16 Δεκέμβριος 2017

Δέκα διαφορές ανάμεσα στη Data Science και την Επιχειρηματική Ευφυία

Σε προηγούμενα χρόνια, η επιχειρηματική ευφυία ήταν κάτι που μόνο μεγάλες επιχειρήσεις μπορούσαν να εκμεταλλευτούν. Κυρίως λόγω κόστους. Με τον καιρό όμως, τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας έγιναν φθηνότερα και πιο χρήσιμα για την συλλογή δεδομένων που οδηγούν σε καλύτερη κατανόηση της επιχείρησης.

 

Οι καιροί όμως άλλαξαν. Ο όγκος και η ποικιλία των δεδομένων μεγαλώνει κάθε μέρα και οι επιχειρήσεις χρειάζονται τη Data Science για να επωφεληθούν από τα δεδομένα γρηγορότερα από τους ανταγωνιστές τους. Η επιχειρηματική ευφυία και η Data Science είναι δύο πεδία που ξεχωρίζουν. Τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας απαντούν σε ερωτήματα που ξέρεις ήδη ότι πρέπει να ρωτήσεις. Δεν βοηθούν ιδιαίτερα στη πρόβλεψη παρά μόνο στη παρατήρηση σχέσεων ανάμεσα στις μεταβλητές. Δεν βγαίνει νέο νόημα από αυτές τις σχέσεις, ούτε βοηθούν στην εξερεύνηση νέων δεδομένων. Από την άλλη η Data Science και τα Big Data προγράμματά της, χρησιμοποιεί αρκετές τεχνολογίες και προσφέρουν στην εταιρεία καλύτερη γνώση για τον πελάτη και μπορούν να προβλέψουν τωρινές και μελλοντικές σχέσεις.

 

Data Science εναντίον παραδοσιακής επιχειρηματικής ευφυΐας

Η χρήση της Data Science επιτρέπει στις εταιρείες να σταματήσουν να αντιδρούν στην ανάλυση των δεδομένων αλλά να αρχίσουν να προβλέπουν, να ενεργούν πριν το γεγονός. Η μετάβαση από τη επιχειρηματική ευφυία στη Data Science είναι μεγάλο βήμα και βασικό κομμάτι στη μετατροπή σε μία βασισμένη σε δεδομένα επιχείρηση. Παρουσιάζουμε λοιπόν τις 10 βασικές διαφορές τους.

 

1. Οπτική Γωνία

 

Τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυΐας έχουν σχεδιαστεί για να κοιτάνε πίσω, βασιζόμενα σε αληθινά δεδομένα από αληθινά γεγονότα. Η Data Science κοιτάει μπροστά, ερμηνεύοντας την πληροφορία για να προβλέψει τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον.

 

2. Εστίαση

 

Η επιχειρηματική ευφυία δίνει λεπτομερείς αναφορές κλπ αλλά δεν λέει πως μπορεί τα δεδομένα που αναλύει να φαίνονται στο μέλλον.

 

3. Διαδικασία

 

Τα παραδοσιακά συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας τείνουν να είναι στατικά και συγκριτικά. Δεν προσφέρουν χώρο για αναζήτηση και πειραματισμό.

 

4. Πηγές Δεδομένων

 

Λόγω της στατικής τους φύσης, οι πηγές δεδομένων της επιχειρηματικής ευφυίας τείνουν να είναι σχεδιασμένες από πριν. Η Data Science προσφέρει μια πολύ πιο ευέλικτη προσέγγιση γιατί οι πηγές δεδομένων μπορούν να εισαχθούν στην πορεία κατά τις ανάγκες.

 

5. Μεταμόρφωση

 

Η επιχειρηματική αναλυτική βοηθάει σε ερωτήσεις που ήδη γνωρίζεις, ενώ η data science βοηθάει στην ανακάλυψη νέων ερωτήσεων.

 

6. Αποθήκευση

 

Τα δεδομένα πρέπει να είναι ευέλικτα. Τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας τείνουν να είναι αποθηκευμένα, που σημαίνει πως δύσκολα μοιράζονται σε όλη την επιχείρηση. Με Data Science μπορούν να μοιραστούν σε πραγματικό χρόνο

 

7. Ποιότητα δεδομένων

 

Κάθε ανάλυση δεδομένων είναι τόσο καλή όσο είναι η ποιότητα των δεδομένων. Η Data science προσφέρει μεγαλύτερη ευελιξία στα αποτελέσματα, με διαστήματα εμπιστοσύνης, με πιθανότητες και ακρίβεια.

 

8. Ποιος είναι επικεφαλής

 

Στο παρελθόν, τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας διαχειρίζονταν από την ομάδα IT. Με τη Data Science οι αναλυτές είναι επικεφαλής. Ξοδεύουν το χρόνο τους στην ανάλυση δεδομένων και στο να κάνουν προβλέψεις και όχι στη συντήρηση και διαχείριση των συστημάτων.

 

9. Ανάλυση

 

Τα αναδρομικά και προδιαγεγραμμένα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας είναι πολύ λιγότερο πιθανό να χρησιμοποιηθούν για ανάλυση σε σχέση με τα προγράμματα της Data Science.

 

10. Αξία στην επιχείρηση

 

Η ανάλυση δεδομένων πρέπει να βοηθάει στην λήψη αποφάσεων της επιχείρησης, δηλαδή να δίνει αξία στο εδώ και τώρα και να προβλέπει το μέλλον. Η Data Science είναι σε πολύ καλύτερο σημείο σε σχέση με την επιχειρηματική ευφυία για να το κάνει πράξη.