Razlika između podataka o znanosti i poslovne analitike
U kontekstu odgovora na poslovne probleme, razgovaramo o nauci o podacima i poslovnoj analitici. I Znanost o podacima i Poslovna analitika uključuju prikupljanje podataka, modeliranje i prikupljanje uvida. Razlika između ta dva je u tome što je Business Analytics specifična za probleme povezane s poslovanjem poput troškova, profita itd., Dok Data Science odgovara na pitanja poput utjecaja zemljopisa, sezonskih čimbenika i preferencija korisnika na posao. Ukratko, Data Science je veći ili superponirani od njih dvoje. Data Science kombinira podatke s izradom algoritama i tehnologijom da bi odgovorio na niz pitanja. Nedavno strojno učenje i umjetna inteligencija odrađuju svoje runde i spreman je podići Data Science na višu razinu. Business Analytics, s druge strane, je analiza podataka poduzeća sa statističkim konceptima za dobivanje rješenja i uvida.
Usporedba između Data Science-a i Business Analytics-a (Infographics)
Ispod je 9 najboljih usporedbi podataka o znanosti i poslovne analitike
Ključne razlike između Data Science-a i Business Analytics-a
- Data Science je znanost o proučavanju podataka koristeći statistiku, algoritme i tehnologiju dok je Business Analytics statistička studija poslovnih podataka.
- Data Science relativno je nedavni razvoj na polju analitike, a Poslovna analitika postoji još od kraja 19. stoljeća.
- Znanost podataka uključuje puno vještina kodiranja dok Business Analytics ne uključuje puno kodiranja.
- Data Science super je skupina Business Analytics. Dakle, osoba koja posjeduje vještine Data Science može raditi Business Analytics, ali ne i obrnuto.
- Data Science je korak ispred Business Analytics-a luksuz. No, Business Analytics obvezan je da kompanija razumije rad i stjecanje uvida.
- Rezultati analize podataka ne mogu se koristiti u svakodnevnom odlučivanju tvrtke, dok je Business Analytics ključan za upravljanje pri donošenju ključnih odluka.
- Data Science ne daje jasno pitanje. Pitanja su uglavnom općenita. Business Analytics, međutim, odgovara na vrlo specifična pitanja vezana uz poslovanje, uglavnom financijska.
- Data Science može odgovoriti na pitanja koja Business Analytics može, a ne obrnuto.
- Data Science koristi strukturirane i nestrukturirane podatke, dok Business Analytics koristi uglavnom strukturirane podatke.
- Data Science ima potencijal da napravi skokove i prijelazne granice, posebno s pojavom strojnog učenja i umjetne inteligencije, dok Business Analytics još uvijek polako koraka.
- Znanstvenici podataka ne nailaze na mnoge prljave podatke, dok to rade poslovni analitičari.
- Znanost o podacima ovisi u velikoj mjeri o dostupnosti podataka, dok Business Analytics nije.
- Troškovi ulaganja u Data Science su visoki, dok su za Business Analytics niski.
- Znanost podataka može ići ukorak s današnjim podacima. Podaci su narasli i razgranati u mnoštvo podataka. Znanstvenici podataka opremljeni su odgovarajućim vještinama da se nose s tim. Međutim, poslovni analitičari to ne posjeduju.
Usporedna tablica podataka o znanosti i poslovanja
| Osnove za usporedbu | Znanost podataka | Poslovna analitika |
| Kovanstvo pojma | DJ Patil i Jeff Hammerbacher koji su radili u LinkedInu i Facebooku, prvi su put skovali izraz Data Scientist 2008. godine. | Business Analytics koristi se od kraja 19. stoljeća kada ga je postavio Frederick Winslow Taylor. |
| Koncept | Interdisciplinarno polje zaključivanja podataka, izrada algoritama i sustavi za dobivanje uvida u podatke. | Korištenje statističkih koncepata za izvlačenje uvida iz poslovnih podataka. |
| Primjena-top 5 industrije |
|
|
| šifriranje | Kodiranje se široko koristi. Područje je kombinacija tradicionalnih analitičkih praksi uz dobro poznavanje informatike. | Ne uključuje puno kodiranja. Više orijentirano na statistiku. |
| Preporuke za jezike | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| statistika | Statistički podaci koriste se na kraju analize prateći izradu algoritama i kodiranje algoritama. | Čitava analiza temelji se na statističkim konceptima. |
| Radni izazovi |
|
|
| Podaci su potrebni | I strukturirani i nestrukturirani podaci. | Pretežno strukturirani podaci. |
| Budući trendovi | Strojno učenje i umjetna inteligencija | Kognitivna analitika, Porezna analitika |
Zaključak - Data Science vs Business Analytics
S obzirom na nedavna kretanja i u Data Science-u i u Business Analytics-u, tvrtke mogu očekivati veliki pomak u načinu na koji se analiziraju podaci. Uz brzo rastuće podatke ili velike podatke, tvrtke će imati priliku istražiti različite vrste podataka i pomoći menadžmentu u donošenju ključnih odluka. Ovo nije samo financijska analiza, već i analiza uloge klijenata, zemljopisa itd. Koja doprinosi rastu tvrtke. Čini se da su podaci za predviđanje redoslijed dana. Uprava želi znati gdje će stajati nekoliko godina u budućnosti kako bi mogli donositi sigurne odluke.
Uz podatke i opće trendove, važan je čimbenik i učenje vještina. I Znanost o podacima i Poslovna analitika nude zaposlenima puno opsega da se nauče i poboljšaju. Ovo je učenje u stvari nužno da bismo išli u korak s najnovijim dostignućima. Prošli su dani kada su u analizu uključeni samo statistika i podaci anketa. Studenti i zaposlenici moraju biti svestrani i neprestano ciljati na učenje novih vještina. Promjenom podataka i trendovima učenja, mogućnosti Data Science i Business Analytics mogu se smatrati vrućim otvorima. Mogućnosti koje predstoje pred sobom su mnogo.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Science vs Business Analytics, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Iznenađujuće razlike između Business Analytics i Business Intelligence
- 9 Strašna razlika između Data Science Vs Data Mininga
- Računalna naspram znanosti o podacima - Pronađite 8 najboljih usporedbi
- 7 najkorisnijih usporedba između Business Analytics Vs prediktivne analitike
- Poslovna inteligencija vs Business Analytics - koja je bolja