By | April 18, 2022

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลทางธุรกิจบางครั้งอาจใช้เป็นคำศัพท์ที่ใช้แทนกันได้ ทั้ง Data Science และ Business Information รวบรวมความสามารถและประโยชน์เพิ่มเติมมากมายให้กับบริษัทของคุณ แม้ว่าจะแตกต่างกันก็ตาม

ไม่กี่ปีที่ผ่านมา ข้อมูลธุรกิจ หรือที่เรียกว่า BI เป็นราชาแห่งข้อมูลที่ใช้ในการแยกบริษัทของคุณออกจากคู่แข่ง BI ถูกรวบรวมโดยซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งตรวจสอบฐานข้อมูลของบริษัท และดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและ KPI ที่ใช้ในการตัดสินใจระดับผู้บริหารและผู้อำนวยการ

อย่างไรก็ตาม บิ๊กดาต้าเข้ามาเคาะประตูด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากมายที่มาจากทุกที่ และ BI เริ่มดิ้นรนเพราะต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้นจึงจะใช้งานได้

นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้เป็นการจ้างงานที่หรูหราของบริษัทขนาดใหญ่ เริ่มเป็นที่ต้องการมากขึ้น ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม พวกเขาสามารถรวมมวลของบิ๊กดาต้าและค้นหารายงานการตัดสินใจไม่เพียง แต่ KPI แต่ยังข้อมูลการทำนายที่มีระดับความแม่นยำในระดับสูง ความสามารถของนักวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่ได้รับข้อมูลในอดีตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการคาดการณ์ในอนาคตด้วย ทำให้บริษัทที่มีนักวิเคราะห์ข้อมูลมีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับการจัดการและขยายบริษัทของตน ข้อมูลที่แท้จริงที่เป็น BI เกี่ยวกับสเตียรอยด์

BI จะถามว่า “ที่ผ่านมาเป็นอย่างไรบ้าง” นักวิเคราะห์ข้อมูลจะถามว่า “เกิดอะไรขึ้นในอดีตและจะเกิดขึ้นในอนาคตหรือไม่” และทั้งคู่จะได้รับข้อมูลสนับสนุนที่ถูกต้องและพิสูจน์ได้ BI ทำงานกับข้อมูลในอดีตเท่านั้น ในขณะที่ Data Science จะพิจารณาแนวโน้ม การคาดการณ์ และกิจกรรมที่เป็นไปได้ในการทำรายงาน BI ต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งมักจะเป็นแบบคงที่ ในขณะที่ Data Science ยังสามารถทำงานกับข้อมูลที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว หายาก และไม่มีโครงสร้าง แม้ว่าทั้งคู่จะใช้ซอฟต์แวร์ แต่บริษัทต่างๆ กำลังย้ายจาก BI ไปเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล

แน่นอนว่าตอนนี้หมายความว่านักวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่หายาก และตอนนี้บทบาทนี้เป็นที่รู้จักในฐานะงานที่ได้รับค่าตอบแทนดีที่สุดงานหนึ่งในตลาดไอที ดังนั้นหวังว่านักวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างดีจะเริ่มพร้อมใช้งาน ซอฟต์แวร์ Data Science ก็พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วเช่นกัน แต่ยังเปลี่ยนแปลงไปเมื่อการรวบรวมข้อมูลเติบโตเต็มที่ แบบจำลองที่สนับสนุนนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นซับซ้อนกว่าที่ใช้โดย BI และรูปแบบเหล่านี้กำลังพัฒนาขึ้นเมื่อทั้ง Data Science และ Big Data เติบโตขึ้น

ความท้าทายในการทำงานกับ Big Data คืออะไร? มันคือ V’s – Velocity ของข้อมูลที่เข้าสู่บริษัท ปริมาณของข้อมูลมักมีมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียและสุดท้ายคือ Variety of data ซึ่งส่วนใหญ่ไม่ใช่ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซอฟต์แวร์ BI ค้นหา

เมื่อบริษัทต่างๆ ย้ายจาก BI มาเป็น Data Science พวกเขาสามารถสอบปากคำข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้เช่นกัน ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ต้องจ่ายเงินหรือมีปัญหาในการบังคับให้ Big Data ที่ไม่มีโครงสร้างเข้าสู่คลังสินค้าที่มีโครงสร้าง ประหยัดค่าใช้จ่าย ปัญหาด้านข้อมูล และทำให้มั่นใจว่าข้อมูลนั้นใช้ได้จริง

การใช้ Data Science ยังหมายความว่าบริษัทมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่งที่ใช้ BI เพียงอย่างเดียว พวกเขาสามารถคาดการณ์ชุดข้อมูลได้กว้างกว่ามาก และการคาดคะเนเหล่านี้อิงจากข้อมูลที่ใช้ได้ ข้อได้เปรียบมากมายและเป็นเหตุผลที่แท้จริงในการใช้ Data Science – BI กับสเตียรอยด์