Data Science Vs Business Intelligence
مقایسه هوش تجاری و علم داده | Data Science Vs Business Intelligence
دوشنبه, ۵ اسفند , ۱۳۹۸

امروزه با توجه به داده محور شدن کسب و کارها، علم داده روز به روز بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر به رشد تحلیل داده (Data Analysis) در سال‌های اخیر دقت کنیم، می‌بینیم که شکل سنتی هوش تجاری که در آن از علم داده استفاده نمی‌شده، تنها یک گزارش آماری بوده است. با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها و رشد تکنولوژی‌های داده محور، علم داده به میان آمد تا متدهایی را روی داده های حجیم پیاده سازی نماید. عده‌ی زیادی از افراد که با علم داده و هوش تجاری (هوش کسب و کار) سر وکار دارند، در مورد شباهت ها و تفاوت های این دو ابهاماتی دارند. در ادامه به بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های این دو مفهوم می‌پردازیم.

تعریف هوش تجاری (هوش کسب و کار) و علم داده

علم داده در کسب وکارها به صورتی استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از علوم بین رشته‌ای هم‌زمان به کار گرفته می‌شوند تا معنی و بینش را از داده‌های کسب وکار استخراج نمایند. این داده‌ها عموما بزرگ و پیچیده هستند. درحالیکه هوش تجاری (BI) برای نظارت بر وضعیت کنونی کسب وکار به شما است تا عملکرد کسب وکار را در گذشته متوجه شوید.

به طور خلاصه می‌توان گفت، BI برای تفسیر داده های گذشته به شما کمک می‌کند، درحالیکه علم داده، داده‌های گذشته (ترندها و الگوها) را تحلیل می‌کند تا وضعیت آینده را پیش بینی کند. BI عموما برای گزارش گیری یا تحلیل‌های توصیفی استفاده می‌شود، درحالیکه علم داده بیشتر برای تحلیل‌های پیشگویانه (Predictive analytics) و تحلیل‌های تجویزی (Prescriptive analytics) کاربرد دارد.

شباهت‌های عمده بین هوش تجاری و علم داده

BI و علم داده هر دو با هدف به دست آوردن نتایج مطلوب بر داده ها تمرکز دارند. در کسب وکارها حاشیه سود، نرخ بازگشن مشتری، وضعیت بازار جدید و … محاسبه می‌گردد. هر دو این رشته‌ها قابلیت تفسیر داده را دارند و معمولا با کارشناسان فنی سر و کار دارند که داده‌ها را به بینش (insight) یا هوش رقابتی (competitive intelligence) تبدیل می‌کنند.

معمولا در سازمان‌ها مدیران ارشد زمان و تمایلی برای فراگیری جزئیات فنی تحلیل داده یا هوش تجاری ندارند. اما آن‌ها به سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (decision-support system) سریع و دقیقی نیاز دارند تا تصمیم‌های بحرانی را در زمان نیاز اتخاذ کنند.

BI و علم داده سیستم‌های پشتیبان تصمیم را به مدیران ارائه می‌دهند تا بتوانند تصمیمیات داده محور اتخاذ کنند. مهم‌ترین تفاوت بین علم داده و هوش تجاری این است که BI به این منظور طراحی شده است که با داده‌های ساختاریافته و آماری کار کند. از طرفی علم داده، داده‌های با حجم و سرعت بالا، پیچیده و چندساختاری را از چند منبع مختلف مدیریت می‌کند. این درحالی است که هوش تجاری تنها داده های با فرمت از پیش تعریف شده، تکنولوژی های پیشرفته علم داده مانند کلان داده (Big Data)، اینترنت اشیا و فضای ابری را می‌فهمد. با استفاده از BI این داده‌ها جمع آوری، پاکسازی، آماده و تحلیل می‌شوند و گزارشاتی از آن‌ها استخراج خواهد شد.

در این مقاله گفته شده است که در سال‌های گذشته، افرادی که با داده‌های سازمان کار می‌کردند به عنوان تحلیل‌گران داده شناخته می‌شدند. بعد از آن کسب و کارها برای اینکه مزیت رقابتی کسب کنند، به جای اینکه صرفا به دنبال گزارش‌گیری از عملکرد گذشته باشند، به دنبال پیش‌بینی ترندهای آینده و ارائه پیشنهاد برای موفقیت رفتند. در اینجا علم داده وارد عرصه شد.

