Разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных

Contents

Бизнес-аналитика: что это такое?Бизнес-аналитика (Business Intelligence)Преимущества использования Business Intelligence для организаций Когда вашей организации требуется Business Intelligence Лучшие инструменты Business Intelligence: на что стоит обратить внимание 1. Совместимость 2. Масштабируемость 3. Удобство использования Лучшее программное обеспечение для Business Intelligence 1. Qlik 2. Tableau 3. Power BI (Microsoft)Аналитические возможности Business Intelligence инструментов Qlik Tableau Power BI Почему термины Business Intelligence и Data Science часто используются взаимозаменяемо?Бизнес-аналитика vs. Data Science: ключевые различия Бизнес-аналитика vs. Data Science: чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science Аналитик бизнес-аналитики (BI Analyst):Специалист по Data Science (Data Scientist):Совместное значение для бизнеса:

Бизнес-аналитика и Data Science: Введение

Одна из наиболее обсуждаемых тем в этой высоко специализированной области помимо вопросов вроде Искусственный интеллект vs. Машинное обучение vs. Когнитивный интеллект или Аналитика vs. Big Data это Business Intelligence vs. Data Science.

Сегодня бизнес-аналитика и Data Science стали неотъемлемой частью каждой современной, ориентированной на данные, организации. Обе дисциплины играют ключевую роль в ежедневной деятельности компаний, которые поняли, что данные это новая валюта, нечто вроде «белого золота» XXI века.

Многие компании только начинают внедрять прорывные технологии, такие как Data Science, искусственный интеллект, блокчейн и другие. Однако раннее внедрение таких технологий непростое и часто связано с высокой степенью риска. Именно поэтому большинство новых проектов не выходят за пределы так называемой фазы доказательства концепции (proof of concept).

Главная причина высокого уровня неудач новизна технологий. Data Science относительно свежа и требует новых подходов и сотрудничества в рамках традиционных корпоративных процессов.

Для успешного внедрения требуется глубокое понимание современных технологий до начала проекта. Это необходимо, чтобы минимизировать трудности и непредсказуемые последствия, которые могут возникнуть при работе с инновациями.

Бизнес-аналитика: что это такое?

Бизнес-аналитика (Business Intelligence)

Согласно Gartner, Business Intelligence (BI) это собирательный термин, который охватывает инфраструктуру, приложения, инструменты и лучшие практики, обеспечивающие доступ к информации и её анализ с целью улучшения и оптимизации решений и эффективности работы компании. Это подход, который описывает методы и идеи, позволяющие значительно повысить качество бизнес-решений через использование системы поддержки на основе фактов.

Сегодня BI выходит за рамки простого бизнес-отчета. Это умная система, предоставляющая:

Аналитику данных,
Интерактивные дашборды,
Планирование на случай непредвиденных ситуаций,
Контроль отчетности и многое другое.

Понятие Business Intelligence достаточно широкое и может означать разные вещи для разных организаций. Например:

Одна компания может использовать BI как ключевой показатель эффективности (KPI), отображающий состояние всех модулей инфраструктуры.
Другая компания может применять инновационные прогнозные методы, основанные на современных инструментах и статистических моделях.

BI это не просто отчетность, это стратегический инструмент для принятия решений на основе данных.

Преимущества использования Business Intelligence для организаций

Организации, внедряющие Business Intelligence (BI), способны принимать более обоснованные решения, опираясь на исторические и актуальные данные в контексте своего бизнеса. Аналитики используют BI для:

создания эталонов производительности и конкурентоспособности,
оптимизации процессов компании, чтобы они функционировали максимально эффективно.

BI обеспечивает:

подробную аналитику в реальном времени по клиентам,
быстрые ответы на ключевые бизнес-вопросы,
выявление областей для перераспределения бюджета и сокращения расходов,
минимизацию времени на ручной ввод данных.

Таким образом, Business Intelligence vs Data Science позволяет повысить внутреннюю продуктивность организации, направляя ресурсы и усилия на наиболее важные задачи и области, требующие внимания.

Когда вашей организации требуется Business Intelligence

Практически каждая организация может извлечь значительную пользу из Business Intelligence (BI). Однако есть явные признаки, которые сигнализируют о необходимости внедрения BI-технологий.

