مقایسه هوش تجاری و علم داده ؛ تفاوت های علم داده و هوش تجاری

جمع آوری داده ها یک تکنیک کاربردی است و شرکت های آینده نگر اصولا قبل از هر اقدامی برای تصمیم گیری در مورد نحوه استفاده از داده ها، شروع به جمع آوری آن ها می کنند، چرا که می دانند این داده ها بسیار ارزشمند است. اکنون سوال این است که چگونه می توان این داده ها را در هوش تجاری استفاده کرد و اصلا علم داده و هوش تجاری چه تفاوت هایی با یکدیگر دارد؟ بر همین اساس در این مقاله قصد داریم به مقایسه هوش تجاری و علم داده بپردازیم. لطفا تا پایان این مقاله با مکعب همراه شوید.

اهمیت هوش تجاری و علم داده

در بیان اهمیت هوش تجاری و علم داده ، همین بس که بگوییم، متخصصان علم داده و هوش تجاری به طور فزاینده ‌ای تلاش خود را بر روی یافتن چگونگی استفاده حداکثری از همه داده‌ ها متمرکز می‌کنند، به این دلیل که داده ها از نظر حجم، سرعت و تنوع همواره در حال تغییر و تحول هستند و روز به روز پیچیده تر می شوند. به علاوه کشف اطلاعات مفید از داده ها در زمان واقعی، مستلزم جمع آوری و پردازش سریع تر آن ها می باشد.

قبل از اینکه به مقایسه هوش تجاری و علم داده بپردازیم، خوب است ابتدا مطالب مختصری در مورد هر کدام از آن ها عنوان نماییم تا با دید بهتری وارد بحث مقایسه هوش تجاری و علم داده شویم.

مقایسه هوش تجاری و علم داده : علم داده یا دیتا ساینس

واقعیت این است که هیچ تعریف جهانی پذیرفته شده ای از علم داده یا همان دیتا ساینس وجود ندارد، اما می توان گفت علم داده به طور گسترده به عنوان رشته ای شناخته می شود که رشته های مختلفی مانند آمار، برنامه نویسی پیشرفته و یادگیری ماشین را در بر می گیرد تا با استفاده از آن ها بتوان به بینش های عملی از داده های خام دست یافت. زمینه های کاربرد علم داده عبارتند از :

• حوزه سلامت
• امنیت سایبری
• خطوط هوایی
• بانک ها
• امنیت شهری

در نهایت می توان گفت علم داده، فرآیند استخراج اطلاعات ارزشمند از داده های موجود، به منظور رسیدگی به مشکلات پیچیده است. ناگفته نماند که علم داده هنوز یک مبحث نوظهور است و تعریف های ارائه شده از دیتا ساینس دائما در حال تغییر است.

مقایسه هوش تجاری و علم داده : هوش تجاری یا Business Intelligence

هوش تجاری، فرآیند تولید و به اشتراک گذاری بینش های استراتژیک بر اساس داده های موجود است. هدف اصلی هوش تجاری، ارائه تصویری جامع از داده های فعلی است؛ در ابتدا از BI به عنوان ابزاری برای به اشتراک گذاری داده ها استفاده می شد، اما به مرور زمان به روش های پیچیده تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شد. مهم ترین کاربردهای هوش تجاری عبارتند از :

• تجزیه و تحلیل پیشرفته
• تجزیه و تحلیل ابری
• تجزیه و تحلیل افزوده
• تجزیه و تحلیل Embedded
• تجزیه و تحلیل Self-service

اکنون که تا حدودی با هر کدام از مفاهیم هوش تجاری و علم داده آشنا شدید، در ادامه به مقایسه این دو خواهیم پرداخت. لطفا همچنان با ما همراه باشید.

مقایسه هوش تجاری و علم داده :  تفاوت های علم داده و هوش تجاری

به منظور پاسخ به این پرسش که علم داده و هوش تجاری چه تفاوت هایی با یکدیگر دارد، در این بخش از مقاله به مقایسه هوش تجاری و علم داده پرداخته ایم و از چند منظر متفاوت به بررسی تفاوت علم داده و BI پرداخته ایم. پس به منظور رسیدن به درک صحیحی از تفاوت های این دو مبحث مهم، این بخش از مقاله را با دقت مطالعه کنید.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ نوع داده

یکی از تفاوت های علم داده و هوش تجاری این است که نوع داده هر کدام با دیگری متفاوت است؛ به این معنا که هوش تجاری از داده های ساختار یافته استفاده می کند و این داده ها اغلب در انبارهای داده ذخیره می شوند. دیتا ساینس نیز با داده های ساختار یافته کار می کند، با این تفاوت که لازم است در ابتدا با داده های غیرساختار یافته یا نیمه ساختار یافته شارژ شود؛ و این به زمان بیشتری برای تمیز کردن و بهبود کیفیت داده ها نیاز دارد.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ تجسم و چشم انداز داده ها

