top of page
  • Foto van schrijverZhenja Gnezdilov

Wat is het verschil tussen Data Science, Data Analytics en Business Intelligence

Om relevante inzichten uit data te halen kun je gebruik maken van Data Science, Data Analytics en Business Intelligence (BI) tools. Deze begrippen worden vaak door elkaar gebruikt en het is hierdoor onduidelijk waarin ze verschillen. Het is essentieel om waardevolle data te verzamelen want door het te analyseren kun je tot betere beslissingen komen, wordt het mogelijk om kosten te drukken, kun je makkelijker klanten aantrekken én behouden en processen kunnen efficiënter gemaakt worden.

Het verschil tussen Data Science, Data Analytics en Business Intelligence

Onder de kenmerken van Business Intelligence valt het verzamelen en visualiseren van (ruwe) bedrijfsdata uit het verleden. Data Science borduurt hierop voort. Naast het verzamelen en visualiseren van historische data, gaat data science ook over het maken van voorspellingen en inzichten op basis van historische data. Data Analytics gaat nog een stapje verder: hierbij worden de inzichten geanalyseerd om te bepalen hoe ze tot stand zijn gekomen, hoe ze verklaard kunnen worden en hoe ze vervolgens vraagstukken van de organisatie kunnen oplossen.

Business Intelligence

Bij Business Intelligence (BI) tools gaat het om applicaties die ruwe data verzamelen en deze overzichtelijk en doorzoekbaar maken. Voorbeelden van dergelijke applicaties zijn Microsoft Power BI, Tableau, Datapine, SAS Business Intelligence, QlikSense, Zoho Analytics en Sisense. De bronnen voor BI tools zijn vrijwel eindeloos; data is te halen uit documenten, boeken, afbeeldingen, video’s, e-mails en ga zo maar door. BI tools zijn vooral effectief voor het identificeren van kansen voor organisaties en huidige trends op de markt, voor het visualiseren van data en voor het bijhouden van KPI’s, zowel globaal als in real-time. Ook helpen de tools om data voor te bereiden voor verdere analyse. Hiervoor is echter meer nodig; dat brengt ons bij Data Analytics.

Data Analytics

Bij Data Analytics wordt er gekeken naar hoe inzichten tot stand zijn gekomen en hoe ze bijdragen aan het oplossen van vraagstukken van de organisatie. Data Analytics valt onder te verdelen in vier types, namelijk Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics en Prescriptive Analytics.

Data Science

Onder Data Science verstaan we het proces waarbij data uit het verleden gebruikt wordt om voorspellingen te maken voor de toekomst. Door patronen te analyseren in de historie van de gegevens kan bijvoorbeeld een Machine Learning model getraind worden. Het model kan na het trainen de kans op slagen van een beslissing uitrekenen en op deze wijze statistisch bewijzen, dat wil zeggen op basis van data uit het verleden, of een beslissing impact of succes zal hebben. Sommige genoemde Business Intelligence tools, zoals Microsoft Power BI, bieden ook mogelijkheden voor data science.

Voordeel behalen door data

Iedere organisatie heeft baat bij het gebruik van data: kleine, middelgrote en grote organisaties. Wil je een beter inzicht krijgen van de huidige trends op de markt, de prestaties van een product monitoren of de effectiviteit van beleid meten? Dan is het gebruik maken van BI tools de juiste keuze. Wil je graag weten hoe een reorganisatie of bijvoorbeeld een prijswijziging uit zal pakken? Maak dan gebruik van Data Science om de effecten van een te nemen beslissing te voorspellen. Heb je geconstateerd dat een product ieder jaar beter verkoopt in het voorjaar en wil je de achterliggende reden achterhalen, zodat je deze kennis ook op andere producten kan toepassen? Richt dan je focus op Data Analytics.


De keuze tussen Business Intelligence, Data Science en Data Analytics is niet eenvoudig. Wij kunnen je helpen de juiste keuze te maken. Vraag een gratis Quickscan aan voor een eerste indruk van de mogelijkheden voor jouw organisatie.

Comments


Commenting has been turned off.
bottom of page