تحليلات الأعمال مقابل علوم البيانات- كيف تقارن

إن معرفة كيفية تسخير البيانات الضخمة والاستفادة منها أمر مطلوب من قبل المنظمات الموجهة نحو النمو التي تريد أن تظل قادرة على المنافسة. في حين أن هناك العديد من حلول ذكاء الأعمال المختلفة والذكاء الاصطناعي المتاحة لجمع وإدارة كميات كبيرة من المعلومات، لا تزال العديد من الشركات لا تفهم بالضبط ما للقيام بكل البيانات الجديدة التي لديهم.

في حين أن الإدارة قد تعرف بالضبط ما يجب إصلاحه داخليًا، إلا أن فهم كيفية استخدام البيانات لتحديد السبب الدقيق للمشكلة يمكن أن يكون معقدًا.

المنظمات الأخرى لديها احتياجات مختلفة. على سبيل المثال، قد ترغب المؤسسات التعليمية في استخدام البيانات التي تم جمعها لفهم كيفية تأثير الرفاهية العاطفية للطلاب على قدراتهم التعليمية.

لحسن الحظ، هناك محللون أعمال لديهم خبرة في التعلم الآلي يعرفون كيفية استخدام البيانات لتلبية المتطلبات المختلفة والإجابة على الأسئلة المعقدة. لكن أولاً، تحتاج كل مؤسسة إلى فهم الفرق بين علم البيانات والتحليلات لتحديد المجال الأكثر قابلية للتطبيق على مجموعة ظروفها الخاصة.

علوم البيانات مقابل تحليلات الأعمال

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يدمج الإحصاء ومهارات البرمجة لاستخراج رؤى قيمة من البيانات. يستخدم خوارزميات معقدة ونمذجة تنبؤية لتحليل المعلومات المنظمة وغير المهيكلة وتوليد معلومات استخباراتية لا علاقة لها بقرارات تجارية محددة. في

المقام الأول، يقوم عالم البيانات بحل المشكلات المعقدة من الناحية التحليلية من منظور أوسع، مثل جذور سلوك العملاء أو أنماطهم في اتجاهات السوق.

بينما غالبًا ما يتم استخدام تحليلات الأعمال وعلوم البيانات بالتبادل، إلا أنهما تخصصان منفصلان. يستخدم كلاهما البيانات لتوليد رؤى، لكن BA تركز على تحليل المعلومات التاريخية في سياق مشكلة عمل محددة.

علم البيانات عبارة شاملة لكل ما يتعلق باستخراج البيانات، بما في ذلك التحليلات. باختصار، BA هي مجموعة فرعية من مجال علوم البيانات، تمامًا كما هي مجموعة فرعية من ذكاء الأعمال.

هناك العديد من الاختلافات الأخرى بين علم البيانات وتحليلات الأعمال، بما في ذلك

1. الخوارزميات والبيانات غير المهيكلة

ينتقل علم البيانات إلى المواقف غير المعروفة التي لا تحتوي على خوارزميات سابقة تستخدم لاستخراج الأفكار. والغرض منه هو حل المشكلات المعقدة التي لم يعالجها أحد في الماضي باستخدام كل من مجموعات البيانات غير المهيكلة (البيانات بدون نموذج محدد مسبقًا) ومجموعات بيانات المرجع المهيكلة.

نظرًا لأن علم البيانات لا يأخذ في الاعتبار المعلومات التاريخية، يتم حل المشكلات من خلال استكشاف البيانات وإيجاد أفضل طريقة لإنشاء نموذج يمكنه تقديم رؤى. وهذا يتطلب علماء بيانات ذوي خبرة ماهرين في النمذجة التنبؤية والخوارزميات الإحصائية.

يقوم محللو البيانات بإجراء درجة البكالوريوس باستخدام المعلومات التاريخية لإنشاء نموذج تنبؤي. يبحث محلل البيانات فقط في البيانات المهيكلة لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات في الوقت الفعلي والبيانات السابقة للعثور على أفضل مسار للمضي قدمًا في المستقبل. هناك خوارزميات وصيغ سابقة تم وضعها قبل أن يقوم المحلل بإجراء تحليلات الأعمال.

2. معرفة الترميز وعلوم الكمبيوتر

لا تتطلب تحليلات الأعمال عادةً من المحلل إجراء الترميز أو لغة البرمجة لتعليم الكمبيوتر كيفية التصرف. بدلاً من ذلك، تكون تحليلات الأعمال أكثر توجهاً نحو فهم الإحصائيات والقيم العددية لتحديد الأنماط.

يتطلب علم البيانات كلاً من التحليل الكمي والفهم الشامل لعلوم الكمبيوتر. يجب أن يعرف هذا المحلل كيفية البرمجة حتى يتمكن من التنقل في البيانات الضخمة وتطوير النماذج. تسمح العديد من أدوات الترميز للمحلل بالتحقق من صحة النماذج الإحصائية والتركيز على الحلول وبناء أنظمة المؤسسات الكبيرة عبر الإنترنت.

3. استخدام الصناعة

عادةً ما يتم استخدام علم البيانات في مجالات مختلفة عن تحليلات الأعمال. نظرًا لاستخدام علم البيانات لحل المشكلات الواسعة والمعقدة، فإنه غالبًا ما يتم استخدامه في الأوساط الأكاديمية أو التمويل أو التجارة الإلكترونية أو شركات التكنولوجيا.

فمثلا, يمكن استخدام علم البيانات من قبل المؤسسات التعليمية لإيجاد طرق جديدة لابتكار المناهج الدراسية, مراقبة متطلبات التلاميذ, أو استخدام الاستطلاعات لتقييم المهارات الاجتماعية والعاطفية. استخدمت شركات مثل Amazon علم البيانات لإنشاء أنظمة توصية أو أنظمة تصفية تتنبأ بتفضيلات العملاء.

في حين أن هناك تقاطعًا بين الصناعات التي تستخدم علوم البيانات وتحليلات الأعمال، إلا أن درجة البكالوريوس مناسبة بشكل أفضل لتجار التجزئة والمسوقين والمصنعين. نظرًا لأنها تستخدم معلومات تاريخية لإنشاء نماذج تنبؤية، غالبًا ما تستخدم هذه الصناعات التحليلات لتحديد أوجه القصور والقضاء عليها في المستقبل.

على سبيل المثال، قد يستخدم بائع التجزئة درجة البكالوريوس لتحديد أوجه القصور في إدارة المخزون السابقة، مما يؤدي إلى عملية إعادة ترتيب أكثر بساطة في المستقبل.

قد تستخدم الشركة المصنعة تحليل الأعمال لتحديد متى تميل المعدات إلى الانهيار في الماضي، مما يضمن اتخاذ تدابير وقائية في المستقبل لإجراء الصيانة قبل تعطل المعدات.

4. الأنماط مقابل مشاكل الأعمال

باختصار، يهتم علم البيانات أكثر بتحليل الاتجاهات والأنماط التي لم يتم ملاحظتها من قبل. يتم إنشاء خوارزميات ونماذج جديدة من خلال مراقبة هذه الاتجاهات، مما يساعد على عمل تنبؤات مستقبلية أو تقديم تقييم واسع لقضية معقدة.

يتم استخدام تحليلات الأعمال لحل مشكلة معينة وتحديد أوجه القصور لاتخاذ قرارات مستقبلية أفضل.

في حين أن الصناعات قد تستخدم مزيجًا من كلا التخصصين، إلا أن التحليلات أفضل في تحسين سير العمل اليومي والكفاءة التشغيلية. كما أنه مفضل للشركات الناشئة أو المؤسسات الصغيرة التي تسعى للعثور على عملاء جدد وتوليد تدفقات الإيرادات. علم البيانات هو الأفضل للأوساط الأكاديمية أو المنظمات الكبيرة التي تتطلع إلى تقييم قضايا واسعة.

الوجبات الجاهزة الرئيسية

في الختام، فيما يلي النقاط الرئيسية التي يجب تذكرها حول تحليلات الأعمال مقابل

• علوم البيانات - علم البيانات هو مجال واسع يتطلب مهارات البرمجة والنمذجة للإجابة على المشكلات المعقدة. تستخدم تحليلات الأعمال المعلومات التاريخية والحالية لتحديد أوجه القصور والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
• يتطلب علم البيانات من المحلل التعمق في مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة لإنشاء نماذج جديدة. لا تنظر تحليلات بيانات الأعمال عادةً إلى البيانات غير المهيكلة، ولا تتطلب برمجة جديدة.
• يتطلب علم البيانات مهارات الترميز والبرمجة بينما تحليلات الأعمال لا تفعل ذلك.
• عادة ما يتم استخدام علم البيانات من قبل شركات التكنولوجيا والتجارة الإلكترونية والأوساط الأكاديمية. يتم استخدام BA في كثير من الأحيان من قبل الشركات المصنعة وتجار التجزئة والمسوقين.
• يتم استخدام علم البيانات من منظور أوسع ولا يحدد أوجه القصور أو يحل احتياجات العمل اليومية. تعد درجة البكالوريوس خيارًا أفضل للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تسعى إلى تحسين الكفاءة التشغيلية وتبسيط سير العمل.