علم داده و هوش تجاری با هم چه تفاوت‌هایی دارند؟

هوش تجاری و علم داده انواع بینش‌های کسب و کار را با ارزش برابر اما استفاده متفاوت ارائه می‌دهند. با این حال، هدف اصلی در هر دو مورد ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده و معنی‌دار است که بر فرآیندهای کسب و کار کارآمد تأثیر بگذارد و منجر به پیش‌بینی‌های دقیق آینده شود.

علم داده (Data Science) چیست؟

داده اساس کلیه تصمیمات کسب و کار در دنیای فناوری به شدت دیجیتالی و در حال توسعه امروز است. همه چیز، از آمار شبکه‌های اجتماعی گرفته تا بررسی‌های مشتری، تحت عنوان “داده” قرار می‌گیرد و ریشه‌یابی همه آن‌ها برای کسب و کار شما دشوار است. اینجاست که علم داده وارد می‌شود.

علم داده، اطلاعات متنوعی را که از تعداد بیشمار منابع بالقوه گرفته می‌شود، به بینش عملی و معنی‌دار ترجمه می‌کند. از این بینش می‌توان برای کمک به کسب و کارها در حل مشکلات، پیش‌بینی آینده، سازگاری با روندها و استفاده موثرتر از فرصت‌ها استفاده کرد.

علم داده مدیریت داده‌ها را ساده کرده و مقدار زیادی از داده‌های موجود را برای یافتن نمونه‌هایی از تعامل با مشتری، بازخورد مشتری و فروش موفقیت‌آمیز، چه از نظر تاریخی و چه از زمان واقعی، پیدا می‌کند که می‌تواند تصمیمات رشد کسب و کار شما را هدایت نماید.

علم داده به کسب و کارها کمک می‌کند تا فرایندهای خود را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که در همه زمینه‌ها از نوآوری در محصولات گرفته تا نوشتن متن در وب سایت، یک قدم جلوتر هستند.

هوش تجاری (Business Intelligence) چیست؟

هوش تجاری قبل از هر چیز، بینشی در مورد وضعیت بلافصل یک شرکت است. گرچه نمی‌تواند مانند علم داده به طور خودکار پیش‌بینی‌ها یا پیشنهادهایی را ارائه دهد، اما به طور قابل توجهی روندها و بینش‌هایی را نشان می‌دهد که می‌توانند بر اساس وضعیت فعلی شرکت در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند.

داده‌کاوی، گزارش در مورد داده‌ها و توسعه داشبورد (با نرم‌افزارهایی مانند Power BI و Tableau) که از طریق ابزارهای هوش تجاری تولید شده‌اند، بصیرت‌های معنی داری را ارائه می‌دهند به گونه‌ای که درک و واکنش نشان دادن در برابر آن آسان است.

این نوع ارزیابی اطلاعات کسب و کار می‌تواند موفقیت‌ها و شکست‌های یک شرکت را با رقبای آن مقایسه و به شرکت کمک کند تا رویکردهای هوش تجاری را در پیش بگیرد و از اشتباهات رخ‌داده در صنعت بیاموزد.

تفاوت کلیدی بین این دو رشته این است که هوش تجاری روش جدیدی را برای مشاهده داده‌هایی که قبلا کشف و شناخته شده‌اند ارائه می‌دهد، در حالی که علم داده تقریباً به طور کامل با موارد ناشناخته سروکار دارد، بدون فرمول تجویزی کار می‌کند و بینش‌ها و پیش‌بینی‌های متناسب با هر کسب و کار و مشکل فردی را ارائه می‌دهد.

تفاوت‌های هوش تجاری و علم داده

تفاوت‌های بین هوش تجاری و علم داده از نظر انواع تجزیه و تحلیل، محدوده، مسئولیت‌ها و موارد دیگر عبارتند از:

نوع تجزیه و تحلیل

نقطه شروع فرآیندهای هوش تجاری و علم داده ممکن است بزرگ‌ترین تفاوت آن‌ها را برجسته کند زیرا بر نوع تجزیه و تحلیل هر دو مجموعه فناوری تأثیر می‌گذارد.

تجزیه و تحلیل با هوش تجاری

هوش تجاری با یک فرمول موجود کار می‌کند. یک کسب و کار با ایده اینکه می‌خواهد چه داده‌هایی را استخراج و تحلیل کند و فرمولی که می‌خواهد به کار گیرد، یک متخصص هوش تجاری را استخدام می‌کند.

جوابی که کسب و کار امیدوار به دریافت آن است، حداقل از نظر محدوده تعریف شده است؛ هرچند هنوز حقایق و ارقام دقیق که پاسخ را مشخص می‌کنند، تعیین نشده‌اند.

بینش‌های حاصل مستقیماً به سیستمی که قبلاً کار کرده است، برای به روزرسانی استراتژی‌های بازاریابی موجود و تیم‌ها در مورد روندهایی که در برخی از بخش‌ها از آن‌ها آگاه خواهند بود، تغذیه می‌شوند. به این ترتیب، تحلیل‌گران هوش تجاری در انتهای زنجیره داده کار می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده از ابتدا شروع به شکل دادن و هدایت داده‌ها می‌نمایند.

تجزیه و تحلیل با علم داده

علم داده با یک سوال شروع می‌شود.

علم داده بجای پایبندی به روشی آزمایش‌شده برای سنجش موفقیت و شکست در کسب و کار، سعی دارد روندها، فرصت‌ها و مشکلات آینده را پیش‌بینی کند.

سوالاتی که از دانشمندان داده پرسیده می‌شوند می‌توانند بسیار مشخص‌تر باشند و اغلب به چندین مجموعه داده متکی هستند که بلافاصله با هم سازگار نیستند: به عنوان مثال بررسی مشتری و آمار ترافیک وب سایت. دانشمندان برای یافتن روشی که گره جستجو را باز کند می‌توانند رابطه بین همه داده‌های موجود را جستجو کنند، نه فقط داده‌های موجود در قالب های خاص.

هنگامی که بهترین روش برای تعیین پاسخ به این سوال یافت شد، از ابزارهای تحلیلی، از جمله یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برای ایجاد یک سیستم اتوماتیک استفاده می‌شود که بینش را به روز نگه می‌دارد.

محدوده

در حالی که علم داده با مجموعه داده‌های غیرساختاری و ساختاریافته از انواع منابع مختلف کنار می‌آید، هوش تجاری برای داده‌های ساکن با ساختار بیشتر مناسب است. با توجه به حجم عظیمی از داده‌ها که اکنون برای دستیابی و تجزیه و تحلیل در دسترس است، علم داده به مراتب از توانایی بیشتری برخوردار است تا بتواند با گستره امکان فعلی ارائه‌شده مقابله کند.

بخشی از آن بدین دلیل است که فناوری‌های هوش تجاری مقیاس کلان داده موجود را از قبل قدمت می‌دهند، در حالی که علم داده به طور خاص به عنوان راهی برای استفاده از آن‌ها تکامل یافته است.

علم داده به منظور یکپارچه‌سازی داده‌های در زمان واقعی، به سرعت توسعه یافته است و تیم‌های بازاریابی را قادر می‌سازد بر اساس اقدامات زمان واقعی خود با مشتری تعاملات به موقع برقرار کنند. با این وجود پروژه‌های هوش تجاری با داده‌های ثابت و تاریخی مربوط به یک دوره زمانی مشخص، که از آن‌ها می‌توان روند کامل را تشخیص داد، بهتر کار می‌کنند.

ساده‌ترین راه برای تمایز بین حوزه علم داده و هوش تجاری، در نظر گرفتن این است که علم داده در وهله اول با تبدیل داده‌ها از گذشته و حال به پیش‌بینی‌های عملی برای آینده یک کسب و کار سروکار دارد، در حالی که هوش تجاری بر تجزیه و تحلیل گذشته و گاهی اوقات حال، برای شناسایی موفقیت‌ها و شکست‌های اساسی پس از رویداد متمرکز است.

علم داده در مقایسه با هوش تجاری، محدوده وسیع‌تری از امکانات را برای کسب و کارها در بر می‌گیرد.

هوش تجاری به خودی خود محدودیت‌هایی ایجاد می‌کند و اغلب به تفسیر انسان متکی است، که باعث می‌شود بینش‌ها و پیش‌بینی‌های ناشی از آن کمی آسیب‌پذیر باشند. علم داده می‌تواند به پیشبرد روندهای کشف شده از طریق هوش تجاری کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند در برابر وقایع، تعاملات و تغییر روندها بلافاصله واکنش نشان داده و در هر مرحله توصیه‌هایی را ارائه دهد، که معمولاً نیاز به تفسیر سنگین انسانی را برطرف می‌کند.

به طور خلاصه، محدوده هوش تجاری وقتی در کنار علم داده کار کند بسیار افزایش می‌یابد.

مسئولیت‌ها

مسئولیت‌های هوش تجاری و علم داده متفاوت است. با این وجود، آن‌ها در نهایت بیانیه ماموریت مشابهی دارند: فاش کردن معنای داده‌ها.

مسئولیت‌های متخصص هوش تجاری

تحلیل‌گر هوش تجاری باید سال‌ها داده‌های تاریخی را به مدل‌ها و ابزارهای بصری تبدیل کند که روندها و پیشرفت‌ها را در طول زمان نشان می‌دهند. سپس این اطلاعات برای کمک به تعیین علت و معلول با داده‌های رقبا در همان صنعت مقایسه می‌شود.

هوش تجاری می‌تواند اطلاعات حیاتی را کشف کند که کسب و کار می‌تواند از آن‌ها بیاموزد. به عنوان مثال، مشکل در ارتباط بین کارمندان یا افت فروش. این اطلاعات می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا علل از دست دادن سود و همچنین عوامل رشد کسب و کار را شناسایی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به پیگیری ناهنجاری‌ها و روندها کمک کند تا در کنار هم قرار دادن فرضیه‌های آینده موثر واقع گردد.

مسئولیت‌های متخصص علم داده

دانشمند داده، داده‌ها، بینش‌ها و نظریه‌های مشابه هوش تجاری را با یکدیگر ترکیب می‌کند، اما با طیف گسترده‌تری از انواع داده‌ها، مدل‌های پیش‌بینی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین سر و کار دارد. این به نوبه خود فرضیه‌های تجربی درباره روندها، رویدادها و راه‌حل‌های آینده برای چالش‌های احتمالی را تولید می‌کند.

دانشمند داده سپس با سایر دپارتمان‌های کسب و کار، از جمله تیم توسعه محصول، برای پیاده‌سازی نتایج این پیش‌بینی‌ها و اطمینان از استفاده مناسب از اطلاعات، همکاری خواهد کرد.

یکپارچه‌سازی داده‌ها

ونلینگ یائو، رئیس هوش تجاری شرکت کلارک، این مسئله را مطرح کرد که مهم است اطمینان حاصل کنید که کسب و کار شما در هر سطح داده‌محور است. اطمینان از این امر نیاز به یکپارچه‌سازی موثر نیاز دارد.

داشبوردهای قابل خواندن که دارای دسترسی آسان می‌باشند، کلید انتقال اطلاعات مفید به همه هستند. مجموعه داده‌های خاصی باید در دسترس کارمندان مربوطه قرار گیرد. به عنوان مثال، هر یک از اعضای تیم فروش باید ببیند که مشتری ایده‌آل او کیست (و این چگونه با گذشت زمان تغییر می‌کند)، و هر یک از اعضای تیم بازاریابی باید عملکرد کمپین‌های بازاریابی گذشته و فعلی را ببینند.

این ارقام کاملاً در محدوده هوش تجاری قرار داشته و بنابراین فقط به تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته بدون برون‌یابی نیاز دارند.

در حالی که ممکن است یک شرکت تمام داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار خود را به صورت دریاچه داده یا انبار داده جمع کند، نحوه مشاهده این داده‌ها توسط کارمندان کسب و کار بسته به اینکه بینش‌ها توسط علم داده یا فناوری‌های هوش تجاری ارائه می‌شود، تغییر می‌کند.

در حالی که پرسش‌های هوش تجاری با سوالات و دسته‌های از پیش تعیین‌شده داده‌ها شکل می‌گیرد، پرسش‌های علم داده منحصر به فردتر و اکتشافی هستند که به یک روش پیچیده‌تر برای مرتب‌سازی داده‌ها نیاز دارند.

انبارهای داده و کلان داده به خوبی با یکپارچه‌سازی هوش تجاری سازگار هستند زیرا تمرکز عمومی سوالات پرسیده شده از رابط، روندهای مرتبط با مجموعه‌های بزرگ داده‌های تاریخی و ساختاریافته خواهد بود. برای بسیاری از کسب و کارها، این نوع داشبورد کافی خواهد بود.

با این حال، در علم داده، یکپارچه‌سازی اغلب در جدول زمانی تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار بیشتر اتفاق می‌افتد. پس از اینکه یکپارچه‌سازی هوش تجاری داده‌ها را به بینش معناداری تبدیل کرد، دانشمندان داده می‌توانند این بینش‌ها را بگیرند و از آن‌ها برای پیش‌بینی دقیق استفاده کنند، سپس آن‌ها را برای استفاده از طریق داشبورد به کسب و کار تحویل می‌دهند. این به کاربران کسب و کار امکان می‌دهد در زمان نیاز، اطلاعات و پیش‌بینی‌های به روز مورد نیاز خود را استخراج کنند.

مجموعه مهارت‌های لازم

تجزیه هوش تجاری و علم داده به مجموعه مهارت‌های اصلی می‌تواند به صاحبان کسب و کارها کمک کند تا تفاوت بین این دو را درک کرده و متقاضیانی‌ را که ممکن است برای نقش تحلیل‌گر داده درخواست داده باشند، ارزیابی کنند.

در حالی که مقدار قابل توجهی هم‌پوشانی وجود دارد، اما برخی از تمایزات اساسی بین این دو رشته وجود دارد که تعیین می‌کند سود آن‌ها برای هر نوع کسب و کاری چگونه است.

مجموعه مهارت‌های مورد نیاز هوش تجاری

• درک و تفسیر داده‌ها و آمار
• دانش در مورد حوزه کسب و کار خاص
• تجزیه و تحلیل کلان داده‌های تاریخی
• تجسم و ارائه داده‌ها به گونه‌ای که روندها را نشان دهد
• فرض راه‌حل‌های مشکلات بر اساس روند
• یکپارچه‌سازی بینش کلی داده‌ها در معاملات روزمره کسب و کار

مجموعه مهارت‌های مورد نیاز علم داده

• درک و تفسیر داده‌ها و آمار
• دانش عملی از احتمال
• تجزیه و تحلیل کلان داده‌های تاریخی و همچنین داده‌های بی‌درنگ و بدون ساختار
• تجسم و ارائه داده‌ها به گونه‌ای که روندها و پیش‌بینی‌ها را نشان دهد
• فرض راه‌حل‌های مشکلات بر اساس روندها و پیش‌بینی‌ها
• استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای ایجاد مکانیزم داده‌های خودپایدار که با گذشت زمان با داده‌های جدید سازگار باشد
• یکپارچه‌سازی بینش داده‌های عمومی و خاص در معاملات روزمره کسب و کار

کسب و کارهای متکی به بازارهای مداوم و باسابقه ممکن است دریابند که هوش تجاری بینش کافی را برای هدایت تصمیمات آینده فراهم می‌کند. برای آن دسته از کسب و کارها که دائماً نسبت به تغییرات بازار واکنش نشان می‌دهند، که می‌خواهند در زمینه خاص خود پیش‌قدم شوند و عملکرد خود را بهبود بخشند، علم داده تجزیه و تحلیل پیشرفته و پیش‌بینی‌های مبتنی بر واقعیت تولیدشده توسط هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

رابطه فعلی بین کسب و کار و داده‌ها حاکی از آن است که ما به سمت آینده‌ای می‌رویم که هوش تجاری و علم داده دست به دست هم خواهند داد.

هوش تجاری بنیادی را فراهم می‌کند که دانشمندان بر اساس آن بتوانند پیش‌بینی‌های خود را تنظیم کنند. بینش ساده و قابل هضم تولیدشده توسط فناوری‌های هوش تجاری، بینشی دقیق در مورد تاریخچه شرکت ایجاد می‌کند که می‌تواند با انواع داده‌های کمتر ساختاریافته جفت شود و پیش‌بینی کند که روندهای فعلی ممکن است در آینده تغییر یا پیشرفت نمایند.

Project Brainwave، هوش مصنوعی ساخته شده توسط مایکروسافت، نمونه‌ای از چگونگی ترجمه داده‌های برجسته‌شده توسط فناوری هوش تجاری به محصولی است که عملکرد کسب و کار را بهبود می‌بخشد.