Az adattudomány és az üzleti elemzés közötti különbség
Az üzleti problémák megoldásának összefüggésében megvitatjuk az adattudományt és az üzleti elemzést. Mind az adattudomány, mind az üzleti elemzés magában foglalja az adatgyűjtést, a modellezést és a betekintést. A kettő közötti különbség az, hogy az Business Analytics olyan üzleti problémákra jellemző, mint a költség, a profit, stb., Míg az Data Science olyan kérdésekre válaszol, mint a földrajz, az évszakos tényezők és az ügyfelek preferenciái az üzleti életre. Röviden: az Data Science nagyobb vagy ebből a kettőből szuperset. A Data Science egyesíti az adatokat az algoritmus felépítésével és a technológiával, hogy válaszoljon egy sor kérdésre. A közelmúltban a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia csinálta a fordulóját, és az adattudományt a következő szintre állítja. Az Business Analytics viszont a vállalati adatok elemzése statisztikai fogalmakkal, megoldások és betekintés céljából.
Összehasonlítás az adattudomány és az üzleti elemzés között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és az üzleti elemzés 9 legfontosabb összehasonlítása található
Az adattudomány és az üzleti elemzés közötti legfontosabb különbségek
- A Data Science az adatkutatás tudománya statisztikák, algoritmusok és technológia felhasználásával, míg az Business Analytics az üzleti adatok statisztikai vizsgálata.
- Az Data Science egy viszonylag új fejlemény az elemzés területén, míg az üzleti elemzés a 19. század vége óta működik.
- Az adattudomány sok kódolási készséget foglal magában, míg az üzleti elemzés nem sok kódolást foglal magában.
- Az Data Science az üzleti elemzés szuperhalmaza. Tehát egy adattudományi ismeretekkel rendelkező vállalkozás üzleti elemzést végezhet, de nem fordítva.
- Az adattudomány az üzleti elemzéssel egy lépéssel szemben egy luxus. A Business Analytics azonban kötelező a vállalkozás számára, hogy megértse a dolgozást és betekintést nyerjen.
- Az Data Science elemzési eredményeit nem lehet felhasználni a vállalat napi döntéshozatalában, míg az Business Analytics elengedhetetlen a vezetés számára a kulcsfontosságú döntések meghozatalához.
- Az Data Science nem válaszol egyértelmű kérdésre. A kérdések általában többnyire általánosak. A Business Analytics azonban nagyon konkrét, üzleti jellegű kérdésekre válaszol, elsősorban pénzügyi kérdésekkel.
- Az adattudomány megválaszolhatja azokat a kérdéseket, amelyeket az üzleti elemzés képes nyújtani, míg nem fordítva.
- Az Data Science strukturált és strukturálatlan adatokat is felhasznál, míg az Business Analytics többnyire strukturált adatokat használ.
- Az adattudománynak lehetősége van ugrásszerű lépéseket hozni, különösen a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia megjelenésével, míg az üzleti elemzés továbbra is lassú lépéseket tesz.
- Az adattudósok nem találnak sok piszkos adatot, míg az üzleti elemzők.
- Az adattudomány nagymértékben függ az adatok elérhetőségétől, míg az üzleti elemzés nem.
- Az adattudományba történő befektetés költsége magas, míg az üzleti elemzés költsége alacsony.
- Az adattudomány lépést tarthat a mai adatokkal. Az adatok sokaságra nőttek és elágaztak. Az adattudósok fel vannak szerelve a megfelelő készségekkel ahhoz, hogy kezeljék ezt. Az üzleti elemzők azonban nem rendelkeznek ezzel.
Data Science vs Business Analytics összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Data Science | Üzleti elemzés |
| A kifejezés kidolgozása | DJ Patil és Jeff Hammerbacher, akik a LinkedIn-ben és a Facebook-ban dolgoztak, először 2008-ban alakították ki az Data Scientist kifejezést. | Az üzleti analitikát a 19. század vége óta használják, amikor Frederick Winslow Taylor vezette be. |
| Koncepció | Az adatok következtetésének interdiszciplináris területe, algoritmus felépítése és az adatokból való betekintést nyújtó rendszerek. | Statisztikai fogalmak betekintése az üzleti adatokból. |
| Alkalmazás-Top 5 ipar |
|
|
| Coding | A kódolást széles körben használják. A mező a hagyományos elemző gyakorlatok és a számítástechnika alapos ismereteinek kombinációja. | Nem jár sok kódolással. Több statisztika-orientált. |
| Nyelvi ajánlások | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statisztika | A statisztikákat az elemzés végén használjuk, az algoritmus felépítését és kódolását követően. | Az egész elemzés statisztikai fogalmakon alapul. |
| Munka kihívások |
|
|
| Szükséges adatok | Mind strukturált, mind strukturálatlan adatok. | Dominánsan strukturált adatok. |
| Jövőbeli trendek | Gépi tanulás és mesterséges intelligencia | Kognitív elemzés, adóelemzés |
Következtetés - Data Science vs Business Analytics
Tekintettel az adattudomány és az üzleti elemzés legújabb fejleményeire, a vállalkozások az adatok elemzésének jelentős változására számíthatnak. A gyorsan növekvő adatok vagy a Big Data használatával a vállalkozásoknak lehetősége nyílik különféle adatok felfedezésére és a vezetés számára a kulcsfontosságú döntések meghozatalához. Ez nem csak pénzügyi elemzés, hanem annak elemzése is, hogy az ügyfelek preferenciái, földrajzai stb. Miként járulnak hozzá a vállalat növekedéséhez. Az előrejelzési adatok a naprend szerint is tűnnek. A vezetőség azt akarja tudni, hogy hol helyezkednek el a jövőben néhány évvel, hogy magabiztos döntéseket hozhassanak.
Az adatok és az általános tendenciák mellett fontos tényező a készségtanulás. Az adattudomány és az üzleti elemzés egyaránt számos alkalmazottat kínál az alkalmazottak számára, hogy megismerjék és fejlesszék magukat. Ez a tanulás valójában elengedhetetlen ahhoz, hogy lépést tudjon tartani a legújabb fejleményekkel. Elmúltak azok a napok, amikor az elemzés csak statisztikákat és felmérési adatokat tartalmazott. A hallgatóknak és az alkalmazottaknak sokoldalúnak és folyamatosan törekedniük kell új készségek elsajátítására. Az adatok és a tanulási trendek megváltozásával az Data Science és az Business Analytics lehetőségei forró nyitásnak tekinthetők. Rengeteg lehetőség áll rendelkezésre.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Data Science vs Business Analytics, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Csodálatos különbségek az üzleti elemzés és az üzleti intelligencia szempontjából
- 9 Félelmetes különbség az adattudomány és az adatbányászat között
- Számítástechnika vs Data Science - Tudja meg a legjobb 8 összehasonlítást
- 7 A leghasznosabb összehasonlítás az üzleti elemzés és a prediktív elemzés között
- Üzleti intelligencia vs. üzleti elemzés - melyik a jobb