Diferenças entre business intelligence e dados corporativos centric ciência

As semelhanças entre business intelligence (BI) e ciência de dados centrada nos negócios são flagrantemente obvious- são as diferenças que a maioria das pessoas têm dificuldade em discernir. O propósito de ambos BI ea ciência de dados centrada nos negócios é converter dados brutos em insights que os gestores e os líderes podem usar para apoio na tomada de decisões de negócios.

BI e ciência de dados centrada nos negócios diferem no que diz respeito a se aproximar. Embora BI pode usar métodos como previsão de futuro, esses métodos são gerados por fazer inferências simples a partir de dados históricos ou atuais. Desta forma, BI extrapola a partir do passado e do presente para inferir previsões sobre o futuro. Parece para apresentar ou dados passados ​​para informações relevantes para ajudar as operações de monitor de negócios e para auxiliar os gestores no curto a tomada de decisões a médio prazo.

Em contraste, os praticantes de ciência de dados centrada nos negócios procuram fazer novas descobertas usando métodos matemáticos ou estatísticos avançados para analisar e gerar previsões de grandes quantidades de dados de negócios. Esses insights preditivos são geralmente relevantes para o futuro a longo prazo do negócio.

O cientista de dados centrada nos negócios tenta descobrir novos paradigmas e novas formas de olhar para os dados para fornecer uma nova perspectiva sobre a organização, suas operações e suas relações com clientes, fornecedores e concorrentes. Portanto, o cientista de dados centrada nos negócios deve conhecer o negócio e seu ambiente. Ela deve ter conhecimento do negócio para determinar como uma descoberta é relevante para uma linha de negócios ou para a organização como um todo.

Outras diferenças principais entre BI e ciência de dados centrada nos negócios são

• Fontes de dados: BI utiliza apenas dados estruturados de bancos de dados relacionais, enquanto ciência dados centrada nos negócios pode usar dados estruturados e dados não estruturados, como aquele gerado por máquinas ou em conversas de mídia social.

  Video: Business Intelligence e Data Warehouse

• saídas: produtos de BI incluem relatórios, tabelas de dados e painéis de apoio à decisão, enquanto os produtos de ciência de dados centrada nos negócios, quer envolvam análise de painel ou outro tipo de visualização de dados avançados, mas relatórios de dados raramente tabulares. cientistas de dados comunicar geralmente seus resultados através de palavras ou visualizações de dados, mas não tabelas e relatórios. Isso porque os conjuntos de dados de origem a partir do qual os cientistas dados de trabalho são geralmente mais complexas do que um gerente de negócios típico seria capaz de entender.

• Tecnologia: BI foge de bancos de dados relacionais, armazéns de dados OLAP e tecnologias de ETL, ao passo que a ciência de dados centrada nos negócios, muitas vezes foge de dados de sistemas de engenharia de dados que usam o Hadoop, MapReduce, ou processamento paralelo.

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• Perícia: BI depende fortemente de tecnologia de negócios de TI e experiência, enquanto a ciência de dados centrada nos negócios depende de conhecimentos em estatística, matemática, programação e negócios.

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