مقایسه علم هوش تجاری و علم داده را در این مقاله بررسی می‌کنیم. تفاوت هوش تجاری و داده کاوی در چیست؟ داده‌های بزرگ یکی از موارد مهم هستند که متخصصان آموزش دیده‌ای که می‌دانند چگونه اطلاعات مفید تجاری را از داده‌ها خارج کنند، متقاضی آن‌ها هستند. شرکت‌ها در انواع صنایع به طور فزاینده‌ای به تجزیه و تحلیلگران هوش تجاری و دانشمندان داده اعتماد می‌کنند تا به کمک آن‌ها از رقیب خود برتری یابند و به افزایش سود خود کمک کنند. تحلیلگران هوش تجاری (BI) و دانشمندان داده با هم همکاری می‌کنند تا داده‌های خام را به اطلاعات مفید تبدیل کنند. آن‌ها نقش‌های مختلف اما مرتبط را پر می‌کنند. هر دو نوع حرفه‌ای هستند و بسیار مورد توجه قرار می‌گیرند، اما کدام شغل حقوق بیشتری می‌گیرد و آینده کاری بهتری دارد؟ باید بگیم که در حالی که هر دو موقعیت حقوق خوبی می‌گیرند اما حرفه‌ای در آنالیز هوش تجاری بسیار زودتر حقوق 6 رقمی را برای شما به ارمغان می‌آورد، چون این امر به تجربه رسمی کمتری نسبت به حرفه علم داده نیاز دارد.
هوش تجاری و علم داده
برای مقایسه علم هوش تجاری و علم داده ابتدا باید تفاوت بین آن‌ها را درک کنید. یک بار دیگر به سراغ این سوال مهم میرویم. تفاوت هوش تجاری و داده کاوی در چیست؟ دانشمندان داده و تحلیلگران هوش تجاری (BI) نقش‌های مختلفی در داخل یک سازمان دارند. معمولاً یک شرکت به هر دو نوع متخصص نیاز دارد تا واقعاً استفاده از داده خود را بهینه کند. به طور خلاصه بخواهیم بگوییم، تحلیلگران BI بر تفسیر داده‌های گذشته متمرکز هستند، این درحالی است که دانشمندان داده، داده‌های گذشته را برآورد می‌کنند تا آینده را پیش بینی کنند. دانشمندان داده با دادن اطلاعات ارزشمند در مورد فروش پیش بینی شده و پیش بینی‌های کلی عملکرد آینده، به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا عدم اطمینان آینده را کاهش دهند.
از طرف دیگر، تحلیلگران BI روندهای گذشته را تفسیر می‌کنند. متخصصان داده‌های بزرگ کارهای دقیق‌تر و مبتنی بر برنامه را انجام می‌دهند. تفاوت هوش تجاری و داده کاوی در این موارد است که مشخص می‌شود. آن‌ها به جای حدس زدن بر اساس احتمال، به آرامی قطعات پازل داده را برای رسیدن به حقایق مشخص جمع می‌کنند. هر دو نوع متخصص برای حفظ سلامت مالی شرکت لازم هستند.
دانشمندان داده و آنالیست هوش تجاری
در مقایسه علم هوش تجاری و علم داده در می‌یابیم که دانشمندان داده و آنالیست هوش تجاری هر دو مورد تقاضا هستند. دانشمندان داده و تحلیلگران BI چشم انداز شغلی زیادی دارند، زیرا شرکت‌ها در تلاش هستند تا موقعیت‌های خود را در این زمینه‌ها پر کنند. طبق موسسه جهانی مک کینزی، ایالت متحده در حال حاضر با کمبود 140000 تا 190000 متخصص آنالیست خاص کار می‌کند. یک تحقیق دیگر هم بیانگر این موضوع است که 89% از دانشمندان اطلاعات در Linkedln ماهانه در مورد فرصت‌های شغلی با آن‌ها تماس گرفته شده است و 25% از آن‌ها پیشنهاد کار هفتگی را از طریق این وبسایت دریافت کرده‌اند. تفاوت هوش تجاری و داده کاوی از نظر تقاضای شغلی چندان زیاد نیست. انتظار می‌رود طی چندسال آینده وضعیت، بسیار جدی‌تر شود. تا سال‌های آینده پیش بینی می‌شود که 4 میلیون موقعیت داده بزرگ دیگر اضافه خواهد شد و همه این موقعیت‌ها باید با مشاغلی که مهارت کمی و تحلیلی دارند پر شود. تا آن زمان، پیش بینی می‌شود این شرکت‌ها 1.5 میلیون تحلیلگر و مدیر را که می‌توانند داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کرده و بر اساس آن آنالیز تصمیم منطقی بگیرند، کمبود داشته باشند.
ایجاد شغل در داده‌های بزرگ
در بحث مقایسه علم هوش تجاری و علم داده ، مسئله ایجاد شغل مهم است. سوالی که در این بخش پیش می‌آید این است که برای ایجاد شغل در داده‌های بزرگ چه کاری لازم است؟ داوطلبان شغلی مطلوب علاوه بر داشتن مدرک پیشرفته در ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، مهندسی یا هوش تجاری، باید از حس تجاری خوب و مهارت‌های ارتباطی قوی برخوردار باشند. چشم اندازهای شغلی داده‌های بزرگ حتی اگر تازه فارغ التحصیل شده‌اید، در حال حاضر عالی است، اما اگر چند سال سابقه کار خود را داشته باشید، می‌توانید چشم انداز شغلی خود را به طور تصاعدی افزایش دهید. بنابراین یک بار دیگر نتیجه می‌گیریم که از نظر بازار کار، تفاوت هوش تجاری و داده کاوی زیاد نیست.
آنالیست BI شوید و درآمد عالی داشته باشید
حقوق شروع برای متخصص داده به طور متوسط حدود 3 میلیون تومان است، اما افرادی که حداقل 9 سال سابقه کار در این زمینه را دارند، می‌توانند چیزی در حدود 6 میلیون تومان درآمد داشته باشند. در مقایسه علم هوش تجاری و علم داده باید به این موضوع هم توجه کنید که موانع ورود به علم داده بسیار بیشتر از موانع ورود به آنالیز هوش تجاری است. دانشمندان مشتاق علم داده حداقل به مدرک دکترا در یک زمینه مرتبط نیاز دارند. این مسئله به این معنی است که این متخصصان قبل از ورود به نیروی کار، زمان بیشتری را در مدرسه می‌گذرانند و بدهی وام دانشجویی بیشتری را جمع می‌کنند. به همین دلیل در تفاوت هوش تجاری و داده کاوی گفته می‌شود که حرفه‌ای در تجزیه و تحلیل BI بدون شک زمینه‌ای سودآورتر است. اگر می‌خواهید وارد تجزیه و تحلیل هوش تجاری شوید، برای ورود به این رشته فقط به یک استاد کارشناسی هوش تجاری نیاز دارید. این مسئله باعث می‌شود که شغلی در تجزیه و تحلیل BI برای آماده سازی، بسیار ارزان‌تر باشد؛ هم از نظر شهریه‌ای که صرف شده و هم از نظر زمان کار نیروی کار برای کسب مدرک. تقاضا برای تحلیلگران BI به اندازی کافی زیاد است که در مورد چشم انداز شغلی شما بعد از فارغ التحصیلی شکی وجود ندارد، به خصوص اگر شما مهارت خوبی در تجارت دارید. بنابراین تفاوت هوش تجاری و داده کاوی در مدت زمان آماده سازی برای کار کردن است که آنالیز هوش تجاری برتری دارد.
اگر قصد دارد در تجزیه و تحلیل BI حرفه خود را دنبال کنید، می‌توانید انتظار داشته باشید که یک حقوق اولیه قابل مقایسه با حقوق یک متخصص تازه کار داده داشته باشید. تحلیلگران جدید BI دستمزد اولیه‌ای حدود 2 میلیون 200 هزار تومن دریافت می‌کنند. مقایسه علم هوش تجاری و علم داده در زمینه شغلی را در این بخش برای شما انجام دادیم. البته لازم به ذکر است که بدانید در زمینه علم هوش تجاری، افرادی که به سمت مقام مدیریتی می‌روند، دستمزدی دو برابر دریافت می‌کنند.
در آخر باید اضافه کنیم که شرکت‌ها در همه صنایع ناامید هستند که برای استخراج اطلاعات مفید از مقدار زیادی داده خام، متخصصانی با مهارت کمی و تحلیلی استخدام کنند. اگر می‌خواهید وارد یک رشته مرتبط با داده‌های بزرگ شوید اما مطمئن نیستید که علم داده یا تجزیه و تحلیل BI برای شما مناسب است، از خود بپرسید چه مدت می‌خواهید در مدرسه صرف کنید و چه میزان بدهی وام دانشجویی برای شما قابل قبول است؟ با مقایسه علم هوش تجاری و علم داده و درک تفاوت هوش تجاری و داده کاوی می‌توانید تصمیم بهتری بگیرید. حقوق بالا و موانع کمتر برای ورود به تجزیه و تحلیل BI، اغلب شغل پردرآمدتری است.
نتیجه
در پایان بحث مقایسه علم هوش تجاری و علم داده باید بگوییم که در صورت استفاده این دو با هم، می‌توان تحول تجاری برای پیروزی در بازار را به ارمغان آورد. امروزه بنگاه‌های اقتصادی در مورد چگونگی همگام شدن با سرعت تغییرات فناوری و چگونگی ادغام قابلیت‌های جدیدتر و بهتر با قابلیت‌های موجود در حال مشورت هستند. به عنوان مثال فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند داده‌های بزرگ و Machine Learning می‌توانند فضای کسب و کار را متحول کنند. اما در حقیقت چه تعداد از مشاغل می‌دانند که چگونه می‌توانند این راه حل‌ها را برای ایجاد یک بستر قدرتمند آنالیتیکس ادغام کنند؟ در نهایت بحث تفاوت هوش تجاری و داده کاوی به این نتیجه می‌رسیم که فناوری‌ها، ابزارها و نیروی انسانی با استعداد همه با هم برای رسیدن به حداکثر مزیت داده‌ها و تجزیه و تحلیل باید با هم کار کنند. در گزارش‌های اخیر ادعاهای محکمی به نفع انواع داده‌های جدیدتر و سیستمهای مدیریت داده یکپارچه شده است. امیدوارم این مقاله و بررسی تفاوت‌های هوش تجاری و علم داده برای شما مفید بوده باشه. نظرات و سوالات خود را با ما به اشتراک بگذارید.
