داده ها … (نفت، ارز، طلا، آب، خاک) جدید هستند. اینها همه گزینه هایی هستند که Google به صورت خودکار به عنوان عبارات جستجوی پیش بینی شده فهرست شده است. واضح است که داده ها از ارزش بالایی برخوردار هستند، و به درستی نیز چنین است. سازمان ها از داده ها برای انجام کارهای شگفت انگیز استفاده می کنند. اصطلاح کلیدی به جای جمع آوری، «استفاده» است. فرآیند جمع آوری داده ها به خوبی تثبیت شده است. در واقع، سازمان های آینده نگر حتی قبل از اینکه بدانند چگونه از آن استفاده خواهند کرد، شروع به جمع آوری داده ها کردند. آنها دریافتند که داده ها ارزش زیادی دارند، حتی اگر هنوز نمی دانستند چگونه آن مقدار را استخراج کنند. اکنون چالش این است که چگونه از این داده ها برای به دست آوردن بینش های ارزشمند برای تجارت استفاده کنیم.
اکنون تلاشها در میان متخصصان هوش تجاری و علم داده بر چگونگی استفاده از همه دادهها متمرکز شده است. حجم، سرعت و تنوع داده ها در حال افزایش پیچیدگی هستند. منابع داده جدید، ساختاریافته و بدون ساختار، در فضای ابری و از برنامههای SaaS باید با انبارهای داده قدیمی در محل ادغام شوند. نیاز به تصمیم گیری در زمان واقعی نیاز به دریافت و پردازش سریعتر دارد.
هوش تجاری و علم داده باید دست به دست هم دهند تا به این چالش ها رسیدگی کنند. برای استفاده مؤثر از هوش تجاری و علم داده، به ابزارهایی نیاز دارید که بتوانند هر دو را مدیریت کنند و به طور یکپارچه با داده های یکسان کار کنند.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری (BI) وسیله ای برای انجام تجزیه و تحلیل توصیفی داده ها با استفاده از فناوری و مهارت ها برای تصمیم گیری آگاهانه تجاری است. مجموعه ابزارهای مورد استفاده برای BI داده ها را جمع آوری، اداره و تبدیل می کند. با امکان اشتراک گذاری داده ها بین ذینفعان داخلی و خارجی، تصمیم گیری را تسهیل می کند. هدف BI به دست آوردن هوش عملی از داده ها است. برخی از اقداماتی که BI ممکن است فعال کند عبارتند از:
• درک بهتری از بازار
• کشف فرصت های درآمدی جدید
• بهبود فرآیندهای کسب و کار
• جلوتر بودن از رقبا
تاثیرگذارترین عامل BI در سال های اخیر رایانش ابری بوده است. Cloud، پردازش دادههای بیشتر، از منابع بیشتر و کارآمدتر از قبل از استفاده از فناوریهای ابری را ممکن کرده است.
علم داده چیست؟
علم داده یک مطالعه میان رشتهای است که از دادهها برای استخراج بینشهای آیندهنگر معنادار استفاده میکند. از آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تخصص موضوعی هر آنچه که در حال تجزیه و تحلیل هستید استفاده می کند. هدف علم داده اغلب پاسخ به سؤالاتی است که می پرسند “اگر … چه اتفاقی می افتد؟”
همانند بسیاری از علوم، فناوری و ابزارها بخش مهمی از علم داده هستند. یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی همگی نقش مهمی دارند.
علم داده در مقابل هوش تجاری
درک تفاوت بین علم داده و هوش تجاری مفید است. درک اینکه چگونه آنها دست در دست هم کار می کنند به همان اندازه مفید است. مسئله انتخاب یکی یا دیگری نیست. این به انتخاب راه حل مناسب برای به دست آوردن بینشی که به دنبال آن هستید بستگی دارد.
