La ciencia de los datos está creciendo enormemente en el mundo moderno impulsado por los datos. La inteligencia empresarial y la ciencia de los datos son dos términos recurrentes en la era digital. Estos implican el uso de datos que son totalmente diferentes entre sí. La ciencia de los datos es un conjunto más grande que contiene una gran cantidad de información; la inteligencia empresarial puede considerarse como una parte del panorama general. Ambos son procesos centrados en los datos, pero hay alguna diferencia entre los dos. La inteligencia empresarial se centra en el análisis de las cosas, mientras que la ciencia de los datos pretende predecir las tendencias futuras. La ciencia de los datos requiere un conjunto de habilidades técnicas eficaces en comparación con la inteligencia empresarial.
La certificación Power BI permite a los candidatos interesados explorar conceptos de Power BI como el diseño de escritorio de Microsoft Power BI, informes de BI, cuadros de mando, comandos DAX de Power BI y funciones. Microsoft Power BI es una plataforma de inteligencia de negocios ampliamente utilizada, y esto sigue un enfoque de aprendizaje práctico aplicado.
Inteligencia empresarial:
This is a means of performing descriptive analysis of data with the help of technology, skills for allowing one to make informed business decisions. The tools which are used for business intelligence collect, govern, and transform data. This allows decision-making by enabling data sharing between internal and external stakeholders. The main aim of BI is to derive actionable intelligence from data. BI enables acton such as gaining a better understanding of the market, uncovering new revenue opportunities, improving business processes, and staying ahead of competitors. This has shown its impact on cloud computing. Cloud has made it possible to collect data from resources and use this efficiently. This deals with the analysis of structured and unstructured data, which paves the way for new and profitable business opportunities. Business intelligence tools enhance the chances of enterprises entering a new market as this helps in studying the impact of marketing efforts.
Importancia de la inteligencia empresarial:
Dado que el volumen de datos es cada vez mayor, la inteligencia empresarial es más esencial que nunca para proporcionar una instantánea completa de la información empresarial. Esto orienta hacia una toma de decisiones informada e incluso identifica el área de mejora, lo que conduce a una mayor eficiencia organizativa e incluso aumenta el resultado final.
La ciencia de los datos:
La ciencia de los datos consiste principalmente en extraer información de conjuntos de datos y crear una previsión. Esto implica el uso de aprendizaje automático, análisis descriptivo y otras herramientas sofisticadas de análisis. Se trata de un proceso de recogida y mantenimiento de datos. Además, esto implica el proceso de datos a través de la minería de datos, el modelado y el resumen. Después de esto, se lleva a cabo el análisis de los datos, etc. Después de analizar los datos, se pueden descubrir los patrones que hay detrás de los datos brutos para predecir las tendencias futuras. La ciencia de los datos se utiliza en diferentes sectores. Las empresas pueden utilizar un enfoque ideado para desarrollar nuevos productos, estudiar las preferencias de los clientes y predecir las tendencias del mercado. En este caso, se puede recopilar un gran volumen de datos de los registros médicos electrónicos y de los rastreadores de fitness individuales.
Importancia de la ciencia de los datos:
La ciencia de datos en diferentes empresas es capaz de predecir, preparar y optimizar sus operaciones. La ciencia de los datos desempeña un papel importante en la experiencia del usuario; para muchas empresas, la ciencia de los datos es lo que les permite ofrecer servicios personalizados y a medida.
Business intelligence vs. Data Science: ¿Es lo mismo o es diferente?
La inteligencia empresarial y la ciencia de los datos desempeñan un papel fundamental en la producción de conocimientos prácticos para las empresas. Veamos algunos atributos comunes entre ambos:
- Perspectiva: la inteligencia empresarial se centra en el presente, mientras que la ciencia de los datos mira hacia el futuro y predice lo que ocurrirá después. La inteligencia empresarial trabaja con datos pasados para determinar el curso de acción responsable, mientras que la ciencia de datos crea modelos predictivos que reconocen las posibilidades futuras.
- Tipos de datos: la inteligencia empresarial trabaja con datos estructurados, que suelen estar almacenados en almacenes de datos o en silos de datos. La ciencia de los datos trabaja con datos estructurados y, además, resulta en un mayor tiempo, que se dedica a limpiar y mejorar la calidad de los datos.
- Entregables: los informes se utilizan cuando se trata de inteligencia empresarial. Los diferentes entregables de la inteligencia empresarial incluyen la creación de cuadros de mando y la realización de solicitudes ad hoc. Los entregables de la ciencia de los datos tienen objetivos finales similares y se centran en proyectos a largo plazo. Estos proyectos incluyen la creación de modelos en producción en lugar de trabajar a partir de herramientas de visualización de la empresa.
- Proceso: la diferencia entre los procesos de ambos se remonta al tiempo, lo mismo que influye en la naturaleza de los resultados. La inteligencia empresarial gira principalmente en torno a la analítica descriptiva. Es el primer paso del análisis y establece el escenario de lo que ocurrió en el pasado. Aquí los usuarios empresariales no técnicos pueden entender e interpretar los datos mediante la visualización. La ciencia de los datos adoptaría el enfoque exploratorio y significa investigar los datos a través de sus atributos, probar hipótesis y explorar diferentes tendencias, y responder a preguntas sobre la base del rendimiento.
- Toma de decisiones: la inteligencia empresarial y la ciencia de los datos se utilizan para impulsar las decisiones, y esto es fundamental para determinar la naturaleza de la toma de decisiones. La naturaleza prospectiva de la ciencia de datos se utiliza en la vanguardia de la planificación estratégica y determina el curso futuro. Estas decisiones son preventivas en lugar de reactivas. La inteligencia empresarial ayuda a la toma de decisiones basándose en los resultados anteriores que se han producido. Se trata de una forma de proporcionar información, lo que contribuye a la toma de decisiones empresariales.
Conclusión:
Tanto la inteligencia empresarial como la ciencia de los datos tienen diferencias, pero el objetivo final de ambas está alineado en última instancia. Es importante tener en cuenta la perspectiva complementaria de ambos. Desde el punto de vista de la empresa, tanto la ciencia de los datos como la inteligencia empresarial desempeñan funciones similares en los procesos de negocio que proporcionan información basada en hechos y apoyan las decisiones empresariales. La ciencia de los datos y la inteligencia empresarial son facilitadores el uno del otro, y se dice que la ciencia de los datos se realiza mejor junto con el BI. Son necesarios para tener una comprensión eficiente de las tendencias de la empresa que están ocultas en la gran cantidad.
Para resumirlo de forma sencilla, la ciencia de los datos y la inteligencia empresarial no son lo mismo, sino que esto representa la evolución de la inteligencia empresarial; por lo tanto, poner los datos en introspección desempeña un papel central en la empresa. La ciencia de los datos y la inteligencia empresarial son papeles igualmente vitales en el mismo equipo. Los papeles individuales son diferentes, y cuando se juntan, sirven al mundo analítico empresarial más amplio. Aunque hay una diferencia en la forma en que la ciencia de los datos y el BI manejan las herramientas objetivas, el juego final es el mismo.
James es el jefe de marketing de Tamoco