https://virgool.ir/feed/@saeedhasanabadi4810full-stack developerfa2026-11-12 09:46:01https://files.virgool.ir/upload/users/739018/avatar/XmoCTX.jpeghttps://virgool.ir/@saeedhasanabadi4810https://virgool.ir/@saeedhasanabadi4810/تفاوت-علم-داده-با-هوش-تجاری-kkryxjjparvq عکس از geeksforgeeks.orgشما میتوانید نسخه ی انگلیسی را از طریق سایت medium دنبال کنید در صنعت در حال توسعه علوم کامپیوتر ، کلمات اغلب با هم همپوشانی دارند ، در نتیجه عدم درک یا حالت سردرگمی پیرامون این مفاهیم وجود دارد. این هم پوشانی ها در مباحثی از قبیل داده های بزرگ (big data) و مبحث تجزیه و تحلیل (analytics) به وجود آمده اند و همچنین هوش مصنوعی (artificial intelligence) در مقابل یادگیری ماشین (machine learning) و هوش شناختی (cognitive intelligence) بارها به جای هم استفاده شده اند ، علم داده (Data Science) با هوش تجاری ( Business Intelligence) نیز یکی از موارد مورد بحث است. اگرچه علم داده( Data Science ) تفاوت های بارزی با هوش تجاری دارد ، اما به طور منطقی می توان آن را تکامل هوش تجاری (BI) دانست. برای نشان دادن این دیدگاه ، ما به روش های متفاوت و یکسان بودن این دو رشته نگاه خواهیم کرد.علم داده (Data Science) :علم داده ( data science) اساساً زمینه ای است که در آن اطلاعات و دانش با استفاده از روشهای مختلف علمی ، الگوریتم ها و فرایندها از داده ها استخراج می شود. بنابراین می تواند به عنوان ترکیبی از ابزارهای مختلف ریاضی ، الگوریتم ها ، آمار و تکنیک های یادگیری ماشین تعریف شود بنابراین برای یافتن الگوها و ویژگی های پنهان از داده ها که به فرایند تصمیم گیری کمک می کند ، استفاده می شود. علم داده( data science) هم با داده های ساختار یافته (structured) و هم بدون ساختار (unstructured ) سروکار دارد. واین علم هم به داده کاوی ( data mining ) و هم به داده های بزرگ (big data) مربوط می شود. علم داده( data science) شامل مطالعه روندهای تاریخی و در نتیجه استفاده از نتیجه گیری برای تعریف مجدد روندهای فعلی و همچنین پیش بینی روندهای آینده است.هوش تجاری (Business Intelligence) :هوش تجاری (BI) اساساً مجموعه ای از فناوری ها ، برنامه ها و فرایندهایی است که توسط شرکت ها برای تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می شود. این علم اساساً برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار مورد استفاده قرار می گیرد که بنابراین برای تصمیم گیری در تجارت و اقدامات سودآور استفاده می شود. این علم با تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و یا بعضاً بدون ساختار سروکار دارد که زمینه را برای فرصت های تجاری جدید و سودآور را هموار می کند. همچنین از تصمیم گیری بر اساس واقعیت ها نسبت به تصمیم گیری مبتنی بر فرض پشتیبانی بهتری می کند. بنابراین تأثیر مستقیمی بر تصمیمات تجاری یک شرکت دارد. ابزارهای هوش تجاری شانس ورود بنگاه اقتصادی به بازار جدید و همچنین کمک به مطالعه تأثیر تلاش های بازاریابی را افزایش می دهد.ویژگی ها در یک نگاه تفاوت اساسی - هوش تجاری ( BI) نسخه ساده تری از علم داده ( data science) است. کاربرد هوش تجاری BI در زمینه داشبورد ، مدیریت داده ، ترتیب داده ها و تولید اطلاعات از داده ها است. در حالی که علم داده( data science) همه چیز در مورد استفاده از آمار و ابزار پیچیده در داده ها برای پیش بینی یا تجزیه و تحلیل آنچه ممکن است اتفاق بیفتد را پوشش می دهد.علم داده ( data science) می تواند به راحتی به عنوان یک تکامل سیستم هوش تجاری BI بیان شود . در واقع باید بگوییم که تحلیلگران هوش تجاری و دانشمندان داده با هم همکاری می کنند تا داده های خام را به اطلاعات مفید تبدیل کنند.تحلیلگران هوش تجاری (BI) بیشتر از "چرایی" روی "چیستی " موضوع تمرکز می کنندوظیفه اصلی یک تحلیلگر هوش تجاری (BI ) یافتن الگوها و روندها در داده های تاریخی کسب و کار شما است.