Ваша компания нуждается в Business Intelligence, если:

Существует острая необходимость интеграции данных из бизнес-приложений и различных источников данных.
Отсутствует видимость внутренних операций, финансов, новостей и других ключевых показателей.
В организации происходят обновления или модернизация IT-инфраструктуры.
Планируется слияние или поглощение, или компания испытывает быстрый рост.
Вводятся новые услуги или продукты.
Растет число конечных пользователей, которым требуется доступ к аналитическим возможностям и информации.
Возникает повышенная потребность в быстром доступе к релевантным бизнес-данным.

Компании отмечают, что предоставление сотрудникам возможности оперативно отслеживать и контролировать аналитические данные и показатели работы значительно повышает эффективность труда и помогает следовать стратегическому плану бизнеса.

Лучшие инструменты Business Intelligence: на что стоит обратить внимание

На рынке представлено множество инструментов Business Intelligence (BI), которые любая организация может использовать. Прежде чем выбрать подходящий, стоит учесть следующие аспекты:

1. Совместимость

Многие BI-инструменты не являются полноценными решениями «под ключ». Поэтому организациям иногда приходится покупать программное обеспечение от разных поставщиков. Если один продукт BI не удовлетворяет ваши потребности, обязательно уточните у поставщика возможность интеграции и совместимости с другими программами.

2. Масштабируемость

Некоторые BI-инструменты не рассчитаны на масштабирование, даже если объем данных растет. Прежде чем выбрать инструмент, оцените объем данных, который генерирует ваша организация, и прогнозируйте, останется ли он стабильным или возрастет. Если ожидается рост данных, убедитесь, что выбранный BI-инструмент способен эффективно обрабатывать будущие объемы и развитие бизнеса.

3. Удобство использования

Некоторые BI-инструменты предоставляют широкие возможности настройки, но за счет высокой сложности. Это может сделать их технически сложными для непрофессиональных пользователей. Поэтому важно учитывать уровень технической подготовки сотрудников, которые будут пользоваться инструментами BI, особенно если вы планируете использовать сложные функции и настройки.

Эти критерии помогут выбрать BI-инструмент, который будет эффективно работать с вашими данными и соответствовать возможностям команды.

Лучшее программное обеспечение для Business Intelligence

Ниже представлены инструменты и продукты BI, ориентированные как на малый и средний бизнес, так и на крупные корпорации. Все они имеют фокус на дашбордах и визуализации данных.

1. Qlik

Qlik это решение BI для самообслуживания, работающее по принципу, похожему на Tableau. Этот инструмент помогает пользователям обнаруживать и делиться инсайтами с коллегами.
Хотя Qlik может уступать Tableau или Power BI по функционалу, он предлагает надежные возможности визуализации. Уникальность Qlik заключается в движке in-memory, который значительно ускоряет обработку данных. Инструмент также масштабируется и поддерживает работу с различными источниками данных.

2. Tableau

Tableau это интуитивная платформа для визуализации и анализа данных. Она поддерживает подключение к множеству источников данных и имеет возможности drag-and-drop, что делает инструмент очень популярным среди пользователей BI.
Интерфейс Tableau похож на Power BI, что делает его динамичным и удобным для непрофессиональных пользователей, которые не обладают глубокими техническими знаниями, но хотят подключаться к нескольким источникам данных одновременно.

3. Power BI (Microsoft)

Power BI это бизнес-аналитическое решение от Microsoft, которое позволяет визуализировать данные и делиться инсайтами внутри организации, а также внедрять их в приложения или сайты.
Power BI предлагает интуитивно понятный интерфейс с drag-and-drop, доступ к более чем 85 приложениям для визуализации данных, а также современные функции искусственного интеллекта и машинного обучения.
Поскольку это продукт Microsoft, интерфейс и функционал похожи на Excel, что упрощает обучение сотрудников. Кроме того, Power BI интегрирован с Cortana, цифровым помощником Microsoft.

Аналитические возможности Business Intelligence инструментов

Все три инструмента BI обладают сильными аналитическими возможностями и выделяются в своих уникальных направлениях.

Qlik

Qlik использует ETL-процессы для быстрой интеграции данных SQL из различных форматов и файлов. Это позволяет эффективно объединять разрозненные источники данных и получать аналитические инсайты.

Tableau

Tableau ориентирован на визуальную аналитику, предоставляя пользователям удобные дашборды и графики. Кроме того, инструмент включает инновационные функции, такие как федерация данных, что позволяет работать с разными источниками данных одновременно.

Power BI

Power BI предлагает широкий спектр возможностей для подготовки данных, их изучения и построения интерактивных дашбордов в реальном времени. Этот инструмент особенно хорошо подходит для работы с Excel и другими приложениями Microsoft, что делает его удобным для корпоративной среды.

Почему термины Business Intelligence и Data Science часто используются взаимозаменяемо?

Возникает вопрос: есть ли разница между Business Intelligence (BI) и Data Science, и почему их иногда используют как синонимы? На самом деле, с бизнес-точки зрения, различие может быть не столь заметным. Оба направления поддерживают принятие решений, предоставляя необходимые данные для анализа.

Это может объяснять, почему при запуске новых проектов Data Science часто воспринимается как продолжение BI. В таких случаях проект Data Science может строиться на существующей BI-инфраструктуре.

Проблемы начинаются тогда, когда существующие политики и бизнес-процессы не способны поддержать новые требования Data Science, поскольку для анализа используются другие программные инструменты и библиотеки.

Таким образом, если бы Business Intelligence и Data Science были полностью идентичны, организации не сталкивались бы с трудностями при переходе от BI к Data Science для реализации новых задач и требований.

Бизнес-аналитика vs. Data Science: ключевые различия

Понимание различий между бизнес-аналитикой (BI) и Data Science важно для их эффективного применения в организации. Вот подробности:

Бизнес-аналитика (BI):

Сосредоточена на отслеживании текущего состояния бизнес-данных, чтобы понять прошлую эффективность.
Использует предопределённые формулы и модели для получения инсайтов на основе исторических данных.
Основное назначение описательный анализ (Descriptive Analysis), который объясняет, что произошло в бизнесе.
Помогает организациям принимать обоснованные решения на основе исторических тенденций и закономерностей.

Data Science:

Включает междисциплинарное применение статистики, машинного обучения и других наук для получения новых инсайтов из бизнес-данных.
Не опирается на заранее существующие формулы, что позволяет генерировать абсолютно новые знания.
Основное назначение прогнозный анализ (Predictive Analysis), который предсказывает будущие результаты на основе исторических и текущих данных.
Помогает организациям предугадывать тренды, оптимизировать стратегии и принимать решения на основе данных.

Кратко: BI интерпретирует прошлое, а Data Science прогнозирует будущее. Оба подхода важны, но служат разным целям в принятии решений.

Бизнес-аналитика vs. Data Science: чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science

Аналитик бизнес-аналитики (BI Analyst):

Основная задача искать закономерности и тенденции в исторических данных организации.
Фокусируется на вопросе «что произошло?», а не «почему произошло?».
Использует инструменты BI и дашборды, что облегчает визуализацию данных и бизнес-процессов.
Применяет языки программирования, такие как SQL, для работы с базами данных и управления данными.
Сравнивает показатели компании с конкурентами или оценивает влияние конкретных событий на финансовые результаты.

Специалист по Data Science (Data Scientist):

Имеет доступ к алгоритмам и инструментам, позволяющим анализировать и прогнозировать эффективность бизнеса.
Должен быть экспертом в статистике, машинном обучении и программировании.
В дополнение к SQL использует Python, R, Scala и другие языки для анализа данных и создания моделей.
Создаёт модели, которые используют исторические и текущие данные для прогнозирования, например:
- сколько потратят клиенты за определённый период;
- когда часть клиентов может перейти к конкурентам.
Модели постоянно обновляются новыми данными, что позволяет сохранять точность и актуальность прогнозов.

Совместное значение для бизнеса:

BI и Data Science направлены на понимание бизнес- и рыночных тенденций с использованием больших объёмов данных.
BI является логическим первым шагом для внедрения Data Science, так как собирает и структурирует данные.
Data Science помогает предсказывать будущее компании, улучшать продукты и услуги, масштабировать бизнес.
Вместе эти подходы работают лучше всего, обеспечивая стратегическое преимущество для любой организации.

Вывод: бизнес-аналитика и Data Science дополняют друг друга, и их интеграция становится ключевым фактором успеха современного бизнеса.