Ero Data Science vs. Business Analyticsin välillä
Liiketoimintaan liittyviin ongelmiin vastaamisen yhteydessä keskustelemme Data Sciencestä ja Business Analyticsista. Sekä tietotiede että yritysanalyysi sisältävät tiedonkeruun, mallinnuksen ja oivalluksen keruun. Ero näiden kahden välillä on se, että yritysanalyysi on erityinen yritystoimintaan liittyville ongelmille, kuten kustannuksille, voitolle jne., Kun taas Data Science vastaa kysymyksiin, kuten maantieteen, vuodenaikojen tekijöiden ja asiakkaiden mieltymysten vaikutuksiin liiketoimintaan. Lyhyesti sanottuna Data Science on suurempi tai supersetti näistä kahdesta. Data Science yhdistää tiedot algoritmien rakentamiseen ja tekniikkaan vastatakseen joukkoon kysymyksiä. Äskettäin koneoppiminen ja keinotekoinen älykkyys ovat tehneet kierroksensa ja ne on asetettu siirtämään tietotiede seuraavalle tasolle. Business Analytics puolestaan on yritystietojen analysointi tilastollisin käsittein ratkaisujen ja näkemysten saamiseksi.
Head to Head -vertailu Data Science vs. Business Analyticsiin (infografia)
Ohessa on 9 parasta vertailua Data Science vs. Business Analyticsin välillä
Tietotekniikan ja liike-elämän analyysien tärkeimmät erot
- Data Science on datatutkimuksen tiede, joka käyttää tilastoja, algoritmeja ja tekniikkaa, kun taas Business Analytics on yritystietojen tilastollinen tutkimus.
- Data Science on suhteellisen viimeaikainen kehitys analytiikan alalla, kun taas Business Analytics on ollut käytössä jo 1800-luvun lopulta lähtien.
- Data Science sisältää paljon koodaustaitoja, kun taas Business Analytics ei sisällä koodausta.
- Data Science on liiketoimintaanalyysin yläosa. Joten henkilö, jolla on tietotekniikan taitoja, voi tehdä liiketoimintaanalyysin, mutta ei päinvastoin.
- Tietotekniikka on askel eteenpäin liiketoimintaanalytiikasta. Business Analytics on kuitenkin pakollinen, jotta yritys ymmärtää työskentelyä ja saa tietoa.
- Data Science -analyysituloksia ei voida käyttää yrityksen päivittäisessä päätöksenteossa, kun taas Business Analytics on elintärkeä johdolle avainpäätösten tekemisessä.
- Data Science ei vastaa selkeään kysymykseen. Kysymykset ovat enimmäkseen yleisiä. Business Analytics kuitenkin vastaa hyvin erityisiin yritystoimintaan liittyviin kysymyksiin, lähinnä taloudellisiin.
- Data Science pystyy vastaamaan kysymyksiin, joita Business Analytics voi, kun taas ei päinvastoin.
- Data Science käyttää sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä tietoa, kun taas Business Analytics käyttää enimmäkseen jäsenneltyä tietoa.
- Tietotekniikalla on potentiaalia tehdä harppauksia etenkin koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden tullessa esiin, kun taas yritysanalyysit ovat edelleen hitaita.
- Tietotieteilijät eivät kohtaa monia likaisia tietoja, kun taas liike-elämän analyytikot.
- Data Science riippuu suurelta osin tietojen saatavuudesta, kun taas Business Analytics ei.
- Tietotekniikkaan sijoittamisen kustannukset ovat korkeat, kun taas Business Analyticsin kustannukset ovat alhaiset.
- Data Science voi pysyä ajan tasalla nykyisen datan kanssa. Tiedot ovat kasvaneet ja haarautuneet monenlaisiin tietoihin. Tietotieteilijöillä on oikeat taidot käsitellä tätä. Liiketoiminta-analyytikoilla ei kuitenkaan ole tätä.
Data Science vs. Business Analytics -vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Data Science | Business Analytics |
| Termin rahanvaihto | LinkedInissä ja Facebookissa työskennelleet DJ Patil ja Jeff Hammerbacher loivat termiä Data Scientist vuonna 2008. | Business Analyticsia on käytetty 19. vuosisadan lopusta lähtien, jolloin Frederick Winslow Taylor on ottanut sen käyttöön. |
| Konsepti | Tietojen päättely, monitieteinen kenttä, algoritmien rakentaminen ja järjestelmät tietojen saamiseksi oivalluksiksi. | Tilastollisten käsitteiden käyttö tietojen keräämiseksi yritystiedoista. |
| Sovellus-top 5 toimialaa |
|
|
| Coding | Koodausta käytetään laajalti. Kenttä on yhdistelmä perinteisiä analytiikkakäytäntöjä ja tietotekniikan vakaa tietämys. | Ei sisällä paljon koodausta. Lisää tilastoja. |
| Kielisuositukset | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| tilasto | Tilastoja käytetään analyysin lopussa algoritmien rakentamisen ja koodaamisen jälkeen. | Koko analyysi perustuu tilastollisiin käsitteisiin. |
| Työhaasteet |
|
|
| Tietoja tarvitaan | Sekä rakenteellinen että jäsentämätön tieto. | Pääosin jäsennelty tieto. |
| Tulevaisuuden trendit | Koneoppiminen ja tekoäly | Kognitiivinen analyysi, veroanalyysi |
Johtopäätös - Data Science vs Business Analytics
Sekä tietotekniikan että yritysanalyysin viimeaikaisen kehityksen vuoksi yritykset voivat odottaa merkittävää muutosta tietojen analysointitavassa. Nopeasti kasvavan datan tai Big Data -ratkaisun avulla yrityksillä on mahdollisuus tutkia erilaisia datatyyppejä ja auttaa johtoa tekemään keskeisiä päätöksiä. Tämä ei ole vain taloudellista analyysiä, mutta myös analyysia siitä, miten asiakas mieltymykset, maantiede jne. Vaikuttavat yrityksen kasvuun. Myös ennustetiedot vaikuttavat olevan päivän järjestys. Johto haluaa tietää, missä he asettuvat pari vuotta tulevaisuudessa, jotta he voivat tehdä varmoja päätöksiä.
Tietojen ja yleisten suuntausten lisäksi tärkeä tekijä on taitojen oppiminen. Sekä Data Science että Business Analytics tarjoavat työntekijöille paljon mahdollisuuksia oppia ja parantaa itseään. Tämä oppiminen on itse asiassa pakollista pysyäkseen ajan tasalla viimeisimmän kehityksen suhteen. Menevät ovat päivät, jolloin analyysi sisälsi vain tilastotietoja ja kyselytietoja. Opiskelijoiden ja työntekijöiden tulee olla monipuolisia ja pyrkiä jatkuvasti oppimaan uusia taitoja. Tietojen ja oppimistrendien muuttuessa Data Science- ja Business Analytics -mahdollisuuksia voidaan pitää kuumina aukkoina. Edessä olevia mahdollisuuksia on runsaasti.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas Data Science vs Business Analytics -yritykseen, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Hämmästyttäviä eroja liiketoimintaanalyysissä vs. yritystiedustelu
- 9 Mahtava ero datatieteen ja datan louhinnan välillä
- Tietojenkäsittely vs. tietojenkäsittelytiede - selvitä parhaat 8 vertailua
- 7 hyödyllisintä vertailua liiketoimintaanalyysien ja ennakoivien analyysien välillä
- Business Intelligence vs Business Analytics - kumpi on parempi