Diferencia entre ciencia de datos e inteligencia de negocios
A medida que la tecnología de la información está madurando en toda la organización, surgen más jergas. Y no es de extrañar, por qué la gente se confunde al respecto. Esto generalmente conduce hacia, usando las palabras indistintamente y la superposición de conceptos. Pero luego se convierte en una necesidad, comprender el concepto detrás de él para que sea fácil aplicarlo prácticamente y uno pueda hacer justicia con el negocio.
En los últimos años, comprar y desplegar software analítico era costoso. Con el tiempo, se ha vuelto menos costoso y, por lo tanto, una forma más fácil de recopilar información de la industria para correlacionar varios conjuntos de datos, que pueden proporcionar información útil sobre el negocio.
Sin embargo, dado que el tamaño de los datos se está volviendo enorme día a día, no solo en términos de volumen sino también de variedad y velocidad. Las empresas necesitan ciencia de datos que pueda transformar los datos de gran tamaño en información procesable. El ritmo más rápido de la innovación, la búsqueda de oportunidades está muy enfocado. La ciencia de datos no se limita hasta la extracción de ideas y la búsqueda de oportunidades. Termina cuando todo se puede incorporar a una historia, lo que puede influir en el pensamiento de las personas que trabajan en ese campo. Debería permitir a los líderes empresariales tomar medidas. Entonces, comprendamos en detalle la simple diferencia entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial.
Comparación cabeza a cabeza entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 20 principales entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial
Diferencias clave entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial
A continuación se muestra la diferencia entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial:
Teniendo en cuenta toda la comparación anterior, se puede decir que tanto los flujos de Data Science como de Business Intelligence son analíticos y centrados en la información, pero los niveles de valor de conocimiento marcan la diferencia. La ciencia de datos proporciona información madura y futurista. Esa es la razón por la cual la ciencia de datos se dice como una evolución de la inteligencia empresarial.
Pasos genéricos seguidos en el flujo de inteligencia empresarial:
- Establezca un resultado comercial para mejorar.
- Decida entre varios conjuntos de datos, que será el más relevante.
- Ponga los datos en buena forma.
- Diseñe KPI's, informes, tableros para dar una visualización agradable.
Pasos genéricos seguidos en el flujo de ciencia de datos:
- Establezca un resultado comercial para mejorar o predecir.
- Reúna todos los conjuntos de datos posibles y relevantes.
- Elija un algoritmo apropiado para preparar un modelo.
- Evaluar el modelo para una buena precisión.
- Operacionalizar el modelo
Tabla comparativa de ciencia de datos vs inteligencia empresarial
| Ciencia de los datos | Inteligencia de negocios | |
| Complejidad | Mayor | Más simple |
| Datos | Distribuido y en tiempo real | Siled, Almacenado |
| Papel | Usando Estadísticas y Matemáticas en un conjunto de datos para descubrir patrones ocultos, analizar y pronosticar la próxima situación. | BI se trata de organizar el conjunto de datos, extraer información útil y visualizarla en un tablero. |
| Tecnología | Con una competencia feroz en el mercado actual de TI, las empresas están luchando por la innovación y soluciones más fáciles para problemas comerciales complejos. Por lo tanto, se presta más atención a la ciencia de datos que a la inteligencia empresarial. | BI se trata de responder preguntas a través del panel de control, lo que podría ser difícil de responder a través de Excel. BI ayuda a encontrar una relación entre varias variables y períodos de tiempo. Permite a los ejecutivos tomar decisiones comerciales.
La predicción no está incluida en BI. |
| Uso | La ciencia de datos ayuda a las empresas a prever la próxima situación. Las empresas pueden usar su potencial para mitigar el riesgo y mejorar los ingresos. | BI ayuda a las empresas a hacer un análisis de la causa raíz de alguna falla o a conocer su situación actual. |
| Atención | Se enfoca en el futuro. | BI enfoca pasado y presente. |
| Habilidad profesional | Las habilidades de la ciencia de datos son más avanzadas. Requiere modelado de datos, familiaridad con algoritmos predictivos, buen conocimiento de lenguajes como R, Python, Scala. La ciencia de datos es la combinación de tres campos: estadística, aprendizaje automático y programación. | BI requiere menos calificación en comparación con los científicos de datos. Las habilidades básicas requeridas son herramientas de extracción de datos y herramientas de visualización como el conocimiento de Tableau, QlikView, Watson Analytics, etc.
