Różnica między Data Science a Business Analytics
W kontekście rozwiązywania problemów biznesowych omawiamy Data Science i Business Analytics. Zarówno Data Science, jak i Business Analytics obejmują gromadzenie danych, modelowanie i wgląd w dane. Różnica między nimi polega na tym, że Business Analytics jest specyficzny dla problemów związanych z biznesem, takich jak koszt, zysk itp., Podczas gdy Data Science odpowiada na pytania takie jak wpływ geografii, czynniki sezonowe i preferencje klientów na biznes. Krótko mówiąc, Data Science jest większy lub nadzbiór tych dwóch. Nauka danych łączy dane z budowaniem algorytmów i technologią, aby odpowiedzieć na szereg pytań. Ostatnio uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja robią swoje rundy i mają zamiar przenieść Data Science na wyższy poziom. Z kolei Business Analytics to analiza danych firmy z koncepcjami statystycznymi w celu uzyskania rozwiązań i informacji.
Bezpośrednie porównanie między Data Science a Business Analytics (infografiki)
Poniżej znajduje się 9 najlepszych porównań między Data Science a Business Analytics
Kluczowe różnice między Data Science a Business Analytics
- Data Science to nauka o badaniu danych z wykorzystaniem statystyk, algorytmów i technologii, podczas gdy Business Analytics to statystyczne badanie danych biznesowych.
- Data Science jest stosunkowo nowym osiągnięciem w dziedzinie analityki, podczas gdy Business Analytics istnieje od końca XIX wieku.
- Nauka danych wymaga wielu umiejętności kodowania, podczas gdy Business Analytics nie wymaga dużo kodowania.
- Data Science to nadzbiór Business Analytics. Tak więc osoba z umiejętnościami Data Science może wykonywać Business Analytics, ale nie odwrotnie.
- Data Science, wyprzedzając Business Analytics, jest luksusem. Jednak Business Analytics jest obowiązkowy, aby firma mogła zrozumieć działanie i uzyskać wgląd.
- Wyniki analizy Data Science nie mogą być wykorzystywane w codziennym podejmowaniu decyzji przez firmę, podczas gdy Business Analytics jest niezbędny w podejmowaniu kluczowych decyzji przez kierownictwo.
- Data Science nie odpowiada na jednoznaczne pytanie. Pytania są w większości ogólne. Business Analytics odpowiada jednak na bardzo szczegółowe pytania związane z biznesem, głównie finansowe.
- Nauka danych może odpowiedzieć na pytania, na które może odpowiedzieć Business Analytics, a nie odwrotnie.
- Data Science wykorzystuje zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, podczas gdy Business Analytics wykorzystuje głównie dane ustrukturyzowane.
- Data Science ma potencjał do zrobienia skoków, szczególnie wraz z pojawieniem się uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, podczas gdy Business Analytics wciąż robi powolne kroki.
- Naukowcy zajmujący się danymi nie napotykają wielu brudnych danych, podczas gdy analitycy biznesowi.
- Data Science zależy w dużej mierze od dostępności danych, podczas gdy Business Analytics nie.
- Koszt inwestycji w Data Science jest wysoki, podczas gdy Business Analytics jest niski.
- Data Science może dotrzymywać kroku dzisiejszym danym. Dane urosły i rozdzieliły się na różne dane. Naukowcy danych są wyposażeni w odpowiednie umiejętności, aby sobie z tym poradzić. Jednak analitycy biznesowi tego nie posiadają.
Analiza danych a tabela porównawcza analizy biznesowej
| Podstawa do porównania | Data Science | Analityka biznesowa |
| Coining Term | DJ Patil i Jeff Hammerbacher, którzy pracowali odpowiednio na LinkedIn i Facebooku, po raz pierwszy stworzyli termin Data Scientist w 2008 roku. | Analityka biznesowa jest używana od końca XIX wieku, kiedy została wprowadzona przez Fredericka Winslowa Taylora. |
| Pojęcie | Interdyscyplinarne pole wnioskowania danych, budowania algorytmów i systemów do uzyskiwania wglądu w dane. | Wykorzystanie pojęć statystycznych do wydobywania spostrzeżeń z danych biznesowych. |
| 5 najlepszych branż |
|
|
| Kodowanie | Kodowanie jest szeroko stosowane. Dziedzina ta stanowi połączenie tradycyjnych praktyk analitycznych z solidną znajomością informatyki. | Nie wymaga dużego kodowania. Więcej zorientowanych na statystyki. |
| Zalecenia językowe | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statystyka | Statystyki są wykorzystywane na końcu analizy po zbudowaniu i kodowaniu algorytmu. | Cała analiza oparta jest na pojęciach statystycznych. |
| Wyzwania zawodowe |
|
|
| Potrzebne dane | Zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. | Przeważnie ustrukturyzowane dane. |
| Przyszłe trendy | Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja | Analityka poznawcza, analityka podatkowa |
Wniosek - analiza danych a analiza biznesowa
Biorąc pod uwagę ostatnie zmiany zarówno w dziedzinie nauki o danych, jak i analityki biznesowej, firmy mogą spodziewać się znacznej zmiany w sposobie analizy danych. Dzięki szybko rosnącym danym lub Big Data firmy będą miały możliwość eksplorowania różnych odmian danych i pomagania kierownictwu w podejmowaniu kluczowych decyzji. To nie tylko analiza finansowa, ale także analiza roli preferencji klientów, geografii itp. W przyczynianiu się do rozwoju firmy. Wydaje się, że dane prognozy są na porządku dziennym. Kierownictwo chce wiedzieć, gdzie staną za kilka lat w przyszłości, aby mogli podejmować pewne decyzje.
Oprócz danych i ogólnych trendów ważnym czynnikiem jest uczenie się umiejętności. Zarówno Data Science, jak i Business Analytics oferują pracownikom wiele możliwości samodzielnego uczenia się i doskonalenia. Ta nauka jest w rzeczywistości koniecznością, aby nadążyć za najnowszymi osiągnięciami. Dawno minęły czasy, kiedy analiza obejmowała tylko statystyki i dane ankietowe. Studenci i pracownicy muszą być wszechstronni i stale dążyć do zdobywania nowych umiejętności. Wraz ze zmieniającymi się danymi i trendami uczenia się, możliwości nauki danych i analityki biznesowej można uznać za popularne oferty pracy. Możliwości, które przed nami są ogromne.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po analizie danych w porównaniu z analizą biznesową, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Niesamowite różnice w Business Analytics a Business Intelligence
- 9 Niesamowita różnica między Data Science a Data Mining
- Informatyka kontra nauka o danych - Odkryj 8 najlepszych porównań
- 7 Najbardziej przydatne porównanie między analityką biznesową a analityką predykcyjną
- Analiza biznesowa a analiza biznesowa - Który jest lepszy