علم داده مجهز به تکنولوژی‌ها و ابزارهایی است که با استفاده از آن داده‌های گذشته بررسی می‌گردند تا روندها مشخص و الگوها پیدا شوند و رفتار آینده کسب و کار پیش بینی گردد. بنابراین کسب و کارها از بینش و هوشمندی برخوردار خواهند بود و می‌توانند آینده را تغییر دهند.

تفاوت‌های عمده بین هوش تجاری و علم داده

در این مقاله از forbes گفته شده است که کلان داده (big data) کسب و کارها را دگرگون کرده است. بنابراین شرکت ها چاره ای ندارند جز اینکه به دانش و تخصص دانشمندان اتکا کنند و اطلاعات و معنا را از داده های مختلف استخراج کنند.

همانطور که کسب و کارها به طور مداوم به داده ها وابسته می‌شوند، اهمیت علم داده به عنوان یک تکنولوژی برای تصمیم گیری هر روز بیشتر خواهد شد. علم داده این وعده را به ما می‌دهد که اغلب فعالیت‌های تحلیلی و BI در آینده به صورت خودکار انجام خواهد شد. امروزه کاربران کسب و کارهای مختلف به انبار داده ی یکپارچه و ابزارهای اتوماتی نیاز دارند تا بتوانند از هرجایی و در هر زمانی insightها و اطلاعات مورد نیاز خود را استخراج کنند.

در گذشته، BI به عنوان یکی از فعالیت‌های دپارتمان IT شناخته می‌شد تا در تصمیم گیری ها عملکرد بهتری داشته باشند. اما با ورود علم داده به عرصه کسب و کارها، فعالیت‌های تحلیلی و BI به عنوان فعالیت‌های اصلی کسب و کار شناخته می‌شود و به عنوان وظیفه IT شناخته نمی‌شود.

هرچه کسب و کارها بیشتر در فضای رقابتی قرار بگیرند، نیاز بیشتری تعامل بین کارشناس هوش تجاری و دانشمند داده احساس خواهد شد.

هرچه داده بزرگتر و پیچیده‌تر شود، پلتفرم‌های قدیمی BI برای مدیریت این داده ها ناکارامدتر می‌شوند. این درحال است که در سامانه های کارآمد هوش تجاری از رویکردهای گذشته نگر (retrospective) و علم داده بهره می‌گیرند.

علم داده و هوش تجاری از چه جهاتی در تضاد هستند؟

تفاوت عمده بین هوش تجاری پیشرفته و علم داده در مقیاس کتابخانه‌های پیش فرض یادگیری ماشین است که امکان تحلیل داده را به صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک فراهم می‌نماید. بنابراین به واسطه به کارگیری علم داده، به زودی کاربران قادر خواهند بود تنها با چند کلیک تحلیل‌های پیشرفته را در دسکتاپ خود داشته باشند.

دیتا ساینس این وعده را می‌دهد که وظایف و مسئولیت‌های کاربران سبک تر شود و بتوانند تمرکز بیشتری روی نتایج تحلیل‌ها داشته باشند و زمان بسیار کمتری را صرف فرایند تحلیل داده کنند.

در رویکرد سنتی هوش تجاری، کارمندان برای دریافت تحلیل داده‌ها می‌بایست به تیم تحلیل داده وابسته باشند اما امروزه به واسطه استفاده از یادگیری ماشین، پلتفرم‌های سلف سرویس هوش تجاری  (self service BI) مانند Power BI در دسترس قرار دارند. بنابراین کارمندان می‌توانند بدون کمک تیم فنی، داده‌ها را تحلیل کنند. گفته می‌شود تا سال ۲۰۲۱ بازار self service BI، تا ۳/۷ میلیون دلار رشد خواهد کرد.

درحالیکه تیم‌های BI، راهکارهایی را جهت تصمیم گیری بهتر برای زمان حال فراهم می‌کنند، دانشمندان داده راهکارهایی را برای آینده پیشنهاد می‌دهند.

بنابراین می‌توان گفت هوش تجاری و علم داده هر دو موجب تصمیم گیری دقیق، راحت و سریع خواهند شد اما راهکارهای هر کدام متفاوت است.

علم داده چگونه موجب قدرتمند شدن هوش تجاری می‌شود؟

دانشمندان داده و متخصصین هوش تجاری هر دو علاقمند به حوزه تحلیل داده هستند و از ابزارهای مصورسازی پیشرفته استفاده می‌کنند.

علم داده و هوش تجاری به طور کلی در سه حوزه با یکدیگر تفاوت دارند: ۱- تنوع و حجم داده ۲- قابلیت‌های پیش بینی ۳-پلتفرم‌های مصورسازی

در سیستم‌های پیشرفته هوش تجاری کاربران از ابزارهای کشف داده استفاده می‌کنند اما این ابزارها از نظر کیفیت و کمیت داده‌هایی که پردازش می‌کنند با یکدیگر تفاوت دارند. در علم داده، برای داده‌ها حد و مرزی قائل نمی‌شوند و انواع داده‌های ساختار یافته (structured)، ساختارنیافته (unstructured) و یا نیمه ساختاریافته (semi-structured) جمع آوری، پاکسازی و برای تحلیل آماده می‌شوند.

همیشه تیم‌های BI گزارشات را برای مدیران آماده می‌کردند تا آن‌ها برای تصمیم‌گیری از این اطلاعات استفاده نمایند. با کمک علم داده مدیران قادر خواهند بود که خودشان به متخصصین تحلیل داده تبدیل شوند. در یک محیط ایده آل، تیم BI می‌بایست تحلیل‌های عملیاتی را مدیریت نماید و دانشمندان داده زمان بیشتری را صرف بهبود تحلیل‌های موجود و راهکارهای BI نمایند.

در واقع اگر دانشمندان داده و متخصصین BI با یکدیگر کار کنند، تحلیل‌گران BI می‌توانند داده ها را برای دانشمندان داده آماده کنند تا آن ها از داده ها در مدل‌های الگوریتمی خود استفاده نمایند. متخصصین BI می‌توانند دانش تحلیلی خود از کسب و کار را در اختیار دانشمندان داده قرار دهند تا آن‌ها بتوانند مدل‌های قدرتمدتری را برای پیش‌بینی الگوها و روندهای آینده بسازند.

دانشمند داده و متخصص هوش کسب و کار هر دو جایگاه خاصی را در تیم‌های تحلیل داده دارند. کارشناس BI به عنوان یک گزارش دهنده از فعالیت‌های تحلیلی، و دانشمند داده به عنوان سازنده راهکارهای آتی فعالیت می‌کنند. دانشمند داده و متخصص BI  با همکاری با یکدیگر کاری می‌کنند که کاربران عادی بتوانند بدون کمک تیم فنی تحلیل‌های کاربردی کسب و کار را داشته باشند.

نتیجه‌گیری

سازمان‌هایی موفق هستند که بتوانند هوش تجاری و علم داده را به صورت هم‌زمان به کار بگیرند و از حجم زیاد داده‌های موجود در انبار داده استفاده کنند تا بتوانند مزیت رقابتی کسب کنند و سهم زیادی از بازار رقابتی را از آن خود کنند.

پیاده سازی هوش تجاری در سازمان شما

یک کلیک تا پیاده سازی سامانه تحلیل یکپارچه اطلاعات سازمان‌ها

نام نویسنده:
به اشتراک بگذارید:
نمودار
مرجع رسمی هوش تجاری و علم داده | نمودار اولین مرجع تخصصی Power BI
مقالات مرتبط
bubble stack | Power BI Custom visual

در این متن می‌خواهیم در مورد یکی دیگر از کاستوم ویژوال‌های Power BI به نام bubble stack صحبت کنیم. چنانچه می‌خواهید نحوه اضافه کردن کاستوم ویژوال‌ها به Power BI  را بیاموزید، پیشنهاد می‌کنیم این مقاله را مطالعه کنید.   همانطور که در تصویر زیر می‌بینید،این ویژوال هر سهم از دیتای شما را به صورت حباب­های […]

top challenges in business intelligence
چالش‌های پیاده سازی هوش تجاری
اطمینان از کیفیت داده   کیفیت و کامل بودن داده‌ها مهم‌ترین فاکتورها در موفقیت راهکارهای BI هستند که برای سازمان ها ضروری است. برای سازمان‌ها حیاتی است که ارزیابی‌های ضروری را برای اطمینان از اعتبار داده ها انجام دهند. از آنجایی که داده به صورت متفاوتی برای هوش کسب و کار استفاده می‌شود، اگر داده‌ها [...]
نظرات

Great content! Super high-quality! Keep it up! 🙂