डेटा विज्ञान और व्यापार सूचना के बीच अंतर
चूंकि सूचना प्रौद्योगिकी सभी संगठनों में अधिक परिपक्व हो रही है, और अधिक शब्द आते हैं। और कोई आश्चर्य नहीं, लोग इस पर उलझन में क्यों आते हैं। यह आम तौर पर शब्दों का एक दूसरे के साथ अवधारणाओं का उपयोग करके और अवधारणाओं को ओवरलैप करने की ओर जाता है। लेकिन फिर यह एक आवश्यकता बन जाती है, इसके पीछे की अवधारणा को समझने के लिए ताकि इसे व्यावहारिक रूप से लागू करना आसान हो और कोई व्यापार के साथ न्याय कर सके।
पिछले वर्षों में, विश्लेषणात्मक सॉफ्टवेयर की खरीद और तैनाती महंगी थी। उस समय, यह कम डेटा बन गया है और इसलिए विभिन्न डेटासेट से संबंधित उद्योग की जानकारी इकट्ठा करने का आसान तरीका है, जो व्यापार के बारे में उपयोगी जानकारी दे सकता है।
हालांकि, डेटा आकार प्रति दिन विशाल दिन बन रहा है, न केवल मात्रा के मामले में बल्कि विविधता और वेग के मामले में भी। व्यापार को डेटा विज्ञान की आवश्यकता होती है जो बड़े आकार के डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदल सकती है। नवाचार की तेज गति, अवसर खोजने में बहुत अधिक ध्यान केंद्रित किया जाता है। अंतर्दृष्टि के निष्कर्ष और अवसर खोजने तक डेटा विज्ञान सीमित नहीं है। यह तब समाप्त होता है जब सब कुछ एक कहानी में लाया जा सकता है, जो उस क्षेत्र में काम करने वाले लोगों के विचार को प्रभावित कर सकता है। इसे कार्यवाही करने के लिए व्यावसायिक नेताओं को सक्षम करना चाहिए। तो आइए डेटा विज्ञान और व्यापार सूचना के बीच विस्तार से सरल अंतर को समझें।
डेटा विज्ञान बनाम व्यापार सूचना (इंफोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा विज्ञान बनाम व्यापार सूचना के बीच शीर्ष 20 तुलना है
डेटा विज्ञान बनाम व्यापार सूचना के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे डेटा विज्ञान और व्यापार सूचना के बीच अंतर निम्नानुसार है
उपरोक्त सभी तुलनाओं को ध्यान में रखते हुए, यह कहा जा सकता है कि डेटा विज्ञान और व्यापार सूचना दोनों धाराएं विश्लेषणात्मक और सूचना केंद्रित हैं, लेकिन अंतर्दृष्टि मूल्य के स्तर एक अंतर बनाते हैं। डेटा विज्ञान परिपक्व और भविष्य की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यही कारण है कि डेटा विज्ञान को व्यापार सूचना से एक विकास के रूप में कहा जाता है ।
व्यापार सूचना धारा में सामान्य कदम उठाए गए:
- सुधार करने के लिए एक व्यापार परिणाम सेट करें।
- विभिन्न डेटासेट से निर्णय लें, जो सबसे प्रासंगिक होगा।
- डेटा को एक अच्छे आकार में लाएं।
- एक अच्छा दृश्य देने के लिए डिजाइन केपीआई, रिपोर्ट, डैशबोर्ड डिजाइन ।
डेटा विज्ञान स्ट्रीम में सामान्य कदम उठाए गए:
- सुधार या भविष्यवाणी करने के लिए एक व्यावसायिक परिणाम सेट करें।
- सभी संभावित और प्रासंगिक डेटासेट इकट्ठा करें।
- एक मॉडल तैयार करने के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम चुनें।
