Diferença entre ciência de dados e inteligência de negócios
À medida que a tecnologia da informação está ficando mais madura em todas as organizações, surgem mais jargões. E não admira, por que as pessoas ficam confusas com isso. Isso geralmente leva a, usando as palavras de forma intercambiável e sobreposição de conceitos. Mas, então, torna-se uma necessidade, entender o conceito por trás dele, para que se torne fácil aplicá-lo praticamente e se possa fazer justiça aos negócios.
Nos últimos anos, a compra e a implantação de software analítico eram caras. Com o tempo, tornou-se menos dispendioso e, portanto, a maneira mais fácil de coletar informações do setor para correlacionar vários conjuntos de dados, que podem fornecer informações úteis sobre os negócios.
No entanto, como o tamanho dos dados está se tornando enorme dia a dia, não apenas em termos de volume, mas também de variedade e velocidade. As empresas precisam de ciência de dados que possa transformar dados de grande porte em insights acionáveis. O ritmo mais rápido da inovação, encontrando oportunidades, está altamente em foco. A ciência de dados não se limita até extrações de insights e busca de oportunidades. Termina quando tudo pode ser trazido para uma história, o que pode influenciar o pensamento das pessoas que trabalham nesse campo. Deve permitir que os líderes empresariais tomem ações. Então, vamos entender a diferença simples entre ciência de dados e inteligência de negócios em detalhes.
Comparação cara a cara entre Data science vs Business intelligence (Infográficos)
Abaixo está a comparação dos 20 principais entre ciência de dados e inteligência de negócios
Principais diferenças entre ciência de dados e inteligência de negócios
Abaixo está a diferença entre Data Science e Business intelligence:
Considerando toda a comparação acima, pode-se dizer que os fluxos de Data Science e Business Intelligence são analíticos e centrados em informações, mas os níveis de valor de insight fazem a diferença. A ciência de dados fornece insights amadurecidos e futuristas. Essa é a razão pela qual a ciência de dados é considerada uma evolução do Business intelligence.
Etapas genéricas seguidas no fluxo de inteligência de negócios:
- Defina um resultado comercial para melhorar.
- Decida entre vários conjuntos de dados, que serão os mais relevantes.
- Traga os dados para uma boa forma.
- Crie KPIs, relatórios e painéis para oferecer uma boa visualização.
Etapas genéricas seguidas no fluxo de ciência de dados:
- Defina um resultado comercial para melhorar ou prever.
- Reúna todos os conjuntos de dados possíveis e relevantes.
- Escolha um algoritmo apropriado para preparar um modelo.
- Avalie o modelo para obter uma boa precisão
- Operacionalizar o modelo
Tabela de comparação Data Science vs Business intelligence
| Ciência de Dados | Business Intelligence | |
| Complexidade | Superior | Mais simples |
| Dados | Distribuído e em tempo real | Siled, Warehoused |
| Função | Usando Estatística e Matemática em um conjunto de dados para descobrir padrões ocultos, analisar e prever a situação futura. | O BI consiste em organizar o conjunto de dados, extrair informações úteis e visualizá-las em um painel. |
| Tecnologia | Com a concorrência acirrada no mercado de TI atual, as empresas estão buscando inovações e soluções mais fáceis para problemas de negócios complexos. Portanto, mais foco está na ciência de dados e não na inteligência de negócios. | BI é responder a perguntas por meio de painéis, o que pode ser difícil de responder por meio do Excel. O BI ajuda a encontrar um relacionamento entre várias variáveis e períodos de tempo. Permite que os executivos tomem decisões de negócios.
