Data Science e Business Intelligence: definizioni e differenze
I dati sono il nuovo oro. Non ci si limita più a raccoglierli, ma si stanno utilizzando con degli scopi e degli obiettivi precisi. Organizzazioni e imprese di tutto il mondo hanno sempre riconosciuto il valore dei dati e li hanno sempre raccolti, senza sapere né come li avrebbero usanti, né tantomeno come estrarre valore da essi. Oggi, la sfida che le aziende stanno affrontando è capire come utilizzare quei dati per ottenere insights di valore e come integrare dati, strutturati e non strutturati, provenienti da cloud e da applicazioni Saas, con i database on premise e le tecnologie pre-esistenti.
È necessario che la Business Intelligence (BI) e la Data Science lavorino insieme per affrontare queste sfide, ed è altrettanto necessario utilizzare strumenti che riescano a gestire entrambe e che possano lavorare con gli stessi dati.
Oggi e nel futuro, infatti, il cambiamento sarà verso Data Science e BI, non una o l’altra. A mano a mano che le aziende avranno bisogno di analizzare i dati di eventi presenti e prevedere nuove situazioni, sia la Data Science, sia la Business Intelligence avranno, infatti, dei ruoli sempre più importanti.
Che cos’è la Business Intelligence
La Business Intelligence è un mezzo per eseguire analisi descrittive dei dati utilizzando competenze e strumenti per prendere decisioni informate. Il set di strumenti della BI colleziona, gestisce e trasforma i dati. Facilita il processo decisionale permettendo la condivisione dei dati tra stakeholders interni ed esterni. L’obiettivo della BI è di estrarre insight concreti e azionabili dai dati. Ad esempio:
- Una migliore comprensione del mercato di riferimento
- La scoperta di nuove opportunità di fatturato
- Migliorare i processi di Business
- Ottenere un vantaggio sui competitor
L’elemento che più ha contribuito allo sviluppo della Business Intelligence in questi ultimi anni è stato il cloud, che ha reso possibile processare più dati, da più fonti, in modo più efficiente che mai.
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Che cos’è la Data Science
La data science è un insieme interdisciplinare di tecniche e strumenti che utilizzano i dati per estrarre insight significative e lungimiranti. Comprende la statistica, la matematica, l’informatica e le competenze degli esperti di settore di qualunque situazione si stia analizzando. L’obiettivo della data science è rispondere alla domanda “cosa succederebbe se….?”
Come per molte materie scientifiche, strumenti e tecnologia sono una parte vitale della data science; anche il Machine learning gioca un ruolo importante. Il cloud fornisce l’agilità, l’elasticità e la potenza di elaborazione richieste per le soluzioni di data science.
In altre parole, se la Business Intelligence aiuta ad interpretare i dati presenti e passati, la data science può analizzare pattern e tendenze per aiutare a prendere decisioni future migliori. La BI è infatti maggiormente utilizzata per le analisi descrittive o per le attività di reporting, mentre la Data science è più utilizzata per analisi predittive e prescrittive.
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Differenze e similitudini tra Data Science e BI
Una volta definite entrambe, vediamo che cosa accomuna Data Science e BI e in che cosa invece sono differenti. Intanto sappiamo che, mentre la Business Intelligence si concentra più sull’oggi, la Data science utilizza i dati per fare previsioni.
Troviamo un’altra importante differenza nel modo in cui vengono integrati i dati. La business intelligence utilizza il framework ETL (Extract, Transform, Load), in cui i dati vengono trasformati, prima di essere utilizzati dagli strumenti di analisi per generare report e grafici. Al contrario, la data science utilizza il framework ELT (Extract, Load, Trasform): con questo metodo di integrazione, i dati possono essere manipolati al momento stesso della query e viene resa più facile l’integrazione dei dati da più fonti.
Dato che lo scopo della data science è quello di predire eventi e condizioni, il processo deve necessariamente cominciare con una domanda o un’ipotesi precisa. Quindi, ci si propone di determinare se l’ipotesi è vera. L’analisi predittiva viene poi eseguita su quella specifica ipotesi. Al contrario, la Business Intelligence deve adottare uno scopo più ampio. L’analisi descrittiva deve permettere ad ogni business unit di generare qualunque tipo di report necessario. Ad esempio, i dati devono supportare un product manager che valuta il successo dell’ultimo progetto, allo stesso modo in cui devono supportare un direttore commerciale che analizza i suoi risultati trimestrali.
L’ultima, grande differenza tra Data Science e BI è il set di competenze. La Data science è chiaramente dominio dei data scientist e dei Data Analyst, che avranno comunque sempre bisogno del supporto informatico del reparto IT e delle altre business unit. Gli analisti di business sono invece le figure più spesso associate con la business intelligence. Ma oggi, grazie soprattutto ad una grande disponibilità di strumenti di BI self service semplici da imparare, quasi tutti, in un’azienda sono in grado di eseguire semplici analisi.
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BI e Data Science: come lavorano insieme
Nonostante le aziende possano ottenere insight significativi sia dalla data science, sia dalla BI, usarle insieme permette di ottenere gli insight migliori per guidare decisioni strategiche.
I progetti di Data science richiedono spesso la collaborazione tra differenti esperti: i data scientist, infatti, nonostante abbiano profonde conoscenze di statistica, non conoscono le caratteristiche dei singoli settori. Qui entrano gioco gli esperti di BI che possono aiutare i data scientist a fare previsioni.
Allo stesso modo, nonostante i sistemi avanzati di BI utilizzino degli strumenti di data discovery, questi ultimi sono limitati dalla qualità e dalla quantità dei dati che devono processare. La data science a questo punto può intervenire in quando permette ogni tipo di dato strutturato, non strutturato o semi strutturato di essere raccolto, pulito e preparato per l’analisi.
Data Science e BI nel futuro
Due dei maggiori ostacoli che devono affrontare le imprese sono cercare di stare al passo con il cambiamento tecnologico e l’integrazione di nuove e migliori risorse con quelle esistenti. Ad esempio, tecnologie avanzate come big data, IoT e machine learning hanno il potenziale per trasformare il tessuto aziendale, ma quante aziende possiedono davvero le competenze per integrare queste soluzioni e progettare, ad esempio, una potente piattaforma di analytics?
Per concludere, se è vero che la Data Science e la BI hanno due ruoli diversi e distinti, insieme, servono ad un più grande scopo: vincere con i dati.