شاید ساده ترین راه برای تمایز این باشد که علم داده را از نظر آینده و BI را بر حسب گذشته و حال در نظر بگیرید. علم داده با تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجزیه و تحلیل تجویزی سر و کار دارد، در حالی که BI با تجزیه و تحلیل توصیفی سر و کار دارد. سایر عوامل متمایز کننده دامنه، ادغام داده ها و مجموعه مهارت است.
نوع تحلیل
علم داده به احتمال رویدادها و شرایط آینده نگاه می کند. تحلیل پیشبینیکننده از دادههای تاریخی برای پیشبینی روندهای تجاری، رفتار مشتری و موفقیت محصول استفاده میکند. در پی پاسخگویی به سوالاتی است که در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد. تجزیه و تحلیل تجویزی به دنبال یافتن راه حلی برای یک مشکل خاص تجاری است.
هوش تجاری به آنچه اتفاق افتاده است نگاه می کند. از تجزیه و تحلیل توصیفی برای ارائه داده های تاریخی به واحدهای تجاری به گونه ای استفاده می کند که تجسم و درک را برای آنها آسان کند. BI اغلب برای تولید گزارش هایی استفاده می شود که به طور واضح و دقیق وضعیت فعلی کسب و کار را نشان می دهد.
محدوده
با توجه به اینکه هدف علم داده پیشبینی رویدادها یا شرایط است، فرآیند با یک ایده یا فرضیه خاص شروع میشود. سپس تعیین می کند که آیا این فرضیه درست است یا خیر. بالاخره یک علم است. تجزیه و تحلیل پیش بینی بر روی آن فرضیه خاص انجام می شود.
برعکس، هوش تجاری باید از نظر دامنه عمومی باشد. تجزیه و تحلیل توصیفی باید به هر واحد تجاری اجازه دهد تا هر نوع گزارشی را که نیاز دارد تولید کند. به عنوان مثال، دادهها باید از مدیر محصولی که موفقیت آخرین پروژه خود را ارزیابی میکند یا مدیر فروش که نتایج فصلی او را بررسی میکند، پشتیبانی کند.
یکپارچه سازی داده ها
فرآیند ادغام داده استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) برای هوش تجاری به خوبی کار می کند. این داده ها را قبل از بارگیری در انبار داده تبدیل می کند. این بدان معنی است که طرح واره انبار داده شناخته شده است، که استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل برای تولید گزارش را برای کاربران تجاری آسان می کند.
گزینه دیگر، بارگیری داده ها در انبار داده قبل از تبدیل، استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) است. با این روش یکپارچه سازی داده ها، می توان داده ها را در زمان پرس و جو تبدیل کرد. از آنجایی که پرس و جو را می توان برای برآورده کردن نیازهای تجزیه و تحلیل خاص بدون قفل شدن در طرحی خاص تنظیم کرد، ELT برای کاربردهای علم داده مناسب است.
مجموعه مهارت ها
بدیهی است که علم داده قلمرو دانشمندان داده است. در حالی که دانشمندان داده نیاز به مجموعه ای کامل از مهارت ها دارند، آنها همچنین به کمک فناوری اطلاعات، عملیات، واحدهای تجاری، امور مالی و دیگران هم نیاز دارند.
تحلیلگران کسب و کار با هوش تجاری مرتبط هستند و مطمئناً مهارت اولیه برای آن را دارند. با این حال، این کاربران تجاری هستند که بیشترین سود را دارند و بیشترین نیاز را به هوش تجاری دارند. به همین دلیل، بیشتر ابزارهای هوش تجاری دارای قابلیت های سلف سرویس موثر هستند. بدون این ویژگی، اطلاعات بینش تجاری به راحتی در دسترس کاربران تجاری قرار نمی گیرد.
شباهتهای بین علم داده و هوش تجاری
با وجود تفاوتهای بین علم داده و هوش تجاری، شباهت های زیادی هم بین آن ها وجود دارد: هر دو از دادهها برای ارائه بینش معنادار و عملی برای یک سازمان استفاده میکنند. شباهت های دیگر عبارتند از:
• ورود زباله / خروج زباله: کیفیت داده هایی که وارد سیستم می شوند تأثیر مستقیمی بر معنی دار بودن نتایج دارد.
