تفاوت هوش تجاری و علم داده چیست؟ در محیط کسب و کار امروز، به نظر می‌رسد که همه تصمیمات و استراتژی‌ها در نهایت به یک چیز برمی گردند: داده ها. با این حال، نحوه استفاده از آن داده‌ها برای یافتن ارزش و تولید بینش از درون پشته داده، داستان متفاوتی است. هوش تجاری و علم داده دو اصطلاح هستند که معمولاً هنگام صحبت در مورد چه کسی، چه چیزی، چرا و چگونه کار با داده‌ها به جای یکدیگر استفاده می‌شوند.
در حالی که به نظر می‌رسد هر دو با داده‌ها برای حل مشکلات و هدایت تصمیم گیری کار می‌کنند، تفاوت هوش تجاری و علم داده چیست؟ بیایید با بررسی شباهت‌‌ها و تفاوت‌‌های هر کدام در مورد عملکردهای اصلی، تحویل‌پذیری ها و نقش کلی آنها در ارتباط با تصمیم گیری مبتنی بر داده، به اصول اولیه بازگردیم.
مطالعه بیشتر: هوش تجاری چیست و چگونه به سازمانها سود می‌رساند؟
قبل از اینکه به تفاوت هوش تجاری و علم داده بپردازیم ابتدا مروری بر تعاریف هر کدام از آنها خواهیم داشت.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری چیست؟
به منظور کمک به تصمیم گیری، هوش تجاری شامل ایجاد و انتشار بینش استراتژیک بر اساس دادههای موجود شرکت است. هدف هوش تجاری ارائه درک روشنی از دادههای فعلی و تاریخی یک سازمان است. زمانی که BI برای اولین بار در اوایل دهه 1960 معرفی شد، به عنوان روشی برای برقراری ارتباط اطلاعات بین واحدهای تجاری طراحی شد. از آن زمان، هوش تجاری به تکنیک‌های پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل شده است، اما ارتباطات در پایه خود باقی مانده است.
علاوه بر این، BI فناوری‌هایی را در بر می‌گیرد که از فرآیندهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و یافتن پاسخ‌هایی برای برخی مسائل تجاری پشتیبانی میکند. این منابع که اغلب سلف سرویس هستند، کاربران را قادر می‌سازند تا دادههای شرکت را به سرعت بررسی و درک کنند.
مطالعه بیشتر: نقش هوش تجاری (BI) در فناوری اطلاعات
چرا هوش تجاری مهم است؟
از آنجایی که حجم داده‌ها به سرعت در حال افزایش است، هوش تجاری بیش از هر زمان دیگری در ارائه یک دید جامع از اطلاعات تجاری ضروری است. این به تصمیم گیری‌های آموزشی و شناسایی زمینه‌های توسعه کمک میکند و در نتیجه کارایی سازمانی را افزایش می‌دهد و نتیجه را بالاتر می‌برد.
مطالعه بیشتر: از آخرین وضعیت اندازه بازار هوش تجاری چه می‌دانید؟
علم داده چیست؟
در این مبحث با تعریف علم داده و اهمیت آن به تفاوت هوش تجاری و علم داده پی خواهید برد.
هیچ تعریف جهانی پذیرفته شده‌ای از علم داده وجود ندارد، اما به طور کلی به عنوان رشته‌ای پذیرفته شده است که شامل بسیاری از رشته ها، از جمله آمار، مهارت‌های برنامه نویسی پیشرفته و یادگیری ماشینی است تا بینش‌های عملی را از دادههای خام ایجاد کند.
به زبان ساده، علم داده فرآیند به دست آوردن ارزش از دادههای یک شرکت است، معمولا برای حل مشکلات پیچیده توجه به این نکته مهم است که علم داده هنوز به عنوان یک رشته در حال توسعه است و این تعریف به طور مداوم با زمان در حال تغییر است.
مطالعه بیشتر: یادگیری ماشین چیست؟
چرا علم داده مهم است؟
علم داده راهنمایی است که از طریق آن شرکت‌ها قادر به پیش بینی، آماده سازی و بهینه سازی عملیات خود هستند. علاوه بر این، علم داده می‌تواند برای تجربه کاربر بسیار مهم باشد، زیرا بسیاری از شرکت‌ها را قادر می سازد تا خدمات سفارشی و شخصی سازی شده را ارائه دهند.
مطالعه بیشتر: مزایا داده کاوی چیست؟
هوش تجاری در مقابل علم داده: تفاوت چیست؟
تفاوت هوش تجاری و علم داده چیست؟ به طور کلی، هوش تجاری و علم داده هر دو نقش کلیدی در تولید بینش عملی هر سازمان ایفا می‌کنند. پس مرز بین این دو دقیقا کجاست؟ هوش تجاری چه زمانی به پایان می‌رسد و علم داده چه زمانی آغاز می‌شود؟
تفاوت هوش تجاری و علم داده بسیار زیاد است. از نوع داده‌ای که با آنها کار می‌کنند تا تحویل پروژه‌ها و رویکردها. برای تمایز بصری بین رایج‌ترین ویژگی‌های این دو، شکل زیر را ببینید.
ویژگی ها | هوش تجاری | علم داده |
چشم انداز | نگاه به گذشته و حال | نگاه به آینده |
انواع داده | ساختار یافته | ساختاریافته و بدون ساختار |
تحویل دادنی ها | داشبوردها،گزارش‌ها، درخواست‌های موقت | مدل‌های آماری و پیش بینی، آزمون فرضیه |
روند | توصیفی و ایستا | اکتشافی |
ارزش تجاری | تصمیمات را هدایت میکند | برنامه ریزی استراتژیک |
1-چشم انداز
یک تفاوت هوش تجاری و علم داده در ویژگی چشم انداز است. هوش تجاری بر زمان حال متمرکز است در حالی که علم داده به آینده نگاه میکند و اتفاقات بعدی را پیش بینی میکند. BI با دادههای تاریخی کار میکند تا یک مسیر عمل پاسخگو را تعیین کند در حالی که علم داده مدل‌های پیش بینی ایجاد میکند که فرصت‌های آینده را تشخیص می‌دهد.
2-انواع داده ها
یک ویژگی دیگر تفاوت هوش تجاری و علم داده در انواع داده هاست. هوش تجاری با داده های ساختاری کار میکند که معمولاً داده ها در انبار داده یا در سیلوهای داده ذخیره می‌شوند. به طور مشابه، علم داده با دادههای ساختاریافته نیز کار میکند، اما عمدتاً وظیفه داده های غیرساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته را بر عهده دارد که در نتیجه زمان بیشتری برای مرتب کردن و بهبود کیفیت داده‌ها اختصاص می‌یابد.
مطالعه بیشتر: علم داده چگونه کسب و کارها را بهتر میکند؟
3-تحویل دادنی ها
ویژگی تحویل دادنی‌ها یکی دیگر از تفاوت هوش تجاری و علم داده است. وقتی صحبت از هوش تجاری به میان می‌آید، گزارش‌ها اهمیت پیدا می‌کنند. سایر موارد قابل تحویل برای هوش تجاری شامل مواردی مانند ساخت داشبورد و انجام درخواست‌های موقت است. محصولات تحویلی علم داده هدف نهایی را در ذهن داشته، اما به شدت بر پروژه‌‌های بلند مدت و آینده نگر تمرکز دارند. پروژه‌ها به جای کار با ابزارهای تجسم سازمانی، شامل مدل‌های ساخت در تولید خواهند بود. این پروژه ها همچنین وزن سنگینی را بر پیش بینی نتایج آتی در مقابل تمرکز BI بر وضعیت فعلی سازمان قرار می دهند.
4-روند
روند یکی دیگر از تفاوت هوش تجاری و علم داده است. تضاد بین فرآیندها به دلیل دیدگاه زمان است که ماهیت قابل تحویل را تعیین میکند. هوش تجاری حول تجزیه و تحلیل توصیفی می‌چرخد، که اولین مرحله تجزیه و تحلیل است و زمینه را برای آنچه قبلاً اتفاق افتاده تنظیم میکند. اینجاست که کاربران تجاری غیر فنی می‌توانند داده‌ها را از طریق تجسم‌ها درک و تفسیر کنند. به عنوان مثال، مدیران کسب و کار می‌توانند تعیین کنند که چه تعداد از کالای X در ماه فروردین از طریق ایمیل‌های تبلیغاتی در مقابل ترافیک مستقیم وب سایت فروخته شده است. این امر باعث بررسی و مطالعه بیشتر در مورد دلایلی می‌شود که چرا برخی از کانال‌ها بهتر از دیگران کار می‌کنند.
با ادامه مثال قبلی مورد X، علم داده رویکرد اکتشافی را در پیش خواهد گرفت. به جای پاسخ دادن به سوالات تجاری در مورد عملکرد، این امر ابتدا مستلزم مطالعه داده‌ها از طریق ویژگی‌های آن، آزمون فرضیه‌ها و کاوش در روندهای رایج است. دانشمندان داده اغلب با یک سوال یا مشکل پیچیده شروع می‌کنند، اما این امر معمولاً پس از اکتشاف تکامل می‌یابد.
مطالعه بیشتر: 7 دلیل برای اینکه صاحبان مشاغل باید بر تجزیه و تحلیل کلان داده تمرکز کنند
BI و علم داده چگونه تصمیم گیری می‌کنند؟
در حالی که هم هوش تجاری و هم علم داده برای تصمیم گیری استفاده می‌شوند، دیدگاه آنها در شکل دادن به ماهیت تصمیم گیری حیاتی است. به دلیل ماهیت آینده نگر علم داده، اغلب در خط مقدمبرنامه‌ریزی استراتژیکو تعیین دوره‌‌های اقدام آینده قرار دارد. اگرچه این تصمیمات اغلب پیشگیرانه هستند تا پاسخگو. از سوی دیگر، هوش تجاری به تصمیم گیری بر اساس عملکرد قبلی یا رویدادهای رخ داده کمک میکند. هوش تجاری و علم داده در دسته بندی کلی ارائه بینش برای کمک به تصمیم گیری‌های تجاری قرار می‌گیرند، اما عنصر زمان چیزی است که تفاوت هوش تجاری و علم داده را تعیین و آنها را از هم متمایز میکند.
مطالعه بیشتر: تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
با این حال، توجه به این نکته ضروری است که این ممکن است همیشه برای هر سازمانی صادق نباشد. تمایز بین وظایف تیم‌های BI و علم داده اغلب مبهم است و از شرکتی به سازمان دیگر متفاوت می‌باشد.
و در آخر…
علیرغم تفاوت هوش تجاری و علم داده، هدف نهایی هر دو یکسان است. با این حال، توجه به دیدگاه‌های مکمل این دو مهم است. بررسی گذشته، حال و آینده از طریق داده‌ها برای رقابتی ماندن و رسیدگی به مشکلات کلیدی کسب و کار حیاتی است.
