9 Najlepšie porovnanie medzi dátovou vedou Vs Business Analytics

Rozdiel medzi údajmi a obchodnou analýzou

V súvislosti s riešením obchodných problémov diskutujeme o Data Science a Business Analytics. Data Science aj Business Analytics zahŕňajú zhromažďovanie údajov, modelovanie a zhromažďovanie informácií. Rozdiel medzi nimi je v tom, že služba Business Analytics je špecifická pre problémy súvisiace s podnikaním, ako sú náklady, zisk, atď., Zatiaľ čo veda údajov zodpovedá na otázky, ako je vplyv geografie, sezónne faktory a preferencie zákazníkov na podnikanie. Stručne povedané, Data Science je väčšia alebo superset z týchto dvoch. Data Science kombinuje údaje s budovaním algoritmov a technológiou tak, aby zodpovedala celý rad otázok. Strojové učenie a umelá inteligencia nedávno robili svoje kolá a sú pripravení posunúť vedu o údaje na ďalšiu úroveň. Business Analytics, na druhej strane, je analýza podnikových údajov so štatistickými konceptmi s cieľom získať riešenia a informácie.

Porovnanie údajov medzi vedou medzi údajmi a analýzou Business Analytics (infografika)

Nižšie je uvedený zoznam najlepších 9 porovnaní medzi vedeckými údajmi a analýzou Business Analytics

Kľúčové rozdiely medzi údajovou vedou a obchodnou analýzou

Data Science je veda o štúdiu údajov využívajúca štatistiku, algoritmy a technológie, zatiaľ čo Business Analytics je štatistická štúdia obchodných údajov.
Data Science je relatívne nedávny vývoj v oblasti analytiky, zatiaľ čo Business Analytics funguje od konca 19. storočia.
Data Science si vyžaduje veľa zručností v oblasti kódovania, zatiaľ čo v nástroji Business Analytics nie je potrebné veľa kódovania.
Data Science je superset Business Analytics. Osoba so znalosťami v oblasti dátovej vedy teda môže vykonávať analytiku Business Analytics, ale nie naopak.
Data Science, ktorý je o krok pred Business Analytics, je luxus. Služba Business Analytics je však pre spoločnosť povinná pochopiť fungovanie a získať informácie.
Výsledky analýzy dátovej vedy sa nedajú použiť pri každodennom rozhodovaní spoločnosti, zatiaľ čo pri analytických rozhodnutiach spoločnosti Business Analytics je kľúčová.
Data Science neodpovedá na jednoznačnú otázku. Otázky sú väčšinou všeobecné. Business Analytics však odpovedá na veľmi špecifické obchodné otázky, väčšinou finančné.
Data Science môže odpovedať na otázky, ktoré Business Analytics dokáže, zatiaľ čo nie naopak.
Data Science používa štruktúrované aj neštruktúrované údaje, zatiaľ čo služba Business Analytics používa väčšinou štruktúrované údaje.
Data Science má potenciál skokov a medzí, najmä s príchodom strojového učenia a umelej inteligencie, zatiaľ čo Business Analytics stále podniká pomalé kroky.
Vedci údajov sa nestretávajú s mnohými špinavými údajmi, zatiaľ čo obchodní analytici to robia.
Data Science do veľkej miery závisí od dostupnosti údajov, zatiaľ čo Business Analytics nie.
Náklady na investície do vedy o údajoch sú vysoké, zatiaľ čo náklady na analytiku Business Analytics sú nízke.
Data Science dokáže držať krok s dnešnými údajmi. Údaje sa rozrástli a rozvetvili na množstvo údajov. Vedci údajov sú vybavení správnymi schopnosťami, ako sa s tým vysporiadať. Obchodní analytici to však nevlastnia.

Porovnávacia tabuľka Data Science vs Business Analytics

Základ pre porovnanie	Data Science	Analýza podnikania
Ťažba termínu	DJ Patil a Jeff Hammerbacher, ktorí pracovali na LinkedIn a Facebook, respektíve prvýkrát vytvorili pojem Data Scientist v roku 2008.	Business Analytics sa používa od konca 19. storočia, keď ho zaviedol Frederick Winslow Taylor.
pojem	Interdisciplinárna oblasť inferencie údajov, budovania algoritmov a systémov na získavanie poznatkov z údajov.	Využívanie štatistických pojmov na získanie prehľadov z obchodných údajov.
Aplikácia-Top 5 Industries	technológie finančné Mix polí Internet-based akademický	finančné technológie Mix polí CRM / Marketing Maloobchod
kódovanie	Kódovanie sa používa široko. Táto oblasť je kombináciou tradičných analytických postupov so spoľahlivými znalosťami počítačovej vedy.	Nezahŕňa veľa kódovania. Viac štatistík.
Jazykové odporúčania	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
štatistika	Štatistika sa používa na konci analýzy po vytvorení a kódovaní algoritmu.	Celá analýza je založená na štatistických koncepciách.
Pracovné výzvy	Výsledky Data Science nie sú využívané tvorcami obchodných rozhodnutí. Neschopnosť aplikovať zistenia na rozhodovací proces organizácií. Chýbajúca zrozumiteľnosť otázok, na ktoré je potrebné odpovedať s daným súborom údajov. Nedostupnosť / ťažký prístup k údajom. Potreba koordinácie s IT.	Nedostatok významných vstupov odborníkov z oblasti. Špinavé údaje Nedostupnosť / ťažký prístup k údajom. Problémy s ochranou osobných údajov Nedostatok finančných prostriedkov na nákup užitočných súborov údajov z externých zdrojov. Neschopnosť aplikovať zistenia na rozhodovací proces organizácií. Chýbajúca zrozumiteľnosť otázok, na ktoré je potrebné odpovedať s daným súborom údajov. Obmedzenia nástrojov. Potreba koordinácie s IT.
Potrebné údaje	Štruktúrované aj neštruktúrované údaje.	Prevažne štruktúrované údaje.
Budúce trendy	Strojové učenie a umelá inteligencia	Kognitívna analýza, daňová analýza

Záver - Data Science vs Business Analytics

Vzhľadom na nedávny vývoj v oblasti Data Science a Business Analytics môžu podniky očakávať výrazný posun v spôsobe analýzy údajov. Vďaka rýchlo rastúcim údajom alebo veľkým údajom budú mať podniky príležitosť preskúmať rôzne druhy údajov a pomôcť manažmentu prijať kľúčové rozhodnutia. Nejde iba o finančnú analýzu, ale aj o analýzu úlohy zákazníka, geografia atď., Ktorá prispieva k rastu spoločnosti. Zdá sa tiež, že údaje o prognóze sú poradím dňa. Manažment chce vedieť, kde v budúcnosti bude stáť pár rokov, aby mohli robiť spoľahlivé rozhodnutia.

Okrem údajov a všeobecných trendov je dôležitým faktorom aj získavanie zručností. Data Science aj Business Analytics ponúkajú zamestnancom veľa možností, ako sa učiť a zlepšovať. Toto učenie je v skutočnosti nevyhnutnosťou, aby sme držali krok s najnovším vývojom. Preč sú dni, keď analýza zahŕňala iba štatistiku a údaje z prieskumu. Študenti a zamestnanci musia byť všestranní a neustále sa zameriavať na získavanie nových zručností. S meniacimi sa údajmi a vzdelávacími trendmi možno príležitosti v oblasti vedy o údajoch a obchodnej analýzy považovať za horúce otvory. Príležitosti, ktoré sú pred nami, sú veľké.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca pre Data Science vs Business Analytics, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -