ارتباط با ما: 9022463477 (98+) |simulatoran@gmail.com

علم داده و هوش تجاری | تفاوت در چیست؟

/, علم داده در صنایع/علم داده و هوش تجاری | تفاوت در چیست؟

علم داده و هوش تجاری | تفاوت در چیست؟

علم داده و هوش تجاری هر دو تکنیک هایی برای کمک به رشد و افزایش سود دهی کسب و کار شماست، با این تفاوت که در علم داده تمرکز بر روی پیش بینی آینده بر اساس از تکنیک های هوش مصنوعی می باشد و هوش تجاری بر آنالیز و نتیجه گیری از داده های حال و گذشته فوکوس دارد بدون آنکه برای آینده بتواند محاسبات دقیقی داشته باشد.

در واقع می توان هوش تجاری و تحلیل گر داده را در یک سطح قرار داد و البته با در نظر گرفتن اینکه یک متخصص هوش تجاری نیاز به داشتن دانش بیشتری در زمینه اقتصاد و تجارت احساس می کند.

هوش تجاری فیلدی عمومی تر و علم داده تخصصی تر می باشد و به نوعی می توان گفت که هوش تجاری یا تحلیلگر داده زیر مجموعه data science هستند. در علم داده استفاده از روش های هوش مصنوعی به خصوص ماشین لرنینگ، موجب پیش بینی های محاسباتی بر اساس مدل های آماری برای آینده بیزینس می شود.

در هوش تجاری این پیش بینی ها بر اساس داده ها، تنها از طریق دانش فرد صورت می گیرد که ممکن است با خطاهایی همراه گردد و در علم داده این خطاها بسیار کمترند زیرا از مدل های ریاضی مانند رگرسیون که در علم ثابت شده اند استفاده می گردد.

تفاوت در کار بر روی داده ها

تفاوت در کار بر روی داده ها

متخصصان علم داده بر روی دیتاهای ساختار یافته و نیافته می توانند کار کنند ولی کارشناسان هوش تجاری بر روی داده های ساختار یافته آنالیزها را انجام می دهند.

فرایند یکپارچه سازی داده ها یعنی استخراج، تبدیل، بارگذاری (Extract, Transform, Load (ETL)) برای هوش تجاری خوب عمل می کند. داده ها قبل از بارگذاری در انبار داده، تبدیل می شوند. این بدان معناست که طرح انبار داده ها شناخته شده است، که استفاده از ابزار تجزیه و تحلیل را برای کاربران هوش تجاری آسان می کند.

گزینه دیگر، بارگذاری داده ها در انبار داده قبل از تبدیل می باشد، یعنی مراحل به صورت استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) است. با استفاده از این روش یکپارچه سازی، داده ها می توانند در زمان پرس و جو یا به اصطلاح کوئری تبدیل به ساختار مورد نیاز شوند.

از آنجا که کوئری می تواند برای پاسخگویی به نیازهای تجزیه و تحلیل خاص و بدون قفل شدن در یک طرح خاص طراحی شود، ELT برای برنامه های کاربردی علم داده مناسب است.

چگونه علم داده و هوش تجاری با هم کار می کنند؟

چگونه علم داده و هوش تجاری با هم کار می کنند؟

اگرچه سازمان ها می توانند از علم داده یا هوش تجاری بینش معناداری کسب کنند، اما استفاده از این دو در کنار هم بزرگترین بینش را برای تصمیم گیری های استراتژیک ارائه می دهد.

وضعیتی را در نظر بگیرید که در آن یک شرکت ارائه خدمات حرفه ای، برای به دست آوردن پیشنهادات تلاش می کند. آنها منابع محدودی برای پاسخ به  طرح های پیشنهادی (Request For Propsal)RFP ها دارند، بنابراین تصمیم می گیرند از یک فرایند مبتنی بر داده برای تصمیم گیری در مورد اینکه کدام RFP ها بیشتر پیروز شوند.

این شرکت تصمیم می گیرد از هوش تجاری برای بررسی نتایج RFP گذشته و ایجاد نمایه ای از مشتریان و پروژه هایی استفاده کند که میزان برد بالایی دارند. سپس، با استفاده از این بینش، شرکت می تواند فرضیه ها و سناریوهای مختلفی ایجاد کند و از علم داده با یادگیری ماشینی برای پیش بینی احتمال برنده شدن پروژه های آینده استفاده کند.

بنابراین، با استفاده از هوش تجاری و علم داده در کنار هم، این شرکت اکنون مشخصات مشتریان و پروژه هایی را که برای برنده شدن در کسب و کار در نقطه شیرین خود قرار دارند، در اختیار دارد. به آسانی می توان فهمید که چگونه BI و علم داده به ایجاد بینش درست کمک می کنند، اما ترکیب این دو چیزی است که بیشترین سود را به همراه دارد.

نتیجه گیری علم داده و هوش تجاری

نتیجه گیری علم داده و هوش تجاری

این دو نقش در ابتدا بسیار شبیه به هم یا حتی بسیار متفاوت به نظر می رسند، با این حال، مهم است که درون و بیرون هر موقعیت و آنچه در کارهای روزمره یا پروژه های مربوط به هر نقش انتظار می رود را تجزیه کنیم.

اهداف ممکن است از این جهت شبیه ترین باشند که داده ها، بینش ها و نتایج در اختیار ذینفعان قرار گرفته و مورد بحث قرار می گیرد. روش هایی مانند SQL بیشتر در مقابل مهارت های متمرکز بر Python/R نیز متفاوت است، علاوه بر این که علم داده تمرکز زیادی بر یادگیری ماشین در همه زمینه ها دارد.

به طور خلاصه، در اینجا برخی از انتظارات اصلی هر نقش آمده است:

* علم داده: کسب داده، پایتون، و همچنین الگوریتم های یادگیری ماشین و پیش بینی علمی اتفاقات آینده

* هوش تجاری: Excel یا Google Sheets ،SQL، تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی

یقینا حضور یک کارشناس تجاری و دانشمند داده در کنار هم در یک شرکت بهترین بازدهی و تصمییم گیری اقتصادی را به همراه خواهد داشت که نتیجه آن رشد حساب شده و سریع می باشد، زیرا با داشتن و آماده بودن آنالیز داده های گذشته توسط هوش تجاری و پیش بینی آینده با استفاده از هوش مصنوعی توسط علم داده بهترین و سریع ترین انتخاب برای هر کسب و کاری است.

منابع:

  1. www.talend.com
  2. www.geeksforgeeks.org
  3. www.towardsdatascience.com

 

By |2021-09-06T15:16:39+04:307th سپتامبر, 2021|Categories: علم داده, علم داده در صنایع|0 Comments

About the Author:

شخصی علاقمند و فعال در حوزه علم داده و شبیه سازی دینامیک مولکولی

Leave A Comment

Hi, welcome to Simulatoran
Send via WhatsApp