ein Modell vorzubereiten.
- Bewerten Sie das Modell für eine gute Genauigkeit
- Operationalisieren Sie das Modell
Vergleichstabelle zwischen Data Science und Business Intelligence
| Data Science | Business Intelligence | |
| Komplexität | Höher | Einfacher |
| Daten | Verteilt und in Echtzeit | Siled, Warehoused |
| Rolle | Verwenden Sie Statistics & Mathematics für einen Datensatz, um verborgene Muster aufzudecken, und analysieren und prognostizieren Sie die bevorstehende Situation. | Bei BI geht es darum, den Datensatz anzuordnen, nützliche Informationen zu extrahieren und in einem Dashboard zu visualisieren. |
| Technologie | Angesichts des harten Wettbewerbs auf dem heutigen IT-Markt streben Unternehmen nach Innovationen und einfacheren Lösungen für komplexe geschäftliche Probleme. Daher liegt der Schwerpunkt eher auf der Datenwissenschaft als auf Business Intelligence. | Bei BI geht es um die Beantwortung von Fragen über Dashboarding, was bei der Beantwortung über Excel schwierig sein kann. BI hilft, eine Beziehung zwischen verschiedenen Variablen und Zeiträumen zu finden. Es ermöglicht Führungskräften, Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Vorhersage ist im BI nicht enthalten. |
| Verwendung | Data Science hilft Unternehmen, die bevorstehende Situation vorherzusehen. Unternehmen können ihr Potenzial nutzen, um das Risiko zu mindern und den Umsatz zu steigern. | BI hilft Unternehmen dabei, Fehlerursachen zu analysieren oder die aktuelle Situation zu kennen. |
| Fokus | Es konzentriert sich auf die Zukunft. | BI fokussiert Vergangenheit und Gegenwart. |
| Karriere-Fähigkeit | Die datenwissenschaftlichen Fähigkeiten sind weiter fortgeschritten. Es erfordert Datenmodellierung, Vertrautheit mit Vorhersagealgorithmen, gute Kenntnisse von Sprachen wie R, Python, Scala. Data Science ist die Kombination von drei Bereichen: Statistik, Maschinelles Lernen und Programmierung. | BI erfordert im Vergleich zu Data Scientists weniger Qualifikation. Die erforderlichen Grundkenntnisse sind Datenextraktions- und Visualisierungstools wie Tableau-, QlikView-, Watson Analytics- usw. Kenntnisse.
Bislang werden viele Berichterstellungsaufgaben und BI über Excel abgewickelt. |
| Evolution | Es wird nicht falsch sein zu sagen; Data Science hat sich aus Business Intelligence entwickelt. | Business Intelligence gibt es schon lange, aber bisher nur mit Excel. Jetzt sind auf dem Markt zahlreiche Tools verfügbar, um eine bessere Sicht auf dieselben mit besseren Funktionen zu ermöglichen. |
| Prozess | In der Datenwissenschaft geht es mehr darum, zu experimentieren und etwas Neues zu tun. Daher ist es dynamisch und iterativ. | Business Intelligence ist statischer Natur. Das Experimentieren hat auf diesem Gebiet einen geringeren Umfang. Extraktion von Daten, leichtes Mischen von Daten und schließlich Dashboarding. |
| Flexibilität | Flexibilität wird in Data Science groß geschrieben. Datenquellen können nach Bedarf in der Zukunft hinzugefügt werden. | In Business Intelligence ist die Flexibilität sehr viel geringer. Die Schätzung der Datenquellen muss im Voraus geplant werden. Und wenn mehr Datenquellen hinzugefügt werden müssen, ist dies langsam. |
| Geschäftswert | Data Science bietet einen viel besseren Geschäftswert als Business Intelligence, da es sich auf den zukünftigen Geschäftsumfang konzentriert. | Business Intelligence verfügt über einen statischen Prozess zum Extrahieren des Geschäftswerts durch Zeichnen von Diagrammen und KPIs. Daher weist es tendenziell einen geringeren Geschäftswert auf als Data Science |
| Denkprozess | Data Science hilft jemandem, Fragen zu stellen, was ein Unternehmen dazu ermutigt, strategisch und effizient zu arbeiten. | Business Intelligence hilft jemandem, die bereits vorhandene Frage zu beantworten. |
| Datenqualität | Die Datenwissenschaft bringt eine Tatsache von Daten mit anderen Parametern wie Genauigkeit, Präzision, Rückrufwert und Wahrscheinlichkeiten ein. Es ermöglicht Entscheidungsträgern, indem es ihnen Vertrauensniveaus gibt. | Business Intelligence bietet gutes Dashboarding nur bei guter Datenqualität. Gut ausgedrückt, sollte es ausreichen, die Erkenntnisse aus dem Datensatz herauszunehmen. |
| Methode | Analytisch und wissenschaftlich | Nur analytisch |
| Fragen | Was wird passieren?
Was wäre wenn? | Was ist passiert?
Was ist los? |
| Ansatz | Proaktiv | Reaktiv |
| Fachkompetenz Rolle | Datenwissenschaftler | Geschäftsbenutzer |
| Datengröße | Hadoop-ähnliche Technologien haben sich weiterentwickelt, und viele davon entwickeln sich, die große Datensätze (z. B. => Terabyte an Daten) problemlos verarbeiten können. | Hier reichen die Tools und Technologien nicht aus, um große Datenmengen zu verarbeiten. |
| Anwendungsfälle | Keine periodische Aufgabe. | In vielen Anwendungsfällen von BI werden standardisierte Dashboards generiert und aktualisiert. |
| Verbrauch | Datenwissenschaftliche Erkenntnisse werden von der Unternehmensebene bis zur Führungsebene konsumiert. | Business Intelligence-Erkenntnisse werden auf Unternehmens- oder Abteilungsebene genutzt. |
Fazit - Data Science vs. Business Intelligence
Business Intelligence ist zweifellos eine gute Sache für eine Branche. Aber auf lange Sicht wird das Hinzufügen einer Ebene von Data Science letztendlich dazu führen, dass es anders aussieht. Die Zukunftsplanung durch heutige Prognosen ist eines der Wunder der Datenwissenschaft. Daher spielt Data Science eine zentrale und bessere Rolle als Business Intelligence. Sieht so aus, als würde Data Science im Zusammenschluss mit der Automatisierung die Zukunft neu definieren.
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