Hasta ahora, muchas tareas de informes y BI pasan por Excel. |
| Evolución | No será un error decirlo; La ciencia de datos ha evolucionado a partir de la inteligencia empresarial. | La inteligencia de negocios está ahí por mucho tiempo, pero anteriormente solo era excelente. Ahora en un mercado, hay una gran cantidad de herramientas disponibles para ofrecer una mejor visión de las mismas con mejores capacidades. |
| Proceso | La ciencia de datos está más orientada a la experimentación y a hacer algo nuevo. Por lo tanto, es de naturaleza dinámica e iterativa. | Business Intelligence es de naturaleza estática. La experimentación tiene menos alcance en este campo. Extracción de datos, leve munging de datos y finalmente tablero de instrumentos. |
| Flexibilidad | La flexibilidad es muy importante en la ciencia de datos. Las fuentes de datos se pueden agregar según la necesidad de seguir adelante en el futuro. | La flexibilidad es muy inferior en inteligencia empresarial. Las estimaciones de las fuentes de datos deben planificarse previamente. Y en caso de necesidad es agregar más fuente de datos, es lento. |
| Valor de negocio | La ciencia de datos aporta un valor comercial mucho mejor que la inteligencia empresarial, ya que se centra en el alcance futuro del negocio. | La inteligencia empresarial tiene un proceso estático de extracción del valor comercial mediante el trazado de gráficos y KPI. Por lo tanto, tiende a mostrar menor valor comercial que la ciencia de datos |
| Proceso de pensamiento | La ciencia de datos ayuda a alguien a formular preguntas, lo que alienta a una empresa a funcionar de manera estratégica y eficiente. | La inteligencia empresarial ayuda a alguien a responder la pregunta que ya existe. |
| Calidad de datos | La ciencia de datos aporta un hecho de datos con otros parámetros como precisión, precisión, valor de recuperación y probabilidades. Permite a los tomadores de decisiones dándoles niveles de confianza. | Business Intelligence ofrece un buen tablero con buena calidad de datos solamente. Bueno en términos, debería ser suficiente para sacar las ideas del conjunto de datos. |
| Método | Analítico y científico | Solo analitico |
| Preguntas | ¿Lo que sucederá?
¿Y si? | ¿Que pasó?
¿Qué está pasando? |
| Acercarse | Proactivo | Reactivo |
| Rol de experiencia | Científico de datos | Usuario de negocios |
| Tamaño de datos | Las tecnologías similares a Hadoop han evolucionado y muchas como estas están evolucionando, lo que puede manejar fácilmente conjuntos de datos de gran tamaño (por ejemplo, => terabytes de datos) | Aquí las herramientas y tecnologías no son suficientes para manejar grandes conjuntos de datos. |
| Casos de uso | No es una tarea periódica. | Muchos de los casos de uso de BI están relacionados con la generación y actualización de los paneles estandarizados. |
| Consumo | Los conocimientos de la ciencia de datos se consumen desde el nivel empresarial hasta el nivel ejecutivo. | Los conocimientos de inteligencia empresarial se consumen a nivel de empresa o departamento. |
Conclusión: ciencia de datos vs inteligencia empresarial
Sin duda, la inteligencia empresarial es realmente algo bueno para una industria. Pero a la larga, agregar una capa de ciencia de datos en última instancia lo hará diferente. Planear el futuro haciendo una predicción hoy es una de las maravillas de la ciencia de datos. Por lo tanto, la ciencia de datos juega un papel fundamental y mejor que la inteligencia empresarial. Parece que la ciencia de datos en combinación con la automatización redefinirá el futuro.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía para la ciencia de datos frente a la inteligencia empresarial, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Las 5 mejores cosas que debe saber sobre Business Intelligence vs Data Warehouse
- Análisis predictivo versus ciencia de datos: conozca las 8 comparaciones útiles
- Las 5 mejores cosas que debe saber sobre Business Intelligence vs Data Warehouse
- La ciencia de datos y su creciente importancia