9 Найкраще порівняння між Data Science Vs Business Analytics

Різниця між Data Science та Business Analytics

У контексті відповіді на бізнес-проблеми ми обговорюємо Data Science та Business Analytics. І наука даних, і бізнес-аналітика передбачають збір, моделювання та збір даних. Різниця між ними полягає в тому, що Business Analytics характерний для проблем, пов'язаних з бізнесом, таких як вартість, прибуток тощо, тоді як Data Science відповідає на такі питання, як вплив географії, сезонні фактори та переваги клієнтів на бізнес. Коротше кажучи, Data Science є більшим або надмірним із двох. Data Science поєднує дані з побудовою алгоритму та технологією, щоб відповісти на різноманітні питання. Останнім часом машинне навчання та штучний інтелект роблять свої раунди і налаштовані перенести наукові дані на наступний рівень. Business Analytics, з іншого боку, - це аналіз даних компанії зі статистичними концепціями для отримання рішень та розумінь.

Порівняння між науковими даними та Business Analytics (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 9 порівнянь між Data Science та Business Analytics

Основні відмінності між Data Science та Business Analytics

Data Science - це наука про дослідження даних за допомогою статистики, алгоритмів та технологій, тоді як Business Analytics - це статистичне дослідження бізнес-даних.
Data Science - це порівняно недавня розробка в галузі аналітики, тоді як Business Analytics існує з кінця 19 століття.
Data Science передбачає багато навичок кодування, тоді як Business Analytics не передбачає особливого кодування.
Data Science - це сукупність Business Analytics. Отже, людина з навичками Data Science може робити Business Analytics, але не навпаки.
Data Science - це крок попереду Business Analytics - це розкіш. Однак Business Analytics є обов'язковим для бізнесу, щоб зрозуміти, як працює і отримує розуміння.
Результати аналізу даних Science не можуть бути використані у щоденному прийнятті рішень компанії, тоді як Business Analytics є життєво важливим при управлінні прийняттям ключових рішень.
Data Science не дає чіткого запитання. Питання переважно загальні. Business Analytics, однак, відповідає на дуже конкретні питання, пов'язані з бізнесом, переважно фінансові.
Data Science може відповісти на запитання, які Business Analytics може, тоді як не навпаки.
Data Science використовує структуровані та неструктуровані дані, тоді як Business Analytics використовує переважно структуровані дані.
Data Science має потенціал робити кроки та межі, особливо з появою машинного навчання та штучного інтелекту, тоді як Business Analytics все ще робить повільні кроки.
Дані Вчені не стикаються з багатьма брудними даними, тоді як бізнес-аналітики.
Наука даних залежить значною мірою від доступності даних, тоді як Business Analytics - ні.
Вартість інвестицій у Data Science висока, тоді як у Business Analytics низька.
Наука даних може йти в ногу з даними сьогодні. Дані зростали та розгалужувалися на різноманітні дані. Дані Вчені оснащені правильними навичками для вирішення цього питання. Однак бізнес-аналітики цим не володіють.

Таблиця порівняння Science Science та Business Analytics

Основа для порівняння	Дані науки	Business Analytics
Монетування терміна	DJ Patil та Jeff Hammerbacher, які працювали в LinkedIn та Facebook відповідно, вперше ввели в життя термін Data Scientist у 2008 році.	Business Analytics використовується з кінця 19 століття, коли її створив Фредерік Уінслоу Тейлор.
Концепція	Міждисциплінарне поле виводу даних, побудова алгоритму та системи для отримання розуміння даних.	Використання статистичних концепцій для отримання інформації про бізнес-дані.
Приклад - топ-5 галузей	Технологія Фінансові Мікс полів Інтернет Академічний	Фінансові Технологія Мікс полів CRM / Маркетинг Роздрібна торгівля
Кодування	Кодування використовується широко. Поле являє собою поєднання традиційних практик аналітики з надійними знаннями з інформатики.	Не включає багато кодування. Більше орієнтована на статистику.
Рекомендації з мов	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Статистика	Статистика використовується в кінці аналізу після побудови та кодування алгоритму.	Весь аналіз базується на статистичних концепціях.
Робочі виклики	Результати Data Science не використовуються керівниками бізнес-рішень. Неможливість застосувати результати до процесу прийняття рішень організаціями. Відсутність ясності у питаннях, на які потрібно відповісти за допомогою даного набору даних. Недоступність / важкий доступ до даних. Необхідність узгодження з ІТ.	Відсутність значного вводу експертів домену. Брудні дані Недоступність / важкий доступ до даних. Питання конфіденційності Відсутність коштів для придбання корисних наборів даних із зовнішніх джерел. Неможливість застосувати результати до процесу прийняття рішень організаціями. Відсутність ясності у питаннях, на які потрібно відповісти за допомогою даного набору даних. Обмеження інструментів. Необхідність узгодження з ІТ.
Необхідні дані	Як структуровані, так і неструктуровані дані.	Переважно структуровані дані.
Майбутні тенденції	Машинне навчання та штучний інтелект	Когнітивна аналітика, податкова аналітика

Висновок - Data Science vs Business Analytics

З огляду на останні події як у Science Data, так і в Business Analytics, підприємства можуть очікувати серйозних зрушень у способі аналізу даних. Завдяки швидко зростаючим даним або Big Data, підприємства отримають можливість досліджувати різні різновиди даних та допомагати керівництву приймати ключові рішення. Це не лише фінансовий аналіз, а й аналіз ролі переваг замовника, географії тощо, що сприяє зростанню компанії. Також прогнозування даних, здається, є порядком дня. Керівництво хоче знати, де вони стоятимуть пару років у майбутньому, щоб вони могли приймати впевнені рішення.

Окрім даних та загальних тенденцій, важливим фактором є навчання навичкам. І Science Science, і Business Analytics пропонують працівникам безліч областей, щоб навчитися та вдосконалитись. Насправді це навчання є необхідним, щоб не відставати від останніх подій. Пройшли дні, коли аналіз лише залучав статистику та дані опитування. Студенти та працівники повинні бути універсальними та постійно прагнути до вивчення нових навичок. Зі зміною тенденцій щодо даних та навчання, можливості Data Science та Business Analytics можна розглядати як гарячі місця. Можливості, що їх попереду, є безліч.