HiresPonsive | חינוך ביתי

החינוך הביתי חופף ומביא הזדמנויות חינוך בלתי מוגבלות לתלמיד הביתי

מַדָע

מדע נתונים, מידע עסקי על סטרואידים

מדע נתונים ואיסוף מידע עסקי משמשים לפעמים, בטעות, כמונחים הניתנים להחלפה. גם מדע הנתונים וגם איסוף מידע עסקי מספקים הרבה מאוד יכולות ויתרונות נוספים לחברה שלך, למרות שהם שונים.

לפני כמה שנים מידע עסקי, הידוע גם בשם BI, היה מלך המידע ששימש להבדיל בין החברה שלך לבין המתחרים שלך. BI נאסף על ידי תוכנה מתוחכמת שחקרה את מאגרי המידע של החברה ושלפה מידע רלוונטי ומערכים KPI ששימשו לקבלת החלטות ברמת ההנהלה והדירקטורים.

עם זאת, ביג דאטה התדפק על הדלת עם אינספור המידע הבלתי מובנה שלו שהגיע מכל מקום, ו-BI החל להיאבק מכיוון שהוא זקוק לנתונים מובנים יותר לעבוד מהם.

מנתחי נתונים שעד לא מזמן היו גיוס יוקרה של חברות גדולות יותר, החלו להיות מבוקשים יותר. באמצעות תוכנה מתאימה, הם יכלו לשלב את המסה של ביג דאטה ולמצוא לא רק דוחות לקבלת החלטות KPI אלא גם מידע חזוי ברמות דיוק גבוהות. היכולת של מנתחי נתונים לא רק להשיג מידע מהעבר, אלא גם תחזיות עתידיות פירושה שלחברות עם מנתחי נתונים היה מידע שימושי הרבה יותר שאפשר לנהל ולהרחיב את החברות שלהן. באמת מידע שהיה BI על סטרואידים.

BI ישאל „מה קרה בעבר?“ מנתחי נתונים ישאלו „מה קרה בעבר והאם זה יקרה בעתיד?“ ושניהם יקבלו מידע תומך מדויק שניתן להוכחה. BI עובד רק על מידע עבר ואילו Data Science בוחן מגמות, תחזיות ופעילויות פוטנציאליות כדי ליצור את הדוחות שלהם. BI זקוק למידע מובנה, לעתים קרובות סטטי, בעוד ש-Data Science יכול לעבוד גם על מידע בלתי מובנה שזז במהירות, קשה למצוא. למרות ששניהם משתמשים בתוכנה, חברות עוברות מ-BI ל-Data Analysis.

כמובן, פירוש הדבר כעת שמנתחי נתונים הפכו למצרך נדיר ותפקיד זה ידוע כעת כאחת התפקידים המשתלמים ביותר בשוק ה-IT, כך שאני מקווה שמנתחי נתונים מאומנים היטב יתחילו להיות זמינים. תוכנת Data Science גם משתפרת במהירות, אך גם משתנה ככל שאיסוף המידע מתבגר. המודלים העומדים בבסיס מנתחי הנתונים הם הרבה יותר מורכבים מאלה המשמשים את ה-BI ואלה מתפתחים ככל שמתבגרים גם מדעי הנתונים וגם הביג דאטה.

אז מה האתגר בעבודה עם ביג דאטה? אלה ה-V – מהירות כניסת הנתונים לחברה, נפח הנתונים הוא לרוב עצום, במיוחד אם נעשה שימוש בנתוני מדיה חברתית ולבסוף מגוון נתונים, שחלק גדול מהם אינו הנתונים המובנים שתוכנת ה-BI מחפשת.

כאשר חברות עוברות מ-BI ל-Data Science הן יכולות לחקור גם את המידע הלא מובנה וזה אומר שהן לא צריכות לשלם או שיש להן בעיה של להכניס ביג דאטה לא מובנה למחסן מובנה. חיסכון בעלויות, בעיות בנתונים והבטחת שהמידע בר קיימא.

שימוש ב-Data Science גם אומר שלחברה יש יתרון על פני מתחרותיה שרק משתמשים ב-BI. הם מסוגלים לבצע תחזיות על קבוצה רחבה בהרבה של נתונים ותחזיות אלו מבוססות על מידע בר-קיימא. יתרון עצום וסיבה אמיתית להשתמש ב-Data Science – BI על סטרואידים.

Share this post

About the author

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.