Data Analytics מול Data Science מול Business Intelligence
נתונים נמצאים בכל מקום. כל רכישה וכל לחיצה יוצרות מידע. חברות אוספות כמויות אדירות של נתונים בכל שנייה. הערך האמיתי מגיע מהפיכת נתונים גולמיים לתובנות לצורך קבלת החלטות עסקיות.
שלושה תחומים עיקריים מטפלים בעבודה זו: Data Analytics, Data Science ו-Business Intelligence. הם קשורים זה לזה אך שונים זה מזה.
Data Analytics תחום זה בוחן נתונים מהעבר ומההווה כדי למצוא מגמות. הוא עונה על השאלה: מה קרה ולמה?
- אנליסטים של נתונים (Data Analysts) מנקים נתונים ומכינים דוחות.
- הם משתמשים בכלים כמו SQL, Excel, Power BI ו-Tableau.
- הם עוזרים לעסקים להבין מדוע המכירות ירדו או אילו מוצרים נמכרים הכי טוב.
Data Science תחום זה מסתכל קדימה. הוא עונה על השאלה: מה יקרה בהמשך?
- מדעני נתונים (Data Scientists) בונים מודלים לחיזוי ומערכות AI.
- הם משתמשים במתמטיקה, סטטיסטיקה ותכנות.
- הם משתמשים בכלים כמו Python, R ו-TensorFlow.
- דוגמאות כוללות המלצות של Netflix וזיהוי הונאות.
Business Intelligence (BI) תחום זה מנטר ביצועים נוכחיים. הוא עונה על השאלה: איך העסק מתפקד ברגע זה?
- אנשי BI בונים לוחות בקרה (dashboards) למנהלים בכירים.
- הם עוקבים אחר מדדי ביצוע (KPIs) כמו הכנסה חודשית ושולי רווח.
- הם משתמשים בכלים כמו Tableau, Power BI ו-Looker.
סיכום ההבדלים:
Data Analytics
- מיקוד: עבר והווה
- מטרה: מציאת תבניות והסבר התנהגות.
Data Science
- מיקוד: תחזיות עתידיות
- מטרה: בניית מערכות חכמות וחיזוי.
Business Intelligence
- מיקוד: ביצועים נוכחיים
- מטרה: ניטור