A previsão não está incluída no BI. |
| Uso | A ciência de dados ajuda as empresas a prever a próxima situação. As empresas podem usar seu potencial para mitigar o risco e aumentar a receita. | O BI ajuda as empresas a fazer análises de causa raiz em alguma falha ou a conhecer sua situação atual. |
| Foco | Ele se concentra no futuro. | O BI foca o passado e o presente. |
| Habilidade profissional | As habilidades de ciência de dados são mais avançadas. Requer modelagem de dados, familiaridade com algoritmos preditivos, bom conhecimento de linguagens como R, Python, Scala. A ciência de dados é a combinação de três campos: estatística, aprendizado de máquina e programação. | O BI requer menos qualificação em comparação com os cientistas de dados. As habilidades básicas necessárias são ferramentas de extração de dados e ferramentas de visualização, como conhecimento do Tableau, QlikView, Watson Analytics etc.
Até agora, muitas tarefas de relatórios e BI acontecem através do Excel. |
| Evolução | Não será errado dizer; A ciência de dados evoluiu a partir da inteligência de negócios. | A inteligência de negócios existe há muito tempo, mas anteriormente apenas com o Excel. Agora em um mercado, há muitas ferramentas disponíveis para oferecer uma melhor visualização da mesma com melhores recursos. |
| Processo | A ciência de dados é mais voltada para a experimentação e para fazer algo novo. Por isso, é dinâmico e iterativo por natureza. | A inteligência de negócios é de natureza estática. A experimentação tem menos escopo neste campo. Extração de dados, ligeira movimentação de dados e, finalmente, dashboarding. |
| Flexibilidade | Flexibilidade é muito em ciência de dados. As fontes de dados podem ser adicionadas conforme a necessidade no futuro. | A flexibilidade é muito menor em inteligência de negócios. A estimativa das fontes de dados precisa ser pré-planejada. E em caso de necessidade é adicionar mais fonte de dados, é lento. |
| Valor do negócio | A ciência de dados traz um valor comercial muito melhor do que a inteligência comercial, pois se concentra no escopo futuro do negócio. | A inteligência comercial possui um processo estático de extrair o valor comercial, plotando gráficos e KPIs. Portanto, tende a mostrar menor valor comercial do que a ciência de dados |
| Processo de pensamento | A ciência de dados ajuda alguém a apresentar perguntas, o que incentiva uma empresa a executar de maneira estratégica e eficiente. | A inteligência comercial ajuda alguém a responder à pergunta que já existe. |
| Qualidade dos dados | A ciência de dados traz um fato de dados com outros parâmetros, como precisão, precisão, valor de retorno e probabilidades. Permite aos tomadores de decisão, dando-lhes níveis de confiança. | O Business Intelligence oferece bom painel com boa qualidade dos dados. Bom em termos, deve ser o suficiente para extrair as idéias do conjunto de dados. |
| Método | Analítico e científico | Apenas analítico |
| Questões | O que vai acontecer?
E se? | O que aconteceu?
O que está acontecendo? |
| Abordagem | Proativo | Reativo |
| Função de Especialização | Cientista de dados | Usuário de negócios |
| Tamanho dos dados | As tecnologias do tipo Hadoop evoluíram e muitas delas estão evoluindo, que podem lidar facilmente com conjuntos de dados de tamanho grande (por exemplo, => terabytes de dados) | Aqui, as ferramentas e tecnologias não são suficientes para lidar com grandes conjuntos de dados. |
| Casos de uso | Não é uma tarefa periódica. | Muitos dos casos de uso de BI são para gerar e atualizar os painéis padronizados. |
| Consumo | Os insights de ciência de dados são consumidos do nível corporativo até o nível executivo. | Os insights de inteligência de negócios são consumidos no nível da empresa ou do departamento. |
Conclusão - Ciência de Dados x Inteligência de Negócios
Sem dúvida, a inteligência comercial é uma coisa boa para uma indústria começar. Mas, a longo prazo, adicionar uma camada de ciência de dados acabará por torná-la diferente. Planejar o futuro fazendo uma previsão hoje é uma das maravilhas da ciência de dados. Portanto, a ciência de dados desempenha um papel central e melhor do que a inteligência de negócios. Parece que a ciência de dados, combinada com automação, vai redefinir o futuro.
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