9 Най-добро сравнение между Data Science срещу Business Analytics

Разлика между Data Science спрямо Business Analytics

В контекста на отговор на бизнес проблеми обсъждаме Data Science и Business Analytics. Както науката за данни, така и бизнес анализите включват събиране на данни, моделиране и събиране на информация. Разликата между двете е, че Business Analytics е специфичен за проблеми, свързани с бизнеса, като разходи, печалба и др., Докато Data Science отговаря на въпроси като влиянието на географията, сезонните фактори и предпочитанията на клиентите върху бизнеса. Накратко, Data Science е по-голям или суперсет от двете. Data Science комбинира данни с изграждането на алгоритми и технологиите, за да отговори на редица въпроси. Наскоро машинното обучение и изкуственият интелект правят своите кръгове и са готови да изкарат Data Science на следващото ниво. Business Analytics, от друга страна, е анализът на фирмените данни със статистически концепции за получаване на решения и представа.

Сравнение между главата на Data Science и Business Analytics (Инфографика)

По-долу са най-добрите 9 сравнения между Data Science и Business Analytics

Основни разлики между Data Science спрямо Business Analytics

Data Science е науката за изследване на данни, използвайки статистически данни, алгоритми и технологии, докато Business Analytics е статистическото проучване на бизнес данните.
Data Science е сравнително скорошна разработка в областта на аналитиката, докато Business Analytics съществува от края на 19 век.
Data Science включва много умения за кодиране, докато Business Analytics не включва много кодиране.
Data Science е набор от Business Analytics. Така че човек с умения за наука за данни може да прави Business Analytics, но не и обратното.
Това, че Science Science е крачка пред Business Analytics е лукс. Business Analytics обаче е задължителен, за да може бизнесът да разбере работата и да придобие представа.
Резултатите от анализа на данните не могат да се използват при ежедневното вземане на решения на компанията, докато Business Analytics е жизненоважен за управлението при вземането на ключови решения.
Data Science не отговаря на ясен въпрос. Въпросите са най-вече общи. Business Analytics обаче отговаря на много конкретни въпроси, свързани с бизнеса, предимно финансови.
Data Science може да отговори на въпроси, които Business Analytics може, докато не обратното.
Data Science използва както структурирани, така и неструктурирани данни, докато Business Analytics използва предимно структурирани данни.
Data Science има потенциал да направи скокове и прегради, особено с появата на машинно обучение и изкуствен интелект, докато Business Analytics все още предприема бавни стъпки.
Учените по данни не срещат много мръсни данни, докато бизнес анализаторите.
Science Science зависи до голяма степен от наличието на данни, докато Business Analytics не е така.
Цената за инвестиране в Data Science е висока, докато тази на Business Analytics е ниска.
Data Science може да бъде в крак с данните от днешния ден. Данните са нараснали и се разклоняват в най-различни данни. Учените по данни са оборудвани с правилните умения да се справят с това. Бизнес анализаторите обаче не притежават това.

Таблица за сравнение на Science Science спрямо Business Analytics

Основа за сравнение	Data Science	Business Analytics
Въвеждане на термин	DJ Patil и Jeff Hammerbacher, които работеха съответно в LinkedIn и Facebook, за първи път въведоха термина Data Scientist през 2008 г.	Business Analytics се използва от края на 19 век, когато е поставен от Фредерик Уинслоу Тейлър.
понятие	Интердисциплинарно поле за извеждане на данни, изграждане на алгоритми и системи за получаване на представа от данни.	Използване на статистически концепции за извличане на прозрения от бизнес данни.
Приложение Топ 5 индустрии	технология финансов Микс от полета Интернет-базирани академичен	финансов технология Микс от полета CRM / Маркетинг На дребно
кодиране на стоките	Кодирането се използва широко. Полето е комбинация от традиционни аналитични практики със стабилни познания по компютърни науки.	Не включва много кодиране. Повече ориентирана към статистиката.
Препоръки по езици	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Статистика	Статистиката се използва в края на анализа след изграждане и кодиране на алгоритъм.	Целият анализ се основава на статистически концепции.
Работни предизвикателства	Резултатите от Data Science не се използват от ръководителите на бизнес решения. Невъзможност за прилагане на констатациите в процеса на вземане на решения на организациите. Липса на яснота по въпросите, на които трябва да се отговори с дадения набор от данни. Недостъпност / труден достъп до данни. Необходимост от координация с ИТ.	Липса на значителен принос на експерт по домейни. Мръсни данни Недостъпност / труден достъп до данни. Проблеми с поверителността Липса на средства за закупуване на полезни набори от данни от външни източници. Невъзможност за прилагане на констатациите в процеса на вземане на решения на организациите. Липса на яснота по въпросите, на които трябва да се отговори с дадения набор от данни. Ограничения на инструментите. Необходимост от координация с ИТ.
Необходими данни	Както структурирани, така и неструктурирани данни.	Преобладаващо структурирани данни.
Бъдещи тенденции	Машинно обучение и изкуствен интелект	Когнитивна анализа, данъчна аналитика

Заключение - Science Science спрямо Business Analytics

Предвид скорошното развитие както в Data Science, така и в Business Analytics, предприятията могат да очакват съществена промяна в начина на анализ на данните. С бързо разрастващите се данни или Big Data, предприятията ще имат възможност да изследват различни разновидности на данни и да помагат на ръководството да взема ключови решения. Това е не само финансов анализ, но и анализ на ролята, която предпочитанията на клиентите, географията и т.н. играят в принос за растежа на една компания. Също така данните за прогнозиране изглежда са в реда на деня. Ръководството иска да знае къде ще застанат няколко години в бъдеще, за да могат да вземат уверени решения.

В допълнение към данните и общите тенденции, важен фактор е обучението на умения. Както Science Science, така и Business Analytics предлагат на служителите много области, за да се научат и подобрят. Това обучение всъщност е задължително, за да бъде в крак с последните развития. Изминаха дните, когато анализът само включваше статистически данни и данни от проучвания. Студентите и служителите трябва да бъдат многостранни и постоянно да се стремят към усвояване на нови умения. С променящите се тенденции на данни и обучение, възможностите за наука на данни и Business Analytics могат да се считат за горещи отвори. Възможностите, които ни предстоят, са много.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Data Science спрямо Business Analytics, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -