Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

В контексте решения бизнес-задач мы обсуждаем Data Science и бизнес-аналитику. Как Data Science, так и Business Analytics включают сбор данных, моделирование и сбор информации. Разница между ними заключается в том, что Business Analytics специфична для связанных с бизнесом проблем, таких как стоимость, прибыль и т. Д., В то время как Data Science отвечает на такие вопросы, как влияние географии, сезонных факторов и предпочтений клиентов на бизнес. Короче говоря, Data Science больше или больше, чем двое. Data Science объединяет данные с построением алгоритма и технологией, чтобы ответить на ряд вопросов. В последнее время машинное обучение и искусственный интеллект делают свои раунды и собираются вывести Data Science на новый уровень. С другой стороны, бизнес-аналитика - это анализ данных компании со статистическими концепциями для получения решений и анализа.

Сравнение данных между Data Science и Business Analytics (инфографика)

Ниже приведены 9 лучших сравнений Data Science и Business Analytics.

Ключевые различия между наукой о данных и бизнес-аналитикой

  • Data Science - это наука об исследовании данных с использованием статистики, алгоритмов и технологий, тогда как Business Analytics - это статистическое исследование бизнес-данных.
  • Data Science - сравнительно недавнее развитие в области аналитики, тогда как бизнес-аналитика существует с конца 19-го века.
  • Data Science включает в себя множество навыков кодирования, тогда как Business Analytics не требует большого количества кодирования.
  • Data Science - это расширенный набор бизнес-аналитики. Таким образом, человек с навыками Data Science может заниматься бизнес-аналитикой, но не наоборот.
  • Наука о данных - шаг впереди бизнес-аналитики - это роскошь. Тем не менее, бизнес-аналитика обязательна для бизнеса, чтобы понять работу и получить представление.
  • Результаты анализа Data Science нельзя использовать для повседневного принятия решений в компании, тогда как Business Analytics жизненно важна для принятия ключевых решений руководством.
  • Наука о данных не отвечает на четкий вопрос. Вопросы в основном общие. Business Analytics, однако, отвечает на очень специфические вопросы, связанные с бизнесом, в основном финансовые.
  • Data Science может ответить на вопросы, которые может дать Business Analytics, а не наоборот.
  • Data Science использует как структурированные, так и неструктурированные данные, тогда как Business Analytics использует в основном структурированные данные.
  • У Data Science есть потенциал для стремительного развития, особенно с появлением машинного обучения и искусственного интеллекта, в то время как бизнес-аналитика все еще делает медленные шаги.
  • Ученые, работающие с данными, не сталкиваются со многими грязными данными, тогда как бизнес-аналитики делают это.
  • Наука о данных во многом зависит от доступности данных, тогда как бизнес-аналитика - нет.
  • Стоимость инвестиций в науку о данных высока, а у бизнес-аналитики - низкая.
  • Data Science может идти в ногу с данными сегодняшнего дня. Данные выросли и разветвились в различные данные. Специалисты по данным располагают необходимыми навыками для борьбы с этим. Бизнес-аналитики, однако, не обладают этим.

Сравнение Data Science и Business Analytics

Основа для сравненияНаука о данныхБизнес-аналитика
Чеканить терминDJ Patil и Jeff Hammerbacher, которые работали в LinkedIn и Facebook соответственно, впервые создали термин Data Scientist в 2008 году.Бизнес-аналитика используется с конца 19- го века, когда она была внедрена Фредериком Уинслоу Тейлором.
концепцияМеждисциплинарная область вывода данных, построения алгоритмов и систем для получения информации из данных.Использование статистических концепций для извлечения информации из бизнес-данных.
Приложение-Топ 5 Отрасли
  • Технологии
  • финансовый
  • Смешение полей
  • Интернет-
  • академический
  • финансовый
  • Технологии
  • Смешение полей
  • CRM / Маркетинг
  • Розничная торговля
кодированиеКодирование используется широко. Эта область представляет собой сочетание традиционных методов аналитики с глубокими знаниями информатики.Не требует большого кодирования. Более ориентированный на статистику.
Рекомендации по языкамC / C ++ / C #, Haskell, Java, Джулия, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, StataC / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
СтатистикаСтатистика используется в конце анализа после построения и кодирования алгоритма.Весь анализ основан на статистических концепциях.
Трудности
  • Результаты Data Science не используются лицами, принимающими бизнес-решения.
  • Неспособность применить полученные результаты в процессе принятия решений в организации.
  • Отсутствие ясности по вопросам, на которые необходимо ответить с помощью данного набора данных.
  • Недоступность / затрудненный доступ к данным.
  • Нужно согласовывать с ИТ.
  • Отсутствие значительного экспертного вклада.
  • Грязные данные
  • Недоступность / затрудненный доступ к данным.
  • Вопросы конфиденциальности
  • Нехватка средств для покупки полезных наборов данных из внешних источников.
  • Неспособность применить полученные результаты в процессе принятия решений в организации.
  • Отсутствие ясности по вопросам, на которые необходимо ответить с помощью данного набора данных.
  • Ограничения инструментов.
  • Нужно согласовывать с ИТ.
Необходимые данныеКак структурированные, так и неструктурированные данные.Преимущественно структурированные данные.
Будущие тенденцииМашинное обучение и искусственный интеллектКогнитивная аналитика, налоговая аналитика

Вывод - Data Science против бизнес-аналитики

Учитывая последние разработки в области Data Science и Business Analytics, компании могут ожидать значительных изменений в способе анализа данных. С быстро растущими данными или большими данными у компаний будет возможность исследовать различные виды данных и помогать руководству принимать ключевые решения. Это не только финансовый анализ, но также анализ роли предпочтений клиентов, географии и т. Д., Способствующих росту компании. Также прогнозные данные, похоже, являются порядком дня. Руководство хочет знать, где они будут стоять пару лет в будущем, чтобы они могли принимать уверенные решения.

Помимо данных и общих тенденций, важным фактором является обучение навыкам. Как Data Science, так и Business Analytics предоставляют сотрудникам множество возможностей для обучения и совершенствования. Это обучение, фактически, необходимо для того, чтобы идти в ногу с последними событиями. Прошли те времена, когда анализ просто включал статистику и данные опросов. Студенты и сотрудники должны быть разносторонними и постоянно стремиться к освоению новых навыков. С изменением данных и тенденций обучения возможности Data Science и Business Analytics можно рассматривать как горячие открытия. Возможности, которые лежат впереди, велики.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Data Science vs Business Analytics, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Удивительные отличия бизнес-аналитики от бизнес-аналитики
  2. 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
  3. Информатика против Data Science - Узнайте 8 лучших сравнений
  4. 7 самых полезных сравнений между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой
  5. Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики - какая из них лучше

Категория:

Развитие предпринимательства