Ero Data Science: n ja Data Analyticsin välillä
Tietotiede on tutkimus siitä, mistä tiedot ovat peräisin, mitä ne edustavat ja miten ne voidaan muuttaa arvokkaiksi resursseiksi. Tietotekniikan tarkoituksena on löytää löytötiedot eri prosessin, työkalujen ja tekniikoiden avulla, joiden avulla voidaan tunnistaa mallit raakatiedoista. Nämä raakatiedot ovat pohjimmiltaan suuria tietoja strukturoidun, osittain jäsennetyn ja jäsentämättömän tiedon muodossa. Data Analytics tai datanalyysi on samanlainen kuin tietotiede, mutta keskittyneemmällä tavalla. Tietoanalyysin tarkoituksena on tuottaa oivalluksia datasta yhdistämällä malleja ja suuntauksia organisaation tavoitteisiin. Data Analytics käyttää peruskyselylausekkeita, kuten SQL, tietojen viipalointiin ja nopaloihin.
Data Science
"Data Science on, kun olet tekemisissä isojen tietojen kanssa, suuret tietomäärät".
- Data Science louhii suuria määriä jäsenneltyä ja jäsentämätöntä tietoa kuvioiden tunnistamiseksi.
- Data Science sisältää yhdistelmän ohjelmointia, tilastollisia taitoja, koneoppimisalgoritmeja.
- Data Science on taidetta ja tiedeä, jolla uuttaan toimiva näkemys raa'asta tiedosta. Voimme määritellä tietotieteen monitieteelliseksi sekoitukseksi tiedon päätelmistä, algoritmien kehittämisestä ja tekniikasta analyyttisesti monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi.
- Suurten määrien jäsennellyn ja jäsentämättömän tiedon louhinta mallien tunnistamiseksi voi auttaa organisaatiota hillitsemään kustannuksia, lisäämään tehokkuutta, tunnistamaan uusia markkinoita ja lisäämään organisaation kilpailuetua.
- Tietotieteilijöiden työ riippuu vaatimuksista, liiketoiminnan tarpeista, markkinoiden vaatimuksista ja lisää liiketoiminnan tutkimisesta mustasta datasta.
Data Analytics
- Tietoanalytiikka käsittelee vähemmän AI: tä, koneoppimista ja ennakoivaa mallintamista sekä enemmän historiallisen datan tarkastelua yhteydessä.
- Tietoanalyytikot eivät yleensä ole vastuussa tilastollisten mallien rakentamisesta tai koneoppimisvälineiden käyttöönotosta.
- Tietoresurssien vertaaminen organisaation hypoteeseihin on data-analytiikan yleinen käyttötapa, ja käytännöllä on taipumus keskittyä liiketoimintaan ja strategiaan.
- Data-analyytikot ovat vähemmän todennäköisesti perehtyneitä isoihin tietoasetuksiin.
- Data-analyytikot ryöstävät tietoja, jotka ovat joko paikallisia tai pienempiä jalanjälkeä.
Tietoanalyytikoilla on vähemmän vapautta laajuudessaan ja käytännössä, ja he harjoittavat keskittyneempää lähestymistapaa datan analysointiin. He ovat myös paljon vähemmän mukana datatyökulttuurissa.
Data Science vs. Data Analytics (Infographics) -vertailu vertailussa
Alla on 14 parasta vertailua Data Science vs. Data Analyticsin välillä 
Tietotekniikan ja data-analyysin tärkeimmät erot
Sekä Data Science vs. Data Analytics ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista datatieteen ja data-analyysin välillä:
Eri lähteistä, kuten talouslokeista, tekstitiedostoista, multimediatiedoista, antureista ja välineistä tuotetut tiedot ovat suuria tietoja. Yksinkertaiset Business Intelligence -työkalut eivät pysty käsittelemään tätä valtavaa tietomäärää ja monimuotoisuutta. Siksi tarvitsemme monimutkaisempia ja kehittyneempiä analyyttisiä työkaluja ja algoritmeja prosessoimiseksi, analysoimiseksi ja merkityksellisten oivalluksien hyödyntämiseksi siitä.
- Tietotieteilijät tarkastelevat pohjimmiltaan laajoja tietojoukkoja, joissa yhteyden muodostuminen voi olla helppoa tai ei ole helppoa, kun taas Data Analytics etsii tiettyä tietoryhmää edelleen kommunikoidakseen.
- Tietotekniikan kenttä työllistää matematiikan, tilastotieteen ja tietotekniikan aloja, ja se sisältää tekniikoita, kuten koneoppimista, klusterianalyysiä, tiedon louhintaa ja visualisointia, kun taas Data Analytics työskentelee rakennepyyntökielellä, kuten SQL / Hive, lopputuloksen ohjaamiseksi.
- Tietotieteilijän työtehtävissä vahva liiketoimintaosaaminen ja tietojen visualisointitaitot muuntaa näkemyksen liikejuttuksi, kun taas data-analyytikolla ei odoteta olevan liiketoimintaosaamista ja edistynyttä datanäyttötaitoa.
