9 Cea mai bună comparație între Data Science Vs Analytics de afaceri

Diferența dintre Data Science și Business Analytics

În contextul în care răspundem problemelor de afaceri, discutăm despre Știința datelor și analiza afacerilor. Atât știința datelor, cât și analiza afacerilor implică colectarea datelor, modelarea și colectarea informațiilor. Diferența dintre cei doi este că Business Analytics este specifică problemelor legate de afaceri precum costul, profitul, în timp ce Data Science răspunde la întrebări precum influența geografiei, factorii sezonieri și preferințele clienților asupra afacerii. Pe scurt, Data Science este mai mare sau este mai mare decât cele două. Data Science combină datele cu construirea algoritmilor și tehnologia pentru a răspunde la o serie de întrebări. Recent, Învățarea Mașină și Inteligența Artificială și-au făcut runde și sunt setate să ducă Știința Datelor la nivelul următor. Business Analytics, pe de altă parte, este analiza datelor companiei cu concepte statistice pentru a obține soluții și perspective.

Comparație față în cap între știința datelor și analiza de afaceri (Infografie)

Mai jos sunt cele mai bune 9 comparații între știința datelor și analiza de afaceri

Diferențele cheie între Data Science și Business Analytics

Data Science este știința studiului de date folosind statistici, algoritmi și tehnologie, în timp ce Business Analytics este studiul statistic al datelor de afaceri.
Data Science este o dezvoltare relativ recentă în domeniul analiticii, în timp ce Business Analytics este în vigoare încă de la sfârșitul secolului 19.
Data Science implică o mulțime de abilități de codare, în timp ce Business Analytics nu implică prea multe codări.
Data Science este un superset al Business Analytics. Deci, o persoană cu abilități în domeniul științei datelor poate face Business Analytics, dar nu invers.
Știința datelor este un pas înainte de Business Analytics este un lux. Cu toate acestea, Business Analytics este obligatoriu pentru o întreprindere să înțeleagă funcționarea și să obțină informații.
Rezultatele analizei datelor științifice nu pot fi utilizate în luarea deciziilor zilnice ale companiei, în timp ce Business Analytics este vital în luarea deciziilor cheie.
Data Science nu răspunde la o întrebare clară. Întrebările sunt mai ales generale. Cu toate acestea, Business Analytics răspunde la întrebări foarte specifice legate de afaceri, în mare parte financiare.
Știința datelor poate răspunde la întrebările pe care le poate face Business Analytics, dar nu și invers.
Data Science folosește atât date structurate cât și nestructurate, în timp ce Business Analytics utilizează în mare parte date structurate.
Știința datelor are potențialul de a face salturi și limite în special odată cu apariția de învățare automată și inteligență artificială, în timp ce Business Analytics continuă să facă pași pași.
Oamenii de știință de date nu întâlnesc multe date murdare, în timp ce analiștii de afaceri.
Data Science depinde în mare măsură de disponibilitatea datelor, în timp ce Business Analytics nu este.
Costul investiției în Data Science este mare, în timp ce cel al Business Analytics este scăzut.
Data Science poate ține pasul cu Datele din zilele noastre. Datele au crescut și ramificate într-o varietate de date. Oamenii de știință de date sunt echipați cu abilitățile potrivite pentru a face față acestui lucru. Analiștii de afaceri, însă, nu posedă acest lucru.

Tabelul de comparare a științelor datelor și a afacerilor de afaceri

Baza pentru comparație	Știința datelor	Analiza de afaceri
Montarea termenului	DJ Patil și Jeff Hammerbacher, care lucrau pe LinkedIn și, respectiv, pe Facebook, au inventat pentru prima dată termenul Data Scientist în 2008.	Business Analytics a fost folosit de la sfârșitul secolului 19, când a fost pus în aplicare de Frederick Winslow Taylor.
Concept	Câmp interdisciplinar al inferenței datelor, construirea algoritmilor și sisteme pentru a obține informații din date.	Utilizarea conceptelor statistice pentru a extrage informații din datele de afaceri.
Aplicații-Top 5 industrii	Tehnologie Financiar Amestec de câmpuri Bazate pe Internet Academic	Financiar Tehnologie Amestec de câmpuri CRM / Marketing Cu amănuntul
Codificare	Codificarea este utilizată pe scară largă. Câmpul este o combinație de practici tradiționale de analiză cu cunoștințe solide de informatică.	Nu implică prea multe codări. Mai multe statistici orientate.
Recomandări de limbi străine	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Statistici	Statistica este utilizată la sfârșitul analizei în urma construirii și codificării algoritmilor.	Întreaga analiză se bazează pe concepte statistice.
Provocări de muncă	Rezultatele Data Science nu sunt utilizate de factorii de decizie din afaceri. Incapacitatea de a aplica rezultatele organizațiilor în procesul de luare a deciziilor. Lipsa de claritate la întrebările la care trebuie să se răspundă cu setul de date dat. Indisponibilitate / acces dificil la date. Nevoie de coordonare cu IT.	Lipsa de contribuție semnificativă a experților în domeniu. Date murdare Indisponibilitate / acces dificil la date. Probleme de confidențialitate Lipsa de fonduri pentru a cumpăra seturi de date utile din surse externe. Incapacitatea de a aplica rezultatele organizațiilor în procesul de luare a deciziilor. Lipsa de claritate la întrebările la care trebuie să se răspundă cu setul de date dat. Limitarea instrumentelor. Nevoie de coordonare cu IT.
Date necesare	Atât date structurate, cât și nestructurate.	Date predominant structurate.
Tendințe viitoare	Învățarea mașinilor și inteligența artificială	Analiza cognitivă, Analiza fiscală

Concluzie - Data Science vs Business Analytics

Având în vedere evoluțiile recente atât în Data Science, cât și în Business Analytics, întreprinderile se pot aștepta la o schimbare majoră a modului în care datele sunt analizate. Cu datele în creștere rapidă sau Big Data, întreprinderile vor avea ocazia să exploreze diferite varietăți de date și să ajute conducerea să ia decizii cheie. Aceasta nu este doar o analiză financiară, ci și analiza rolului preferințelor clienților, geografie etc., contribuind la creșterea unei companii. De asemenea, datele de prognoză par a fi la ordinea zilei. Conducerea vrea să știe unde vor sta câțiva ani în viitor, astfel încât să poată lua decizii încrezătoare.

Pe lângă datele și tendințele generale, un factor important este învățarea abilităților. Atât Data Science cât și Business Analytics oferă angajaților o mulțime de scopuri pentru a învăța și a se îmbunătăți. Această învățare este, de fapt, o necesitate pentru a ține pasul cu evoluțiile recente. Au dispărut zilele în care analiza a implicat doar statistici și date sondaj. Studenții și angajații trebuie să fie versatili și să vizeze constant învățarea de noi abilități. Odată cu schimbarea datelor și a tendințelor de învățare, oportunitățile de știință a datelor și business Analytics pot fi considerate deschideri fierbinți. Oportunitățile care urmează sunt multe.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Data Science vs Business Analytics, semnificația lor, Comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -