BUSINESS INTELLIGENCE E DATA SCIENCE: LE DIFFERENZE TRA I DUE TIPI DI ANALISI

La Business Intelligence trova la sua applicazione principale nelle analisi descrittive e nelle attività di reporting, mentre la Data Science viene impiegata prevalentemente per analisi predittive e prescrittive

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La Data Science è un ambito di ricerca che si caratterizza per l’applicazione di tecniche e strumenti avanzati nell’analisi dei dati, con l’obiettivo di estrarre insight significativi e proattivi. Il modello include competenze in statistica, matematica, informatica e conoscenze specifiche del settore, applicabili a ogni tipo di analisi. Come per molte discipline scientifiche, strumenti e tecnologia rappresentano un elemento fondamentale della data science; anche il machine learning gioca un ruolo cruciale. Il cloud invece fornisce l’agilità, l’elasticità e la potenza di elaborazione richieste per le soluzioni di data science.

“Gli esperti di Business Intelligence (BI) sono in grado di affiancare i data scientist nella fase di previsione. Tuttavia, nonostante l’impiego di strumenti avanzati di BI, tali strumenti sono vincolati dalla qualità e dalla quantità dei dati che devono elaborare.”

Differenza tra Business Intelligence e Data Science

In altre parole, se la Business Intelligence consente di interpretare i dati presenti e passati, la Data Science può analizzare pattern e tendenze per aiutare a prendere decisioni future ottimali. La Business Intelligence, d’altra parte, si focalizza principalmente sull’analisi del presente, mentre la Data Science impiega i dati per formulare previsioni future.

Un’ulteriore differenza significativa emerge nell’ambito dell’integrazione dei dati. La Business Intelligence impiega il framework ETL (Extract, Transform, Load), nel quale i dati vengono trasformati prima di essere impiegati dagli strumenti di analisi per generare report e grafici. La Data Science impiega il framework ELT (Extract, Load, Trasform): tale metodo di integrazione consente la manipolazione dei dati durante la fase di query, facilitando l’unione di dati provenienti da diverse fonti. In considerazione del fatto che l’obiettivo della Data Science è la previsione di eventi e condizioni, è fondamentale che il processo abbia inizio con una domanda o un’ipotesi ben definita.

Le figure professionali coinvolte

La Data Science rappresenta un ambito di specializzazione per data scientist e analisti dei dati, sebbene questi professionisti continuino a richiedere il supporto informatico del reparto IT e di altre business unit. Gli analisti di business sono, per contro, le figure professionali più frequentemente associate alla business intelligence. Oggi, tuttavia, l’avvento di strumenti di BI self service, caratterizzati da una notevole semplicità di apprendimento, ha rivoluzionato tale panorama. Questi strumenti hanno permesso a un’ampia gamma di utenti, anche all’interno delle aziende, di eseguire analisi di base con facilità.

Background diversificati per risultati in linea col le strategie aziendali

Nonostante le aziende possano ottenere informazioni utili tanto dalla Data Science quanto dalla Business Intelligence, l’applicazione congiunta di tali strumenti consente di massimizzare l’utilità delle informazioni per orientare le strategie aziendali. Nel contesto dei progetti di Data Science, si rende spesso necessaria una collaborazione interdisciplinare tra professionisti con background diversificati. I data scientist, sebbene posseggano competenze avanzate in statistica, potrebbero non avere una completa padronanza delle specificità dei vari settori. In tale ambito, assumono rilevanza gli esperti di Business Intelligence (BI), i quali sono in grado di affiancare i data scientist nella fase di previsione. Inoltre, nonostante l’impiego di strumenti avanzati di BI, tali strumenti sono vincolati dalla qualità e dalla quantità dei dati che devono elaborare. In tale contesto, la Data Science può svolgere un ruolo cruciale, poiché consente la raccolta, la pulizia e la preparazione di ogni tipo di dato, sia strutturato che non strutturato o semi-strutturato, per l’analisi.