数据科学和商业智能的区别

数据科学： 数据科学基本上是通过使用各种科学方法、算法和过程从数据中提取信息和知识的领域。因此，它可以被定义为各种数学工具、算法、统计数据和机器学习技术的组合，从而用于从数据中找到有助于决策过程的隐藏模式和洞察力。数据科学处理结构化和非结构化数据。它与数据挖掘和大数据有关。数据科学涉及研究历史趋势，从而利用其结论重新定义当前趋势并预测未来趋势。

商业智能： 商业智能 (BI) 基本上是企业用于业务数据分析的一组技术、应用程序和流程。它基本上用于将原始数据转换为有意义的信息，从而用于业务决策和盈利行为。它处理结构化和非结构化数据的分析，为新的和有利可图的商业机会铺平道路。它支持基于事实的决策，而不是基于假设的决策。因此，它直接影响企业的业务决策。商业智能工具提高了企业进入新市场的机会，并有助于研究营销工作的影响。

以下是数据科学和商业智能之间的差异表：

比较项	数据科学	商业智能
概念	数据科学是一个使用数学、统计学和其他各种工具来发现数据中隐藏模式的领域。	商业智能基本上是企业用于业务数据分析的一组技术、应用程序和流程。
关注焦点	数据科学着眼于未来。	商业智能关注过去和现在。
数据	数据科学处理结构化和非结构化数据。	商业智能主要只处理结构化数据。
灵活性	数据科学更加灵活，因为可以根据需要添加数据源。	商业智能不太灵活，因为在需要预先计划商业智能数据源的情况下。
方法	数据科学使用科学的方法。	商业智能利用分析方法。
复杂性	数据科学与商业智能相比，它具有更高的复杂性。	与数据科学相比，商业智能要简单得多。
专长	数据科学的专长是数据科学家。	商业智能的专长是商业用户。
问题	数据科学处理会发生什么以及如果发生什么的问题。	商业智能处理发生了什么的问题。
工具	数据科学的工具是 SAS、BigML、MATLAB、Excel 等。	商业智能的工具是 InsightSquared Sales Analytics、Klipfolio、ThoughtSpot、Cyfe、TIBCO Spotfire 等。