Andmeteaduse ja ärianalüütika erinevus
Äriprobleemidele vastamise kontekstis arutame Data Science ja Business Analytics. Nii andmeteadus kui ka ärianalüüs hõlmavad andmete kogumist, modelleerimist ja ülevaate kogumist. Erinevus nende kahe vahel on see, et ärianalüütika on spetsiifiline ettevõtlusega seotud probleemidele, nagu kulud, kasum jne, samas kui Data Science vastab küsimustele, näiteks geograafia, hooajaliste tegurite ja klientide eelistuste mõju ettevõttele. Lühidalt öeldes on Data Science neist kahest suurem või ülikomplekt. Data Science ühendab andmed reale küsimustele algoritmi loomise ja tehnoloogiaga. Hiljuti on masinõpe ja tehisintellekt teinud oma voorud ja seatud viia Data Science järgmisele tasemele. Ärianalüüs on seevastu ettevõtte andmete analüüs koos statistiliste kontseptsioonidega, et saada lahendusi ja teadmisi.
Andmeteaduse ja ärianalüütika (infograafika) võrdlus ühest kohast teise
Allpool on 9 parimat võrdlust andmeteaduse ja ettevõtlusanalüüsi vahel
Andmeteaduse ja ärianalüütika peamised erinevused
- Andmeteadus on andmete uurimise teadus, mis kasutab statistikat, algoritme ja tehnoloogiat, samas kui ärianalüüs on ettevõtlusandmete statistiline uuring.
- Andmeteadus on analüütika valdkonnas suhteliselt hiljutine areng, samas kui ärianalüüs on kehtinud juba 19. sajandi lõpust alates.
- Andmeteadus hõlmab palju kodeerimisoskusi, samas kui ärianalüüs ei hõlma palju kodeerimist.
- Data Science on ärianalüütika pealiskaud. Niisiis, andmeteaduslike oskustega inimene saab teha ärianalüütikat, kuid mitte vastupidi.
- Andmeteadus, mis on sammu võrra ees Business Analyticsist, on luksus. Ärianalüüs on ettevõttele siiski kohustuslik, et mõista toimivat tegevust ja saada sellest teadmisi.
- Andmeteaduse analüüsi tulemusi ei saa kasutada ettevõtte igapäevaste otsuste tegemisel, samas kui ärianalüüs on võtmeotsuste tegemisel juhtkonna jaoks ülioluline.
- Data Science ei vasta selgepiirilisele küsimusele. Küsimused on enamasti üldised. Ärianalüütika vastab aga väga konkreetsetele ettevõtlusega seotud küsimustele, enamasti rahalistele.
- Andmeteadus oskab vastata küsimustele, mida ärianalüütika suudab, aga mitte vastupidi.
- Data Science kasutab nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid, samas kui Business Analytics kasutab enamasti struktureeritud andmeid.
- Andmeteadusel on potentsiaali hüppeliseks muutmiseks, eriti masinõppe ja tehisintellekti ilmumisega, samal ajal kui ärianalüütika teeb endiselt aeglaseid samme.
- Andmeteadlased ei kohta palju räpaseid andmeid, samas kui ärianalüütikud seda teevad.
- Andmeteadus sõltub suurel määral andmete kättesaadavusest, ärianalüüs aga mitte.
- Andmeteadusesse investeerimise hind on kõrge, samas kui ärianalüütikale on see madal.
- Data Science suudab sammu pidada tänapäeva andmetega. Andmed on kasvanud ja hargnenud mitmesugusteks andmeteks. Andmeteadlastel on selle käsitlemiseks vajalikud oskused. Ärianalüütikutel see aga puudub.
Andmeteadus vs ärianalüütika võrdlustabel
| Võrdluse alus | Andmeteadus | Ärianalüüs |
| Tähtaja liitmine | LinkedInis ja Facebookis töötanud DJ Patil ja Jeff Hammerbacher lõid termini Data Scientist esmakordselt 2008. aastal. | Ärianalüütikat on kasutatud alates 19. sajandi lõpust, kui selle pani paika Frederick Winslow Taylor. |
| Kontseptsioon | Interdistsiplinaarne andmetest tuletamise väli, algoritmi loomine ja süsteemid andmete mõistmiseks. | Statistiliste kontseptsioonide kasutamine ülevaate saamiseks äriandmetest. |
| Rakenduste top 5 tööstusharu |
|
|
| Kodeerimine | Kodeerimist kasutatakse laialdaselt. Valdkond on kombinatsioon traditsioonilistest analüütilistest tavadest ja usaldusväärsetest arvutiteadmistest. | Ei hõlma suurt kodeerimist. Rohkem orienteeritud statistikale. |
| Keelesoovitused | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistika | Statistika kasutatakse analüüsi lõpus pärast algoritmi koostamist ja kodeerimist. | Kogu analüüs põhineb statistilistel kontseptsioonidel. |
| Tööväljakutsed |
|
|
| Vajalikud andmed | Nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmed. | Valdavalt struktureeritud andmed. |
| Tuleviku suundumused | Masinõpe ja tehisintellekt | Kognitiivne analüüs, maksuanalüüs |
Järeldus - andmeteadus vs ärianalüüs
Arvestades nii andmeteaduse kui ka ärianalüütika hiljutisi arenguid, võivad ettevõtted oodata andmete muutuse olulist muutust. Kiiresti kasvavate andmete või suurandmete abil on ettevõtetel võimalus uurida erinevaid andmevorme ja aidata juhtkonnal teha olulisi otsuseid. See ei ole lihtsalt finantsanalüüs, vaid ka analüüs klientide eelistuste, geograafia jms rolli kohta, mis aitab ettevõtte kasvule kaasa. Ka prognoositavad andmed näivad olevat päevakorras. Juhtkond soovib teada, kus nad paar aastat tulevikus seisavad, et nad saaksid teha enesekindlaid otsuseid.
Lisaks andmetele ja üldistele suundumustele on oluline tegur ka oskuste õppimine. Nii andmeteadus kui ka ärianalüüs pakuvad töötajatele palju võimalusi enda õppimiseks ja täiustamiseks. See õppimine on tegelikult hädavajalik, et olla kursis viimaste arengutega. Möödas on päevad, mil analüüs hõlmas vaid statistikat ja uuringuandmeid. Õpilased ja töötajad peavad olema mitmekülgsed ning püüdma pidevalt õppida uusi oskusi. Andmete ja õppimistrendide muutumisega võib andmeteaduse ja ärianalüütika võimalusi pidada kuumadeks avamisteks. Võimalusi, mida ees ootab, on palju.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Science vs Business Analytics, nende tähendus, pea võrdlemine, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Hämmastavad erinevused ärianalüüsis ja äriteabes
- 9 Andmetöötluse ja andmete kaevandamise fantastiline erinevus
- Arvutiteadus vs andmeteadus - uuri 8 parimat võrdlust
- 7 ärikasutuse ja ennustava analüüsi kõige kasulikum võrdlus
- Äriteave vs ärianalüüs - kumb on parem