- Datatutkija tutkii ja tutkii useista erillisistä lähteistä peräisin olevia tietoja, kun taas data-analyytikko tarkastelee yleensä tietoja yhdestä lähteestä, kuten CRM-järjestelmä tai tietokanta
- Tietoanalyytikko ratkaisee yrityksen esittämät kysymykset, kun taas tietotekniikan asiantuntija muotoilee kysymykset, joiden ratkaisuista todennäköisesti hyötyy liiketoiminta
Tietotieteilijäksi tulemiseen tarvittavat taidot:
- Ohjelmointitaidot
- Likaisten tietojen (jäsentämättömien tietojen) puhdistaminen
- Kartta Vähennä työpaikkojen kehitystä
- Koneoppimisen taidot
- Analyyttiset taidot
- Asiakkaan näkemykset
- Vahvat tietojen visualisointitaitot
- Tarinankerronnan taidot visualisointien avulla
- EDA (tutkittava tietojen analyysi)
- Tunnista tietojen suuntaukset ohjaamattoman koneoppimisen avulla
- Tee ennusteita datan suuntausten perusteella valvotun koneoppimisen avulla
- Kirjoita koodi avuksi tietojen etsinnässä ja analysoinnissa
- Anna koodi tekniikalle / suunnittelulle, jota voidaan käyttää tuotteissa
Tietoanalytiikkaan liittymiseen tarvittavat taidot:
- EDA (tutkittava tietojen analyysi)
- Tietojen hankkiminen ensisijaisista tai toissijaisista tietolähteistä ja tietokantojen ylläpito
- Tietojen tallennus- ja hakutaitoja ja työkaluja
- Likaisten tietojen (jäsentämättömien tietojen) puhdistaminen
- Hallitse tietovarastoja ja ETL (Extract Transform Load)
- Kehitä KPI: tä arvioimaan suorituskykyä
- Perusteellinen altistuminen SQL: lle ja analytiikalle
- Kehitä tietojen visuaalisia esityksiä BI-alustojen avulla
- Tietojen tulkinta, tulosten analysointi tilastollisin tekniikoin
- Kehitetään ja toteutetaan tietoanalyysejä, tiedonkeruujärjestelmiä ja muita strategioita, jotka optimoivat tilastollisen tehokkuuden ja laadun
- Tietoanalyytikoiden tulisi tuntea tietovarastoinnin ja yritystietojen käsitteet
- Vahva Hadoop-klusterin tuntemus
- Täydellinen tietoarkkitehtuurin työkaluilla ja komponenteilla.
Data Science vs. Data Analytics -vertailutaulukko
Keskustelen tärkeimmistä esineistä ja eron Data Science vs. Data Analyticsin välillä.
| Tietojen ja tietoanalyysien vertailun perusteet | Data Science | Data Analytics |
| Perustavoite | Kysyy oikeita yritystoimintaa koskevia kysymyksiä ja löytää ratkaisuja | Yritystietojen analysointi ja louhinta |
| Tietojen määrä | Laaja tietosarja (Big Data) | Rajoitettu datajoukko |
| Eri tehtäviä | Tietojen puhdistus, valmisteluanalyysi oivalluksen saamiseksi | Tietojen kysely, yhdistäminen mallin löytämiseksi |
| Määritelmä | Data Science on taidetta ja tiedeä, jolla uuttaan toimiva näkemys raa'asta tiedosta | Tietoanalyytikot eivät yleensä ole vastuussa tilastollisten mallien rakentamisesta tai koneoppimisvälineiden käyttöönotosta |
| Aineellinen asiantuntemus | Tarvittu | Ei välttämättä |
| Ei-tekninen | Tarvittu | Ei tarvita |
| fokus | Esikäsitellyt tiedot | Käsitellyt tiedot |
| kaistanleveys | Lisää vapautta soveltamisalalla ja käytännössä | Vähemmän vapautta soveltamisalalla ja käytännössä |
| Tarkoitus | Näkemysten löytäminen Raw Data -sovelluksesta | Oikeuksien etsiminen käsitellystä tiedosta |
| Tyypit | Strukturoitu ja jäsentämätön tieto | Jäsennelty tieto |
| hyötyjä | Datatutkija tutkii ja tutkii useista erillisistä lähteistä saatuja tietoja | data-analyytikko tarkastelee yleensä tietoja yhdestä lähteestä, kuten CRM |
| Tekoäly | Tarjoaa lisää teknisessä älykkyydessä | Tarjoaa vähemmän tekoälyssä |
| Koneoppiminen | Tarjoaa enemmän koneoppimisessa | Tarjoaa vähemmän koneoppimisessa |
| Ennustava analyysi | Tarjoaa enemmän ennustavassa analyysissä | Tarjoaa vähemmän ennustavassa analyysissä |
Johtopäätös - Data Science vs. Data Analytics
Näyttää siltä, että tietotekniikan ja data-analytiikan välisillä näennäisillä eroilla voi todella olla suuri vaikutus yritykseen. Data Science on uusi mielenkiintoinen ohjelmistoteknologia, jota käytetään kriittisen analyysin soveltamiseen, tarjoamaan kyky kehittää hienostuneita malleja massiivisille tietosarjoille ja ajaa yritystoimintaa. Tietotiede on kattotermi, jota käytetään kuvaamaan, miten tieteellistä menetelmää voidaan soveltaa tietoon liiketoimintaympäristössä. Tietotekniikalla on myös kasvava ja erittäin tärkeä rooli tekoälyn ja koneoppimisen kehittämisessä. Vaikka erot ovat olemassa, niin tietotiede kuin data-analytiikka ovat tärkeitä osia työn ja datan tulevaisuudessa. Tietoanalyytikot ottavat suuntaa tietotieteilijöiltä, kun entinen yrittää vastata koko organisaation esittämiin kysymyksiin. Yritykset, jotka haluavat johtaa tietä teknologiseen muutokseen ja ymmärtää menestyksekkäästi tietoja, jotka saavat organisaationsa toimimaan, tulisi ottaa huomioon sekä tietotiede että data-analytiikka. Yhtiö tarvitsee projektissaan sekä tietotieteen että data-analytiikan. Sekä tietotiede että data-analytiikka ovat osa yrityksen kasvua.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas Data Science vs Data Analytics, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 Erinomaista Data Analytics -suuntausta
- Big Data vs. Data Science
- Tietojen visualisointi vs. data-analytiikka