商业智能vs.数据科学

了解这两个概念之间的区别

写的塞巴斯蒂安•泰勒

2023年1月26日更新

什么是商业智能和数据科学?

商业智能(BI)和数据科学都是以数据为中心的过程，但两者之间存在一些关键区别。一般来说，商业智能侧重于分析过去的事件，而数据科学旨在预测未来的趋势。数据科学需要更多技术技能与商业智能相比。

商业智能vs.数据科学

商业智能是基于使用数据驱动行动的概念。它旨在通过数据处理和分析为商业领袖提供可操作的见解。例如，一个企业分析它的关键绩效指标(kpi)找出它的优点和缺点。因此，管理团队可以决定公司在哪些领域可以提高其运营效率。

用数据支持决策并不是一种新做法。然而，BI技术的显著改进也意味着在速度、效率和有效性方面的显著改进。自动化和数据可视化就是两个例子，它们都在改变商业智能的过程。

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数据科学涉及从数据集中提取信息并创建预测。它使用机器学习描述性分析，以及其他复杂的分析工具。数据科学的过程始于数据的收集和维护。第二步是通过数据挖掘、建模和汇总来处理数据。

下一步是数据分析，可以通过文本挖掘、回归、描述和预测分析等进行数据分析。通过分析数据，可以发现原始数据背后的模式，从而预测未来的趋势。

数据科学被广泛应用于许多行业。企业可以使用这种方法开发新产品，研究客户偏好，预测市场趋势。例如，自动驾驶开发人员收集大量数据用于统计分析。开发人员致力于改进自动驾驶系统，使其能够通过机器学习对不同的情况做出反应。

数据科学也是医疗保健行业的重要工具。大量数据可以从电子医疗记录和个人健康追踪器中收集。通过将数据科学工具应用于收集的数据，专业人员可以更好地了解疾病，并开发更有效的治疗方法。

商业智能和数据科学都将数据转化为支持业务决策的信息。然而，这两种方法之间存在细微差别。

	商业智能	数据科学
目标	侧重于识别历史趋势;回答诸如上一段时间发生了什么以及发展趋势等问题	从数据集中提取信息并创建预测;回答将会发生什么或哪个是最有可能的结果
技能要求	基本的统计和业务知识，以及数据转换和可视化技能	更多的技术技能，如编码，数据挖掘，以及更高级的统计和领域知识
数据收集和管理	设计用于管理组织良好的数据	设计用于管理大量动态和较少结构化的数据
复杂性	在日常业务管理上更加务实;成本更低，需要的资源更少	在预测能力、管理动态数据的能力以及对更高级技能的要求方面更加复杂