Adətən datalara əsaslanan qurumlar İş Zəkası (ing. Business Intelligence) və Data Analitikası ifadələrini bir-birinin əvəzinə istifadə edirlər. Təbii ki, onlar eyni şey deyil. Lakin fərqlərini bilməyimiz də vacibdir.
Data Analitika, gələcəkdə nə olacağını təxmin etmək üçün data elminin üsullarından istifadə edir. İş Zəkası isə iş qərarları verməyə kömək etmək üçün dataların istifadəsini əhatə edir. Daha aydın desək, iş zəkası – iş datalarının toplanması, inteqrasiyası, analizi və təqdimatı üçün texnologiyalar və tətbiqlərə istinad edir. Onun məqsədi daha yaxşı iş qərar qəbuletməsini dəstəkləməkdir. Əslində data analitika haqqında da eyni şeyi söyləmək olar.
Analitikanı dörd kateqoriyaya bölə bilərik:
- descriptive – təsviri
- predictive – proqnozlaşdırıcı
- prescriptive – təyinatlı
- diagnostic – diaqnostika
Descriptive analytics
Descriptive, yəni təsviri analitika dataları götürür və onları menecerlərin vizuallaşdıra, başa düşə və şərh edə biləcəyi bir şeyə dönüşdürür. Təsviri analitik hesabatlar müntəzəm olaraq işlədilmək və baxılmaq üçün hazırlanır. Buna misal olaraq müştəri, əməliyyatlar və satış hesabatları daxildir.
Predictive analytics
Predictive, yəni proqnozlaşdırıcı analitika, təsviri məlumatlara əsaslanan, lakin data elmindən istifadə edərək əlavə proqnozlar və bir çox data setdən istifadə edən alqoritmlər ilə ehtimal olunan gələcək nəticələr barədə məlumat verir. Nə qədər çox məlumat varsa, proqnozlar bir o qədər yaxşı olacaqdır. Nümunələr arasında satış proqnozu, istehlakçı kredit hesabları və s. aid edilə bilər.
Prescriptive analytics
Prescriptive, yəni təyinatlı analitika hansı tədbirlərin görüləcəyi barədə məsləhətlər verir. Fərqli proseslərdən yaranan mümkün nəticələri araşdırır və hansı hərəkətlərin optimal nəticələr verəcəyini göstərir. Təyinatlı analitikanın yaradılması qabaqcıl modelləşdirmə texnikasını və bir çox analitik alqoritm biliklərini tələb edir. Yəni bu tip analitika ilə data scientistlər məşğul olur.
Diagnostic analytics
Bu tip analitika “niyə baş verdi?” sualına cavab vermək üçün dataları araşdıran bir analitik formadır.O ,detallar aydınlaşdırılması, datalarınaşkarlanması və çıxarılması,həmçinin korrelyasiya kimi üsullarla xarakterizə olunur.Diaqnostik analitik hadisələrin və davranışların səbəblərini anlamaq üçün məlumatları daha dərindən araşdırır.
İş Zəkası və Data Analitika arasında əsas fərqlər
Bunlar arasındakı fərqi aşkar etmək üçün, yuxarıdakı kateqoriyalardan istifadə edəcəyik. Bütün təsviri analitika iş zəkası kateqoriyasına aiddir. Həmçinin bəzi proqnozlaşdırıcı analitika da iş zəkasını təşkil edir.
İş zəkası, menecerlərin işlədiyi datalara əsaslanır. Tableau, Microsoft Power BI, Looker və ya başqa bir çox variant kimi vizuallaşdırma vasitələrindən istifadə etmək öyrədilərsə, onlar öz BI hesabatlarını yarada bilərlər.
Data analitika isə daha yüksək səviyyədə riyazi bilik tələb edir. Data scientistlər böyük data setləri götürür və dataları proqnozlaşdırıcı hesabatlar məqsədi ilə istifadə edilə biləcəyi dərəcədə təşkil etmək və modelləşdirmək üçün alqoritmlər tətbiq edirlər. Bu proses iş zəkası ilə mümkün deyil.
Data analitikası baş verənlərlə bağlı sualları cavablandırmaqdansa, işlərin niyə baş verdiyini öyrənməyə çalışır. Hər iki sahə kiçik bir data hazırlanmasından yararlana bilər.
Data analitikası ümumiyyətlə xam dataların toplandığı, təmizləndiyi, kateqoriyalara ayrıldığı, transformasiya edildiyi və başqa bir şəkildə dəyişdirildiyi data modelləşdirməni tələb edir. Təmiz məlumatlar isə məhz iş zəkası üçün də faydalıdır.