• الزام و ضرورت همکاری: نه علم داده و نه هوش تجاری در یک فضای خلاء یا در فرهنگ سیلوها کار نمی کنند.
• کاربرد بهتر در زمان باهم بودن: هر دو وقتی با هم استفاده می شوند بینش مفیدتری ارائه می دهند.
• توانمندسازی با فضای ابری: در حالی که ممکن است بتوان از علم داده و هوش تجاری با استفاده از فناوری درون محل استفاده کرد، استفاده از ابر معمولاً آن را آسانتر، سریعتر، چابکتر، کمهزینهتر میکند و بینش بهتری را ارائه میدهد.
چرا آسان تر؟ تهیه سرورها و ذخیره سازی در یک سرویس ابری عمومی دردسرهای مربوط به سفارش و نصب سخت افزار را ندارد.
چرا سریع تر؟ یک سرور جدید میتواند در عرض چند دقیقه در فضای ابری راهاندازی و اجرا شود، برخلاف هفتهها (یا بیشتر) زمان مورد نیاز برای راهاندازی یک سرور داخلی و ذخیرهسازی.
چرا چابک تر؟ از آنجایی که برای پروژه های کوتاه مدت نیاز به افزایش یا کاهش زمان رشد دارید، منابع ابری به اندازه کافی چابک هستند تا نیازهای شما را در هر زمان مشخص کنند.
چرا ارزان تر؟ بسته به شرایط ، تهیه منابع ابری اغلب هزینه کمتری نسبت به خرید سخت افزار داخلی دارد. همچنین از هزینه های ارتقاء سخت افزار و به روز رسانی جلوگیری می کند.
چرا بینش بهتر؟ همکاری، کلید به دست آوردن بینش بهتر است. قرار دادن ابزارهای داده در فضای ابری به تیم هایی که از نظر جغرافیایی پراکنده هستند دسترسی بهتری به انبارهای داده و ابزارهای تحلیلی می دهد.
• ابزارهای مناسب برای یک کار مناسب: مجموعه ای از ابزارهایی که به طور یکپارچه با هم کار می کنند و قابلیت هایی را برای اطمینان از کیفیت مناسب داده ها، یکپارچگی داده ها و مدیریت کلی داده ها فراهم می کنند.
چگونه علم داده و هوش تجاری با هم کار می کنند ؟
اگرچه سازمانها میتوانند بینش معناداری از علم داده یا هوش تجاری به دست آورند، استفاده از این دو با هم بهترین بینش را برای هدایت تصمیمات استراتژیک فراهم میکند. وضعیتی را در نظر بگیرید که در آن یک شرکت خدمات حرفه ای برای برنده شدن در پیشنهادات با مشکل مواجه شده است. آنها منابع محدودی برای پاسخگویی به RFP ها دارند، بنابراین تصمیم می گیرند از یک فرآیند مبتنی بر داده برای تصمیم گیری در مورد برنده شدن در کدام RFP استفاده کنند.
این شرکت استفاده از هوش تجاری را برای بررسی نتایج RFP گذشته و ایجاد پروفایل هایی از مشتریان و پروژه هایی که نرخ برد بالایی دارند، انتخاب می کند. سپس، با استفاده از این بینش، شرکت میتواند فرضیهها و سناریوهای مختلفی ایجاد کند و از علم داده با یادگیری ماشینی برای پیشبینی احتمال برنده شدن پروژههای آینده استفاده کند. بنابراین، با استفاده از هوش تجاری و علم داده در کنار هم، این شرکت اکنون نمایه ای از داده ها در مورد مشتریان و پروژه هایی دارد که در موقعیت برنده شدن در تجارت هستند.
دیدگاه (2)
سلام. شما دوره آموزشی علم داده هم برگزار میکنید؟
درود بر شما. دوست عزیز میتوانید از طریق فرم ثبت نام دوره آموزشی درخواست خود را ارسال نمایید.