هوش تجاری به تحلیل داده ها در زمان حال می پردازد، در حالی که علم داده به پیش بینی آنچه ممکن است در آینده رخ دهد می پردازد. علم داده مدل ‌های مختلفی را تولید می‌کند که قادر است فرصت‌ های آینده را پیش‌بینی‌کند؛ در حالی که BI با داده ‌های تاریخی کار می‌کند تا یک مسیر پاسخگو و عملی را تعیین کند؛ که این یکی دیگر از تفاوت های علم داده و هوش تجاری محسوب می شود.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ خروجی نهایی قابل تحویل

وقتی صحبت از هوش تجاری می شود، گزارش ها، ساخت داشبورد و انجام درخواست ‌های Ad-hoc ، نمونه‌ هایی از موارد قابل تحویل و خروجی نهایی محسوب می شود. اما انواع خروجی نهایی علم داده تقریبا یکسان است و بر پروژه‌ های بلند مدت و آینده ‌نگر تأکید دارند. در واقع در دیتا ساینس، به جای استفاده از ابزار تجسم کسب و کار، خروجی شامل ساخت مدل هایی می باشد که بیشتر بر پیش ‌بینی پیامدهای آتی تمرکز یافته است.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ فرایند

تفاوت بین فرآیند های هوش تجاری و علم داده، مربوط به زمان می باشد؛ برای مثال مرحله اولیه تجزیه و تحلیل داده در هوش تجاری، عبارتست از تجزیه و تحلیل توصیفی که نتیجه را بر اساس آنچه قبلاً رخ داده است مشخص می کند. اما دیتا ساینس تحلیل داده ها را برای پیش بینی رخدادها در آینده تحلیل و بررسی می کند.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ انعطاف‌پذیری

یکی از مهم ترین تفاوت های علم داده و هوش تجاری مربوط می شود به مسئله ی انعطاف پذیری. علم داده بسیار انعطاف پذیرتر از هوش تجاری است، به طوری که شما می توانید منابع داده را در صورت نیاز، در آینده به آن اضافه کنید. اما هوش تجاری از انعطاف پذیری بسیار کمی برخوردار است و تخمین منابع داده باید از قبل انجام شود؛ همچنین در صورت نیاز به افزودن منابع داده بیشتر، هوش تجاری بسیار کند عمل می کند.

مقایسه هوش تجاری و علم داده از لحاظ پیچیدگی

یکی دیگر از تفاوت های علم داده و هوش تجاری مربوط به میزان پیچیدگی آن ها می باشد. دامنه هوش تجاری محدود به حوزه تجاری است و با مواردی از قبیل ایجاد داشبورد ها، ایجاد بینش تجاری، سازماندهی داده ها و استخراج اطلاعات مفید برای رشد کسب و کارها و … سر وکار دارد، که چندان هم پیچیده نمی باشد.

اما علم داده تصویر بسیار بزرگ تری از داده ها ایجاد می کند و طیف گسترده ای از تکنیک های آماری پیشرفته و مدل های پیش بینی در علم داده در آن استفاده می شود. بنابراین علم داده بسیار پیچیده تر از هوش تجاری است.

تا این بخش از مقاله به مقایسه هوش تجاری و علم داده پرداختیم و جنبه های مختلف تفاوت دیتا ساینس و هوش تجاری را بررسی کردیم. اما همانطور که می دانید علم داده و هوش تجاری در کنار یکدیگر برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند.

کلام پایانی : مقایسه هوش تجاری و علم داده

اگر چه بین علم داده و هوش تجاری تفاوت هایی وجود دارد، اما واقعیت این است که هر دو می توانند دیدگاه های مهمی از داده ها ارائه دهند، و ترکیب این دو، اطلاعات مفیدی برای تصمیمات استراتژیک و هدایت یک کسب و کار ارائه می دهد.

علم داده به دلیل جهت گیری آینده نگر خود، اغلب در خط مقدم برنامه ریزی استراتژیک و انتخاب مسیرهای آینده قرار دارد. با این حال، این پیش بینی ها اغلب پیشگیرانه هستند تا واکنشی؛ از سوی دیگر، هوش تجاری به تصمیم گیری بر اساس عملکرد یا رویدادهای تاریخی کمک می کند.

در نهایت می توان گفت هدف هر دو، ارائه اطلاعاتی است که به کسب و کارها در تصمیم گیری بهتر کمک می کند، اما عملکرد آن ها از لحاظ زمان با یکدیگر متفاوت است و ترکیبی از این دو بیشترین ارزش را برای بهبود عملکرد یک سازمان ارائه می دهد.

از توجه و همراهی همیشگی تان صمیمانه سپاسگزاریم.