Razlika med Data Science in Business Analytics
V okviru odzivanja na poslovne težave razpravljamo o Data Science in Business Analytics. Tako Science Science kot Business Analytics vključujeta zbiranje, modeliranje in zbiranje vpogleda. Razlika med tema dvema je, da je Business Analytics specifičen za težave, povezane s podjetjem, kot so stroški, dobiček itd., Medtem ko Data Science odgovarja na vprašanja, kot so vpliv geografije, sezonski dejavniki in preferenc strank na poslovanje. Skratka, Data Science je večji ali nadomestni od teh dveh. Data Science združuje podatke z gradnjo algoritmov in tehnologijo, da odgovori na številna vprašanja. Pred kratkim se strojno učenje in umetna inteligenca ukvarjata s svojimi krogi in sta pripravljena na to, da bosta Data Science dvignili na naslednjo raven. Business Analytics je na drugi strani analiza podatkov podjetja s statističnimi koncepti, da bi dobili rešitve in vpogled.
Primerjava med podjetji Data Science in Business Analytics (Infographics)
Spodaj je najboljših 9 primerjav med Data Science in Business Analytics
Ključne razlike med Data Science in Business Analytics
- Data Science je veda o preučevanju podatkov s statistiko, algoritmi in tehnologijo, medtem ko je Business Analytics statistična študija poslovnih podatkov.
- Data Science je relativno nov razvoj na področju analitike, medtem ko Business Analytics obstaja že od poznega 19. stoletja.
- Data Science vključuje veliko veščin kodiranja, medtem ko Business Analytics ne vključuje veliko kodiranja.
- Data Science je nabor Business Analytics. Torej, oseba z znanjem Data Science lahko posluje Business Analytics, ne pa obratno.
- Data Science je korak pred Business Analytics razkošjem. Vendar pa je Business Analytics obvezen, da podjetje razume delovanje in pridobi vpogled.
- Rezultatov analize podatkov Science ni mogoče uporabiti pri vsakodnevnem odločanju podjetja, medtem ko je Business Analytics ključnega pomena pri vodenju ključnih odločitev.
- Data Science ne odgovori na jasno zastavljeno vprašanje. Vprašanja so večinoma splošna. Business Analytics pa odgovarja na zelo konkretna vprašanja, povezana s poslovanjem, predvsem finančnih.
- Podatkovna znanost lahko odgovori na vprašanja, ki jih Business Analytics lahko, čeprav ne obratno.
- Data Science uporablja tako strukturirane kot nestrukturirane podatke, medtem ko Business Analytics uporablja večinoma strukturirane podatke.
- Podatkovna znanost ima potencialne korake in korake, zlasti s prihodom strojnega učenja in umetne inteligence, medtem ko Business Analytics še vedno počasi koraka.
- Podatki znanstveniki ne naletijo na veliko umazanih podatkov, medtem ko poslovni analitiki.
- Znanost o podatkih je v veliki meri odvisna od razpoložljivosti podatkov, medtem ko Business Analytics ni.
- Stroški vlaganja v Data Science so visoki, medtem ko so stroški Business Analytics nizki.
- Podatkovna znanost je lahko v koraku s podatki današnjega dne. Podatki so se razvili in razvejali v različne podatke. Znanstveniki podatkov so opremljeni s pravimi veščinami za reševanje tega. Vendar pa poslovni analitiki tega nimajo.
Primerjalna tabela Data Science v primerjavi z Business Analytics
| Osnove za primerjavo | Data Science | Poslovna analitika |
| Kovanje pojma | DJ Patil in Jeff Hammerbacher, ki sta delala v LinkedInu in Facebooku, sta leta 2008 prvič skovala izraz Data Scientist. | Business Analytics se uporablja od poznega 19. stoletja, ko ga je postavil Frederick Winslow Taylor. |
| Koncept | Interdisciplinarno polje sklepanja podatkov, gradnja algoritmov in sistemi za pridobivanje vpogleda v podatke. | Uporaba statističnih konceptov za pridobivanje vpogleda iz poslovnih podatkov. |
| Uporaba, top 5 industrije |
|
|
| Kodiranje | Šifriranje se pogosto uporablja. Področje je kombinacija tradicionalnih analitičnih praks z dobrim znanjem računalništva. | Ne vključuje veliko kodiranja. Bolj naravnana statistika. |
| Priporočila glede jezikov | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistika | Statistični podatki se uporabljajo na koncu analize po gradnji algoritmov in kodiranju. | Celotna analiza temelji na statističnih konceptih. |
| Delovni izzivi |
|
|
| Potrebni podatki | Tako strukturirani kot nestrukturirani podatki. | Pretežno strukturirani podatki. |
| Prihodnji trendi | Strojno učenje in umetna inteligenca | Kognitivna analitika, davčna analitika |
Zaključek - Data Science vs Business Analytics
Glede na nedavni razvoj na področju Data Science in Business Analytics lahko podjetja pričakujejo velik premik v načinu analiziranja podatkov. S hitro rastočimi podatki ali velikimi podatki bodo podjetja imela priložnost raziskovati različne vrste podatkov in vodstvu pomagati pri sprejemanju ključnih odločitev. To ni samo finančna analiza, ampak tudi analiza vloge, ki jo imajo stranke, geografija itd., Ki prispevajo k rasti podjetja. Prav tako se zdi, da so napovedni podatki v vrstnem redu dneva. Vodstvo želi vedeti, kje bodo stali nekaj let v prihodnosti, da bodo lahko sprejemali samozavestne odločitve.
Poleg podatkov in splošnih trendov je pomemben dejavnik tudi učenje spretnosti. Tako Science Science kot Business Analytics ponujata zaposlenim veliko področja, da se učijo in izboljšajo. To učenje je pravzaprav nujno za spremljanje nedavnih dogodkov. Gotovo so minili dnevi, ko so v analizo vključeni le statistični podatki in anketni podatki. Študenti in zaposleni morajo biti vsestranski in si nenehno prizadevati za učenje novih veščin. S spreminjanjem podatkov in trendov učenja lahko priložnosti Data Science in Business Analytics obravnavamo kot vroče odpiranje. Priložnosti je veliko.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Science vs Business Analytics, njihov pomen, primerjavo med seboj, ključne razlike, tabelo primerjave in sklepe. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Neverjetne razlike med Business Analytics in Business Intelligence
- 9 Osupljiva razlika med Data Science Vs Data Mining
- Računalništvo v primerjavi z znanostjo podatkov - odkrijte najboljše 8 primerjav
- 7 Najbolj uporabna primerjava med Business Analytics Vs Predictive Analytics
- Business Intelligence vs Business Analytics - katera je boljša