هوش تجاری و علم داده

[av_textblock size=” av-medium-font-size=” av-small-font-size=” av-mini-font-size=” font_color=” color=” id=” custom_class=” av_uid=’av-ktu06xyd’ admin_preview_bg=”]

هوش تجاری و علم داده

علم داده

رشد علم ‌داده در دنیای داده محور امروزی باید اتفاق می‌افتاد. اگر واقعا یک نگاه دقیق به رشد تجزیه و تحلیل داده‌ها در طی سال‌های متمادی بیندازید؛ بدون علم داده، هوش تجاری (BI) سنتی به عنوان صرفا یک سیستم گزارش‌گیری در سطح عملیات کسب و کارها  ثابت باقی می‌ماند. با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌ها و رشد فناوری‌های جمع آوری داده؛ علم داده برای تحلیل و بررسی این حجم از داده ها متولد گردید..

تعریف اصطلاحات: مقایسه علم داده و هوش تجاری

مهم است که با تعریف برخی از اصطلاحات موجود در هر دو فیلد شروع کنیم و با نگاهی عمیق‌تر به دو زمینه مجزا (و البته متحد) به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازیم. علم داده؛ همانطور که در کسب و کار استفاده می‌شود؛ ذاتاً داده محور است؛ بسیاری از علوم میان رشته ای برای استخراج معنا و بینش از داده‌های تجاری فعلی که معمولاً بزرگ و پیچیده هستند؛ از علم داده استفاده می‌کنند. از طرف دیگر هوش تجاری یا BI به درک وضعیت فعلی داده‌های کسب و کار کمک می‌کند تا گذشته یا تاریخچه عملکرد یک کسب و کار را درک کنید.

بنابراین به طور خلاصه؛ در حالی که BI به تفسیر داده‌های قبلی کمک می‌کند؛ علم داده می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی (فرایندها یا الگوها)، پیش بینی‌های بعدی (آینده) را انجام دهد. هوش تجاری عمدتاً برای گزارش یا تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده می‌شود، در حالی که علم داده بیشتر برای تجزیه و تحلیل پیش بینی و یا تجزیه و تحلیل پرسپکتیو استفاده می‌شود.

شباهت‌های اصلی علم‌داده و هوش ‌تجاری

علم داده و هوش تجاری هر دو بر روی داده‌ها تمرکز می‌کنند؛ هدف ارائه نتایج مطلوب است که در صورت داشتن کسب و کار این هدف ممکن است سود؛ حفظ مشتری؛ جذب بازار جدید و غیره باشد. هر دوی این فیلدها توانایی تفسیر داده‌ها را دارند و معمولاً کارشناسان متخصص را درگیر می‌کنند که نتایج غنی شده داده را به بینش‌های یا هوش رقابتی تبدیل یا تفسیر می‌کنند.

در یک محیط تجاری معمولی؛ نه مدیران ارشد و نه مدیران؛ اغلب تمایل و وقتی برای یادگیری مهارت‌ها و فنون لازم برای تجزیه و تحلیل داده یا هوش تجاری ندارند؛ اما آنها برای تصمیم‌گیری‌های مهم به سیستم‌های پشتیبانی سریع و دقیق تصمیم‌گیری نیاز دارند.

هر دوی هوش تجاری و علم داده سیستم‌های قابل اعتماد پشتیبانی از تصمیم‌گیری را به مدیران ارشد؛ مدیران یا حتی اپراتورهایی که در زمینه کاری خود متخصص هستند و برای تصمیم‌گیری داده محور انتظار کمک و پشتیبانی قابل اعتماد از کارشناسان و متخصصان داده دارند؛ را ارائه می‌دهند. تفاوت اصلی ببن علم داده و هوش تجاری در این است که گرچه هوش تجاری برای مدیریت داده‌های ایستا (ثابت) و بسیار سازمان‌یافته طراحی شده است؛ علم داده می‌تواند داده‌های سریع، پر حجم؛ پیچیده و با ساختار چندگانه را در طیف گسترده‌ای از منابع داده مختلف مدیریت کند. در حالی که هوش تجاری فقط می‌تواند داده‌های از قبل فرمت شده را در فرمت های خاص درک کند؛ فناوری‌های پیشرفته علم داده مانند بیگ دیتا؛ اینترنت اشیاء و ابر می‌توانند با هم انواع مختلفی از داده‌هایی که با فرم‌های متنوعی از پلت فرم‌های توزیع شده گرد آوری شده اند را پاکسازی؛ آماده‌سازی؛ تجزیه و تحلیل و گزارش دهند.

مقاله‌ای با عنوان تفاوت هوش تجاری و علم داده در چیست؟ ادعا می‌کند؛ سال‌ها قبل؛ پرسنل کسب و کاری که با داده‌ها کار می‌کردند به عنوان تحلیل‌گر داده شناخته می‌شدند. بعد کسب و کارها؛ برای ادامه رقابت؛ شروع به دور شدن از گزارش دادن عملکرد گذشته (به منظور پیش بینی فرایند بعدی و ارائه نسخه‌ای برای موفقیت) کردند. اینجاست که علم داده وارد شد.

علم داده مجهز به زرادخانه‌ای قدرتمند از فناوری‌ها و ابزارها؛ به منظور کشف فرآیندها، یافتن الگوها و پیش بینی رفتارهای آینده تجاری؛ مطالعه داده‌های قبلی است. کسب و کارهایی که مجهز به بینش و هوش بسیار قدرتمندی بودند توانایی تغییر آینده خود را داشتند.

تفاوت‌های اصلی علم داده و هوش تجاری

پست علم داده Forbes در واقع نشان دادکه از زمان ورود بیگ دیتا به فضای اصلی تجارت، کسب و کارها چاره‌ای جز اتکا به خرد و تخصص دانشمندان داده برای استخراج معنا از حجم وسیعی از داده‌هایی که از منابع بسیار متفاوتی جمع آوری شده اند، ندارند.

هر چه کسب و کارها به طور فزاینده‌ای به داده‌ها وابسته می‌شوند؛ اهمیت علم داده به عنوان فناوری نهایی تصمیم‌گیری، افزایش پیدا می‌کند. علم داده وعده می‌دهد که اکثر کارهای تجزیه و تحلیل و هوش تجاری را در آینده به طور خودکار انجام می‌دهد؛ که به موجب آن کاربران کسب و کار روزمره؛ به انبارهای داده متمرکز و ابزارهای خودکار برای استخراج بینش و هوش در هر زمان و مکانی که نیاز دارند؛ دسترسی خواهند داشت.

قبلاً؛ هوش تجاری گرچه برای تصمیم‌گیری کسب و کار مهم بود؛ اما همچنان فعالیت افراد در فناوری اطلاعات بود. علم داده این موانع را از بین می‌برد و وعده می‌دهد فعالیت‌های اصلی تجزیه و تحلیل و هوش تجاری را به کانال اصلی کسب و کار برساند.

دانشمندان داده در آینده تعداد محدودی از متخصصانی خواهند بود که برای عملیاتی کرده داده‌ها و بعد از انجام آن؛ وارد کار می‌شوند و بعد از آن فقط در صورت لزوم پشتیبانی‌هایی را ارائه می‌دهند. برای درک بهتر نحوه همکاری دانشمندان داده و متخصصان هوش تجاری برای ارائه بهترین راه حل‌های داده به شرکت‌ها؛ پست How Is Business Intelligence Different from Data Science را مطالعه بفرمایید. با رقابت بیشتر کسب و کارها، متخصصان هوش تجاری باید با دانشمندان داده همکاری کنند تا مدل‌های خارق العاده ای را برای دستیابی به بینشی فوری ایجاد کنند.

در مقاله (10 تفاوت بین هوش تجاری و علم داده)، نویسنده مشاهده می‌کند که در حالی که داده‌ها بزرگ‌تر و پیچیده‌تر شده‌اند؛ پلتفرم‌های هوش تجاری سنتی؛ برای مدیریت چنین داده‌هایی کافی نیستند. در حالی که کسب و کاری که به هوش تجاری با خرد بازنگری؛ علم داده مجهز است، برای اولین بار بینش واکنشی و حتی پیشرفته تری را ارائه می‌دهد.

علم داده در دهه فعلی به عنوان عامل تغییر دهنده بازی مورد توجه قرار گرفته است؛ چون با ارائه فناوری‌هایی برای مدیریت داده‌های پیچیده در جمع آوری و پاکسازی داده؛ تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌های سفارشی پیشرفت‌هایی را ایجاد کرده است. همانطور که در مقاله Impact of Big Data in Enterprise Information Management (تاثیر بیگ دیتا در مدیریت اطلاعات سازمان) بحث شده است؛ کسب و کارهای امروزه نمی‌توانند فقط با گزارش‌های ثابت و ایستا زنده بمانند. آنها باید گزارش‌های خیلی بیشتر (خصوصا از نظر تصمیم‌گیری سریع) داشته باشند.

چگونه علم داده با هوش تجاری در تضاد است؟

تفاوت اصلی بین هوش تجاری پیشرفته و علم داده پیشرفته در دامنه و مقیاس کتابخانه‌های داخلی یادگیری ماشینی (ML) است که تجزیه و تحلیل داده‌های خودکار یا نیمه خودکار را توسط کاربران عادی کسب و کار امکان‌پذیر می‌کند. بنابراین علم داده به نحوی به سمت دموکراتیزه شدن بیشتر تجزیه و تحلیل کسب و کارهای جهان پیش می‌رود، که در آن هر کاربر داده‌ای قادر به انجام تجزیه و تحلیل پیشرفته و هوش تجاری روی سیستم دسکتاپ و تنها با چند کلیک ماوس خود خواهد بود.

علم داده یا علم داده مبتنی بر هوش مصنوعی وعده می‌دهد که کاربران معمولی کسب و کار از دست فناوری‌های سخت و سنگین راحت خواهند شد، به طوری که آنها می‌توانند بیشتر به جای فرآیند تجزیه و تحلیل خود؛ بیشتر روی اهداف و نتایج تجزیه و تحلیل خود تمرکز کنند.

در هوش تجاری سنتی؛ کاربران عادی کسب و کار مجبورند برای استخراج بینش‌های معنادار از داده‌های خود؛ به تخصص تیم تجزیه و تحلیل اعتماد کنند؛ اما حالا علم داده مجهز به یادگیری ماشین؛ پلتفرم‌های هوش تجاری سلف سرویس را راه اندازی کرده است؛ جایی که کاربران عادی می‌توانند به راحتی مشاهده و تجزیه و تحلیل کنند و بدون اتکا به تیم‌های فنی، اطلاعات مربوط به شرکت را استخراج کنند.

در مقاله DATAVERSITY® با عنوان Self-Service Business Intelligence is Big, but is it for Everyone? از خوانندگان خواسته می‌شود تا صحت ادعای ارائه شده توسط گزارش منتشر شده را ارزیابی کنند؛ که حاکی از آن است که بازار هوش تجاری سلف سرویس از موقعیت خوبی برخوردار است و می‌تواند تا سال 2021 به یک بازار 7.3 میلیارد دلاری رشد کند. کارشناسان این حوزه در حال بررسی این موضوع هستند که آیا دانشمندان داده موجود در یک محیط سازمانی که واقعاً قادر به استفاده از قابلیت‌های سلف سرویس بدون هیچ گونه پشتیبانی از یک متخصص فنی خواهند بود یا نه.

علم داده اغلب با تکامل هوش تجاری توسط متخصصان و کارشناسان تعریف شده است. در حالی که تیم‌های هوش تجاری با پشتیبانی از تصمیم‌گیری اصلی، راه حل‌هایی را برای زمان فعلی ارائه می‌دهند؛ دانشمندان داده با هدف تصحیح مداوم الگوریتم‌های خود؛ ارائه راه حل‌های آینده و بعدی را مورد هدف قرار داده اند. در اصل هوش تجاری و علم داده در تلاشند تا تصمیم‌گیری سریع و دقیق را امکان پذیر کنند؛ اما روش آنها مفاوت است. مقاله‌ای با عنوان Data Science? Business Intelligence? What’s the Difference? را مطالعه بفرمایید تا این مفهوم را به خوبی درک کنید.

در حالی که هوش تجاری به یک مجموعه اصلی از ابزارهای تجزیه و تحلیل وابسته است؛ علم داده با ارائه چارچوبی کلی برای جمع آوری داده‌ها؛ تجزیه و تحلیل داده‌ها؛ هوش تجاری و تصویرسازی پیشرفته داده؛ رویکرد جامع تری را در مدیریت داده اتخاذ می‌کند. کسب و کارهای کوچک یا متوسط با تعداد محدودی از نیازهای تجزیه و تحلیل ممکن است از یک راه حل میانی هوش تجاری موجود در بازار بهره مند شوند؛ در حالی که کسب و کارهای بزرگتری که نیاز به فرآینده بسیار خودکار سیستم‌های هوش تجاری مجهز به یادگیری ماشین دارند؛ که باز هم به حضور و مشارکت دانشمندان داده واجد شرایط نیاز دارند.

مقاله Data Scientists vs. BI Analysts: What’s the Difference? استدلال می‌کند که هدف هر دو فیلد کمک به برداشت بینش تجاری از داده‌های فعلی است.

چگونه علم داده؛ هوش تجاری را تقویت می‌کند؟

هم دانشمندان داده و هم متخصصان هوش مصنوعی؛ تجزیه و تحلیل داده‌ها را دوست دارند. هر دو میزان مختلفی از الگوریتم‌ها را استفاده می‌کنند و در حال حاضر هر دو از ابزارهای پیشرفته تصویرسازی و تجسم برای بدست آوردن خرد استفاده می‌کنند که به خوبی می‌توانند یک کسب و کار را تشکیل و یا از بین ببرند.

علم داده قطعا در سه فیلد اصلی با هوش تجاری سنتی تفاوت دارد: تنوع و حجم داده‌ها؛ قابلیت‌های پیش بینی کننده و پلت فرم‌های تصویر سازی و تجسم. مقاله Business Intelligence & Data Science: Same, but Different تضاد جالبی را برای دو روش تحیلی ارائه می‌دهد. در سیستم‌های هوش تجاری پیشرفته؛ کاربران با ابزار کشف داده روبرو شده اند اما این ابزارها اغلب با محدودین کیفیت و کیمت داده‌هایی که پردازش می‌شوند روبرو هستند. علم داده این محدودیت داده را از بین می‌برد و اجازه می‌دهد هر نوع داده ساختار یافته؛ غیر ساختار یافته یا نیمه ساختار یافته را جمع آوری؛ پاکسازی و برای تجزیه و تحلیل آماده کند.

در حالی که تیم‌های هوش تجاری همیشه از تصمیمات مدیران یا مدیران ارشد پشتیبانی می‌کنند؛ علم داده آنها را قادر می‌سازد تا خود را به کارشناس آنالیز تبدیل کنند. در یک محیط کسب و کار ایده آل؛ تیم هوش تجاری باید تجزیه و تحلیل‌های عملیاتی را مدیریت کنند؛ در حالی که دانشمندان داده در صورت امکان باید زمان بیشتری را برای پاکسازی رد پای موجود تجزیه و تحلیل و هوش تجاری صرف کنند و سیستم تا آنجا که ممکن است به طور خودکار این کارها را انجام دهد؛ به طوری که کاربران تجاری روزمره می‌توانند این روش را استفاده کنند؛ کار آنها به طور دقیق و مناسب انجام شود.

در حقیقت، اگر متخصصان هوش مصنوعی و علم داده با هم کار کنند؛ آنگاه تحلیلگران هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را برای دانشمندان داده آماده کنند تا در مدل‌های الگوریتمی خود استفاده کنند. متخصصان هوش مصنوعی می‌توانند درک و دانش فعلی خود را از نیازهای تجزیه و تحلیل در یک کسب و کار بدست آورند و به دانشمندان کمک می‌کنند تا مدل‌های قدرتمندی را برای پیش بینی فرآیندها و الگوهای آینده ایجاد کنند.

هر دوی متخصصان هوش تجاری و علم داده در تیم تجزیه و تحلیل سازمان؛ جای خود را دارند ( متخصص هوش تجاری به عنوان گزارش گیر فعالیت‌های تجزیه و تحلیل و علم داده به عنوان ایجاد کننده راه حل‌های آینده). متخصص هوش تجاری و علم داده با هم می‌توانند به تدریج یک پلتفرم داخلی و قدرتمند تجزیه و تحلیل بسازند که کاربران عادی کسب و کار بدن کمک فنی می‌توانند آن را یاد بگیرند و استفاده کنند.

هوش تجاری و علم داده با هم: در آینده باید منتظر چه چیزی باشیم؟

کسب و کار خرده فروشی جهانی را در نظر بگیرید تا متوجه شوید که هوش تجاری سنتی چگونه به سمت علم داده پیش می‌رود تا بینش‌های به موقع را به نتایج سودآور برای کسب و کارها تبدیل کند. در مقاله‌ای با عنوان Retail Minded: From Business Intelligence to Data Science نویسنده مشاهده می‌کند که گرچه اکثر کسب و کارها مزایای این انتقال را دریافت می‌کنند اما برخی از کسب و کارها با دانش یا استعداد محدود هنوز با علم داده دست و پنجه نرم می‌کنند. برای افراد باقی مانده، این مقاله چند پیشنهاد برای اجرای موفقیت آمیز چارچوب‌های علم داده ارائه می‌دهد تا به نتایج سودآور دست پیدا کرد.

در پست وبلاگ How McKinsey’s 2016 Analytics Study Defines the Future of Machine Learning؛ نویسنده نشان می‌دهد مک کینزی در مورد تاثیر یادگیری ماشین در حداقل 12 بخش صنعتی به نتیجه رسیده است. به گفته نویسنده؛ مک کینزی دارای داده‌های قانع کننده است که برای اثبات اینکه علم داده با داده‌های غنی (بیگ دیتا و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته یادگیری ماشین)؛ مسلما بر هوش تجاری سنتی (جایی که داده‌های استایتک یا تاریخچه توجیه کافی کاربران را در بر ندارند)، برای پیش بینی با توصیه رویدادهای تجاری آینده غلبه می‌کند. علم داده و یادگیری ماشین به طرز قابل ملاحضه ای به نفع تیم فناوری اطلاعات شرکت بوده و ابزارهایی را برای پیش بینی سریع و دقیق از الگوهای داده فعلی ارائه می‌دهد.

طبق گفته مک کینزی، برای عملکرد یک پلت فرم تجزیه و تحلیل سازمانی؛ یک ساختار پشتیبانی موثر برای فعالیت‌های تجزیه و تحلیل سازمانی، معماری‌های خوب و درگیری مدیریت ارشد؛ هر سه مورد نیاز است. مک کینزی همچنین مشاهده می‌کند که کسب و کارهایی که به طور موثر در زیر ساخت‌های تجزیه و تحلیل و هوش تجاری سرمایه گذاری کرده اند؛ طی یک دوره 5 ساله تا 19 درصد افزایش سود داشته اند.

مقایسه علم داده و هوش تجاری جمع بندی

یکی از بزرگ‌ترین موانعی که شرکت‌هایی که از نظر فناوری با آن روبرو هستند، رشد سریع فناوری‌هایی است که به هم وابسته هستند و با هم استفاده می‌شوند؛ که می‌توانند تحول کسب و کار را برای غلبه بر بازار ایجاد کنند.  امروزه سازمان‌ها در مورد نحوه همگام شدن با تغییرات سریع فناوری و نحوه یکپارچه سازی قابلیت‌های جدیدتر و بهتر با قابلیت‌های موجود به طور مداوم در حال دست و پنجه نرم کردن هستند. به عنوان مثال فناوری‌های پیشرفته ای مانند بیگ دیتا؛ اینترنت اشیاء، یادگیری ماشین و محاسبات بدون سرور می‌توانند فضای کسب و کار را متحول کنند؛ اما در واقع چه تعداد از کسب و کارها می‌دانند که چگونه می‌توانند این راه حل‌ها را برای ایجاد یک بستر قدرتمند تجریه و تحلیل با هم ادغام کنند؟

فناوری‌ها؛ ابزارها، فرایندها و نیروی انسانی با استعداد؛ برای دستیابی به حداکثر مزیات داده‌ها و تجزیه و تحلیل باید با هم کار کنند. در این گزارش؛ مک کینزی؛ ادعاهای محکمی به نفع انواع داده‌های جدیدتر و سیستم‌های مدیریت داده ادغام شده اند.

نویسنده گزارش معتقد است که پلت فرم‌های یکپارچه هوش تجاری و تجزیه و تحلیل به شکستن موانع انبارداده های جداگانه کمک کرده و بینش‌های یکپارچه ای از داده‌های تجاری را برای تصمیم‌گیری سریع‌تر در آینده فراهم می‌آورد.

[/av_textblock]

به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram

یک قدم تا داده محوری

کافیست اطلاعات تماس خود را وارد کنید. ما با شما تماس خواهیم گرفت.

یک قدم تا داده محوری فاصله دارید

کافیست فرم زیر را تکمیل کنید.