این باعث می شود هوش تجاری (BI) تا حد زیادی کاوش در روندهای گذشته باشد ، در حالی که علم داده (data science) پیش بینی ها و اهمیت پشت این روندها را پیدا می کند. هر دو دیدگاه در نهایت ارزشمند و مکمل یکدیگر هستند. تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل داده های هوش تجاری (BI) ، داده ها را در قالبی قرار می دهد که دانشمندان می توانند به راحتی هنگام ساخت مدل ها دوباره مورد استفاده قرار گیرند.جعبه ابزار معمول تحلیل گر شامل نرم افزارهایی مانند داشبورد BI - که تجسم عملکرد کسب و کار را آسان می کند (اگرچه داشبورد فاقد انعطاف پذیری و ظرفیت کد است) - و زبان های برنامه نویسی مانند SQL برای دستکاری داده ها و پایگاه داده های جستجو استفاده میشود . با استفاده از این ابزارها ، تحلیلگران BI می توانند تأثیر برخی رویدادها را در خط مشی یک کسب و کار ارزیابی کنند و یا عملکرد یک شرکت را با سایر شرکت های همان بازار مقایسه کنند.هوش تجاری + علم داده = بهبود عملکرد در نهایت ، علم داده ( data science) بهتر است همراه با هوش تجاری (BI) انجام شود.در حالی که هر دو گروه در تلاشند بازار و روند کسب و کار را که در حجم زیادی از داده ها پنهان شده است درک کنند ، هوش تجاری (BI) اولین قدم منطقی برای شرکت هایی است که شروع به جمع آوری داده های بزرگ می کنند.اما اگر در حال حاضر تیم هوش تجاری BI مستقر هستید و مقادیر قابل توجهی از داده ها را جمع آوری می کنید ، علم داده( data science) می تواند به شما در پیش بینی آینده کسب و کار ، اصلاح محصولات و مقیاس عملیات کمک کند.مقایسه فناوری -بازار به طور فزاینده ای در حال رقابت است ، با افزایش مشکلات پیچیده تجارت و ایجاد انگیزه در ابتکار ، شرکت ها باید تمرکز خود را از هوش تجاری (BI) سنتی به علم داده( data science) تغییر دهند.این اهمیت تحلیلگران هوش تجاری را از بین نمی برد زیرا آنها کسانی هستند که می توانند الگوها و روندهای داده های تاریخی یک کسب و کار را پیدا کنند. می توان گفت که تحلیلگران هوش تجاری (BI) روندهای گذشته را کشف می کنند در حالی که دانشمندان داده پیش بینی ها و اهمیت پشت این روندها را پیدا می کنند. به این ترتیب دانشمندان داده با كمك اطلاعات ارزشمند به آنها - مانند خط اصلی ، هزینه ، پیش بینی ریسك و موارد دیگر - به شركت ها كمك می كنند تا بلاتكلیفی آینده را كاهش دهند.این درمورد پاسخ دادن به سوالاتی است که ممکن است در یک واحد تجاری خیلی واضح به نظر نرسد آنها در مشاهده روابط بین متغیرهای مختلف کمک می کنند اما دقیقاً آنها را پیش بینی نمی کنند. همانطور که گفته شد ، هوش تجاری (BI) در مورد "چیستی " بخشی از تجارت است و به راحتی معنای جدیدی به دست نمی آورد یا بینش جدیدی را برای داده های جدید اعمال نمی کند. از آنجا که هوش تجاری (BI) به طور سنتی به سوابق ذخیره شده در پایگاه های اطلاعاتی رابطه ای متکی است معمولاً با تمرکز روی شرایط فعلی یا رو به عقب کار می کند.از طرف دیگر ، علم داده( data science) ، مسیری متفاوت از هوش تجاری (BI) دارد ، زیرا با استفاده از روش آماری صریح تر ، به تجزیه و تحلیل های پیش بینی کننده متکی است. دانشمندان داده ، برخلاف فقط یافتن الگوها ، آزمایش ها و فرضیه هایی را برای رسیدن به جنبه "چرایی" و "چگونگی " یک مسئله انجام می دهند. مشخصات دانشمند داده ترکیبی از آمار ، فناوری اطلاعات و درک تجاری است. با این وجود ، تمرکز بیشتری بر روی آمار کاربردی است.مقایسه شغلی -صحبت از شغل هوش تجاری (BI) ، نیاز به مدارک نسبتاً کمتری نسبت به یک دانشمند داده دارد. نیاز به تجربه رسمی کمتر از فعالیت در علم داده( data science) ، هدف اصلی هوش تجاری (BI) کمک به تصمیمات استراتژیک تجاری است. حتی کسی که سابقه مدیریت داده یا زمینه مربوط به فناوری اطلاعات را دارد می تواند با سهولت نسبی به سمت هوش تجاری (BI) برود.جمع بندی -به طور خلاصه ، علم داده ( data science) و هوش تجاری (BI) تسهیل كننده یكدیگر هستند و می توان گفت كه دانش داده بهتر است همراه با هوش تجاری (BI) انجام شود. هر دوی آنها لازم است که درک کارآمدی از روند کسب و کار نهفته در حجم زیادی از داده ها داشته باشند. در حالی که هوش تجاری (BI) اولین قدم منطقی است ، علم داده( data science) برای درک عمیق تر آن را دنبال می کندسعید حسن آبادیسعید حسن آبادیMon, 22 Mar 2021 16:55:22 +0430