- एक अच्छी सटीकता के लिए मॉडल का मूल्यांकन करें
- मॉडल को परिचालित करें
डेटा विज्ञान बनाम व्यापार सूचना तुलना तालिका
| डेटा विज्ञान | व्यापारिक सूचना | |
| जटिलता | उच्चतर | सरल |
| डेटा | वितरित और वास्तविक समय | घुमावदार, गोदाम |
| भूमिका | छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने, आगामी स्थिति का विश्लेषण और पूर्वानुमान करने के लिए डेटासेट पर सांख्यिकी और गणित का उपयोग करना। | बीआई डेटासेट की व्यवस्था करने, उपयोगी जानकारी निकालने और इसे डैशबोर्ड पर देखने के बारे में है। |
| प्रौद्योगिकी | आज के आईटी बाजार में कट गले की प्रतिस्पर्धा के साथ, कंपनियां जटिल व्यावसायिक समस्याओं के लिए नवाचार और आसान समाधान के लिए प्रयास कर रही हैं। इसलिए डेटा विज्ञान बल्कि व्यापार सूचना पर अधिक ध्यान केंद्रित है। | बीआई डैशबोर्डिंग के माध्यम से सवालों के जवाब देने के बारे में है, जो एक्सेल के माध्यम से इसका उत्तर देने में मुश्किल हो सकती है। बीआई विभिन्न चर और समय अवधि के बीच संबंध खोजने में मदद करता है। यह अधिकारियों को व्यावसायिक निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
भविष्यवाणी बीआई में शामिल नहीं है। |
| प्रयोग | डेटा विज्ञान आने वाली स्थिति की भविष्यवाणी करने में कंपनियों की सहायता करता है। कंपनियां जोखिम को कम करने और राजस्व बढ़ाने के लिए अपनी क्षमता का उपयोग कर सकती हैं। | बीआई कंपनियों को कुछ विफलता पर मूल कारण विश्लेषण करने या अपनी वर्तमान स्थिति जानने के लिए मदद करता है।
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| फोकस | यह भविष्य पर केंद्रित है। | बीआई पिछले और वर्तमान पर केंद्रित है। |
| करियर कौशल | डेटा विज्ञान कौशल अधिक उन्नत हैं। इसके लिए डेटा मॉडलिंग, पूर्वानुमानित एल्गोरिदम के साथ परिचितता, आर, पायथन, स्कैला जैसी भाषाओं का अच्छा ज्ञान आवश्यक है। डेटा विज्ञान तीन क्षेत्रों का संयोजन है: सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और प्रोग्रामिंग। | डेटा वैज्ञानिक की तुलना में बीआई को कम योग्यता की आवश्यकता होती है। आवश्यक बुनियादी कौशल डेटा निष्कर्षण उपकरण और विज़ुअलाइजेशन टूल जैसे टेबलू, क्विक व्यू, वाटसन विश्लेषण आदि ज्ञान है।
अभी तक, कई रिपोर्टिंग कार्य और बीआई एक्सेल के माध्यम से होता है। |
| क्रमागत उन्नति | यह गलत कहने वाला नहीं होगा; डेटा विज्ञान व्यापार सूचना से विकसित हुआ है। | व्यापार सूचना लंबे समय से वहां है, लेकिन पहले केवल एक्सेल के साथ। अब बाजार में, बेहतर क्षमताओं के साथ इसका बेहतर दृश्य देने के लिए पर्याप्त टूल उपलब्ध हैं। |
| प्रक्रिया | डेटा विज्ञान प्रयोग की ओर और कुछ नया करने की दिशा में अधिक है। इसलिए यह प्रकृति में गतिशील और पुनरावृत्ति है। | व्यापार सूचना प्रकृति में स्थिर है। इस क्षेत्र में प्रयोग कम गुंजाइश है। डेटा का निष्कर्षण, डेटा की मामूली मंगिंग और अंततः इसे डैशबोर्डिंग। |
| लचीलापन | डेटा विज्ञान में लचीलापन बहुत अधिक है। भविष्य में आगे बढ़ने की आवश्यकता के अनुसार डेटा स्रोतों को जोड़ा जा सकता है। | व्यापार की सूचना में लचीलापन बहुत कम है। डेटा स्रोत अनुमान अनुमान पूर्व-योजनाबद्ध होना चाहिए। और आवश्यकता के मामले में अधिक डेटा स्रोत जोड़ने के लिए, इसकी धीमी है। |
| व्यापार मूल्य | डेटा विज्ञान व्यापार सूचना की तुलना में बेहतर व्यापार मूल्य लाता है, क्योंकि यह व्यापार के भविष्य के दायरे पर केंद्रित है। | चार्ट इंटेलिजेंस में चार्ट और केपीआई की साजिश करके व्यापार मूल्य निकालने की स्थिर प्रक्रिया है। इसलिए, यह डेटा विज्ञान की तुलना में कम व्यापार मूल्य दिखाता है |
| विचार प्रक्रिया | डेटा विज्ञान किसी को प्रश्नों के साथ बाहर आने में मदद करता है, जो कंपनी को रणनीतिक और कुशल तरीके से चलाने के लिए प्रोत्साहित करता है। | व्यापार सूचना किसी को उस प्रश्न का उत्तर देने में मदद करता है जो पहले से मौजूद है। |
| डेटा की गुणवत्ता | डेटा विज्ञान, सटीकता, सटीकता, याद मूल्य और संभावनाओं जैसे अन्य मानकों के साथ डेटा का एक तथ्य लाता है। यह निर्णय निर्माताओं को आत्मविश्वास के स्तर देकर सक्षम बनाता है। | व्यापार सूचना केवल अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा के साथ अच्छा डैशबोर्डिंग प्रदान करता है। शब्दों में अच्छा, यह डेटासेट से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए पर्याप्त होना चाहिए। |
| तरीका | विश्लेषणात्मक और वैज्ञानिक | केवल विश्लेषणात्मक |
| प्रशन | क्या होगा?
क्या यदि? |
क्या हुआ?
क्या हो रहा है? |
| पहुंच | सक्रिय | रिएक्टिव |
| विशेषज्ञता भूमिका | डेटा वैज्ञानिक | व्यापार उपयोगकर्ता |
| डेटा का आकार | प्रौद्योगिकियों की तरह हडूप विकसित हुआ है और इनमें से कई विकसित हो रहे हैं जो आसानी से बड़े आकार के डेटासेट (जैसे => डेटा के टेराबाइट) को संभाल सकते हैं। | यहां उपकरण और तकनीकें बड़े डेटासेट को संभालने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। |
| बक्सों का इस्तेमाल करें | आवधिक कार्य नहीं। | बीआई के कई उपयोग के मामले मानकीकृत डैशबोर्ड उत्पन्न करने और ताज़ा करने के आसपास हैं। |
| सेवन | डेटा विज्ञान की अंतर्दृष्टि उद्यम स्तर से कार्यकारी स्तर तक खपत की जाती है। | व्यापार सूचना अंतर्दृष्टि उद्यम या विभाग स्तर पर खपत की जाती है। |
निष्कर्ष
व्यापार सूचना वास्तव में किसी उद्योग के साथ शुरुआत करने के लिए वास्तव में एक अच्छी बात है। लेकिन लंबे समय तक, डेटा विज्ञान की एक परत जोड़ना आखिरकार इसे अलग-अलग खड़ा कर देगा। आज भविष्यवाणी करके भविष्य की योजना बनाना डेटा विज्ञान के चमत्कारों में से एक है। इसलिए डेटा विज्ञान व्यापार की सूचना की तुलना में एक महत्वपूर्ण और बेहतर भूमिका निभाता है। ऐसा लगता है, स्वचालन के साथ समामेलन में डेटा विज्ञान , भविष्य को फिर से परिभाषित करने जा रहा है।
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