Ciencia de datos:
la ciencia de datos es básicamente un campo en el que la información y el conocimiento se extraen de los datos mediante el uso de varios métodos, algoritmos y procesos científicos. Por lo tanto, se puede definir como una combinación de varias herramientas matemáticas, algoritmos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático que se utilizan para encontrar patrones ocultos y conocimientos de los datos que ayudan en el proceso de toma de decisiones. La ciencia de datos se ocupa tanto de datos estructurados como no estructurados. Está relacionado tanto con la minería de datos como con el big data. La ciencia de datos implica estudiar las tendencias históricas y, por lo tanto, utilizar sus conclusiones para redefinir las tendencias actuales y también predecir las tendencias futuras.
Business Intelligence:
Business Intelligence (BI) es básicamente un conjunto de tecnologías, aplicaciones y procesos que utilizan las empresas para el análisis de datos comerciales. Básicamente se utiliza para la conversión de datos sin procesar en información significativa que, por lo tanto, se utiliza para la toma de decisiones comerciales y acciones rentables. Se ocupa del análisis de datos estructurados y, a veces, no estructurados, lo que allana el camino para nuevas y rentables oportunidades comerciales. Apoya la toma de decisiones basada en hechos en lugar de la toma de decisiones basada en suposiciones. Por lo tanto, tiene un impacto directo en las decisiones comerciales de una empresa. Las herramientas de inteligencia comercial mejoran las posibilidades de que una empresa ingrese a un nuevo mercado y ayudan a estudiar el impacto de los esfuerzos de marketing.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Data Science y Business Intelligence:
| Factor | Ciencia de los datos | Inteligencia de negocios |
|---|---|---|
| Concepto | Es un campo que utiliza matemáticas, estadísticas y otras herramientas para descubrir los patrones ocultos en los datos. | Básicamente es un conjunto de tecnologías, aplicaciones y procesos que utilizan las empresas para el análisis de datos comerciales. |
| Enfoque | Se enfoca en el futuro. | Enfoca el pasado y el presente. |
| Datos | Se trata tanto de datos estructurados como no estructurados. | Se trata principalmente solo con datos estructurados. |
| Flexibilidad | La ciencia de datos es mucho más flexible ya que se pueden agregar fuentes de datos según los requisitos. | Es menos flexible, ya que en el caso de las fuentes de datos de inteligencia empresarial es necesario planificarlas previamente. |
| Método | Hace uso del método científico. | Hace uso del método analítico. |
| Complejidad | Tiene una mayor complejidad en comparación con la inteligencia de negocios. | Es mucho más simple en comparación con la ciencia de datos. |
| Pericia | Su experiencia es científico de datos. | Su experiencia es usuario de negocios. |
| Preguntas | Se trata de las preguntas qué pasará y qué pasaría si. | Se trata de la pregunta qué pasó. |
| Instrumentos | Sus herramientas son SAS, BigML, MATLAB, Excel, etc. | Sus herramientas son InsightSquared Sales Analytics, Klipfolio, ThoughtSpot, Cyfe, TIBCO Spotfire, etc. |
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Artículo escrito por sakshi17bcs1162 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA