データサイエンスとビジネスインテリジェンスの基本：定義と違い

お役立ち系

2023.09.28

近年、ビジネスの世界では「データ」がキーワードとなっており、多くの企業がデータを活用して競争優位を築こうとしています。
その中で頻繁に耳にするのが「データサイエンス」と「ビジネスインテリジェンス」の2つの言葉。
これらの用語はよく比較されるが、実際のところ、どのように異なるのでしょうか？

データサイエンスとは？

データサイエンスは、大量のデータから知識やインサイトを抽出するための科学的手法やアプローチを指します。
これには、統計学、プログラミング、データマイニング、機械学習などの技術が含まれます。
例として、Netflixはデータサイエンスを利用してユーザーの視聴履歴や検索パターンを分析し、それぞれのユーザーに合わせた推薦コンテンツを提供しています。

ビジネスインテリジェンスとは？

ビジネスインテリジェンス（BI）は、ビジネス上の意思決定をサポートするためのデータの収集、解析、表示を指します。
BIの目的は、過去と現在のビジネスデータを活用して、ビジネスの状況を明確に理解し、将来の予測や戦略の策定を行うことです。
具体的な事例として、大手小売業者はBIツールを使用して売上データや在庫データをリアルタイムでモニタリングし、適切な商品発注やプロモーション戦略を計画しています。

データサイエンスとビジネスインテリジェンスの主な違い

データサイエンスとBIの違いは、目的と手法に大きく現れています。
データサイエンスは予測的であり、未来の予測や新しい機会の発見に焦点を当てています。
対照的に、BIは記述的であり、過去と現在のデータに基づいてビジネスの状況やトレンドを解析します。
また、データサイエンスは主に大量の未構造化データを扱うのに対し、BIは構造化されたデータを中心に取り扱います。

どちらをビジネスに導入すべきか？

データサイエンスとBIのどちらを導入すべきかは、企業の目的やニーズに応じて異なります。
既存のビジネスデータをもとに即時の意思決定を行いたい場合はBIが適しています。
一方、新しい市場機会の探求や未来のトレンド予測を行いたい場合は、データサイエンスのアプローチが求められます。
実際には、これら二つのアプローチは相互補完的で、多くの企業は両方の要素を組み合わせて最適なデータ戦略を構築しています。