数据科学： 数据科学基本上是通过使用各种科学方法、算法和过程从数据中提取信息和知识的领域。因此，它可以被定义为各种数学工具、算法、统计数据和机器学习技术的组合，从而用于从数据中找到有助于决策过程的隐藏模式和洞察力。数据科学处理结构化和非结构化数据。它与数据挖掘和大数据有关。数据科学涉及研究历史趋势，从而利用其结论重新定义当前趋势并预测未来趋势。
商业智能： 商业智能 (BI) 基本上是企业用于业务数据分析的一组技术、应用程序和流程。它基本上用于将原始数据转换为有意义的信息，从而用于业务决策和盈利行为。它处理结构化和非结构化数据的分析，为新的和有利可图的商业机会铺平道路。它支持基于事实的决策，而不是基于假设的决策。因此，它直接影响企业的业务决策。商业智能工具提高了企业进入新市场的机会，并有助于研究营销工作的影响。
以下是数据科学和商业智能之间的差异表：
| 比较项 | 数据科学 | 商业智能 |
|---|---|---|
| 概念 | 数据科学是一个使用数学、统计学和其他各种工具来发现数据中隐藏模式的领域。 | 商业智能基本上是企业用于业务数据分析的一组技术、应用程序和流程。 |
| 关注焦点 | 数据科学着眼于未来。 | 商业智能关注过去和现在。 |
| 数据 | 数据科学处理结构化和非结构化数据。 | 商业智能主要只处理结构化数据。 |
| 灵活性 | 数据科学更加灵活，因为可以根据需要添加数据源。 | 商业智能不太灵活，因为在需要预先计划商业智能数据源的情况下。 |
| 方法 | 数据科学使用科学的方法。 | 商业智能利用分析方法。 |
| 复杂性 | 数据科学与商业智能相比，它具有更高的复杂性。 | 与数据科学相比，商业智能要简单得多。 |
| 专长 | 数据科学的专长是数据科学家。 | 商业智能的专长是商业用户。 |
| 问题 | 数据科学处理会发生什么以及如果发生什么的问题。 | 商业智能处理发生了什么的问题。 |
| 工具 | 数据科学的工具是 SAS、BigML、MATLAB、Excel 等。 | 商业智能的工具是 InsightSquared Sales Analytics、Klipfolio、ThoughtSpot、Cyfe、TIBCO Spotfire 等。 |
