9 Nejlepší srovnání mezi Data Science Vs Business Analytics

Rozdíl mezi Data Science vs Business Analytics

V souvislosti s řešením obchodních problémů diskutujeme Data Science a Business Analytics. Data Science i Business Analytics zahrnují sběr dat, modelování a shromažďování informací. Rozdíl mezi nimi je, že Business Analytics je specifická pro obchodní problémy, jako jsou náklady, zisk atd., Zatímco Data Science odpovídá na otázky, jako je vliv geografie, sezónní faktory a preference zákazníků na podnikání. Stručně řečeno, Data Science je větší nebo nadřazená z těchto dvou. Data Science kombinuje data s vytvářením algoritmů a technologií, aby odpovídala na řadu otázek. Strojové učení a umělá inteligence se v poslední době obracejí a jsou připraveni přenést Data Science na další úroveň. Business Analytics, na druhé straně, je analýza podnikových dat se statistickými koncepty k získání řešení a nahlédnutí.

Srovnání mezi hlavami mezi datovou vědou a obchodní analýzou (infografika)

Níže je uvedeno Top 9 Porovnání mezi Data Science vs Business Analytics

Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a obchodní analýzou

Data Science je věda o studiu dat využívající statistiky, algoritmy a technologie, zatímco Business Analytics je statistická studie obchodních dat.
Data Science je relativně nedávný vývoj v oblasti analytiky, zatímco Business Analytics funguje od konce 19. století.
Data Science zahrnuje mnoho kódovacích dovedností, zatímco Business Analytics nezahrnuje mnoho kódování.
Data Science je superset Business Analytics. Osoba se znalostmi v oblasti datových věd tedy může provádět analytiku Business Analytics, ale ne naopak.
Data Science, která je o krok před Business Analytics, je luxus. Business Analytics je však pro firmu povinná, aby porozuměla fungujícím a získávala informace.
Výsledky analýzy datových věd nelze použít při každodenním rozhodování společnosti, zatímco Business Analytics je zásadní při řízení klíčových rozhodnutí.
Data Science neodpovídá na jednoznačnou otázku. Otázky jsou většinou obecné. Business Analytics však odpovídá na velmi specifické obchodní otázky, většinou finanční.
Data Science může odpovědět na otázky, které Business Analytics dokáže, zatímco ne naopak.
Data Science používá strukturovaná i nestrukturovaná data, zatímco Business Analytics používá většinou strukturovaná data.
Data Science má potenciál jít skoky a meze, zejména s příchodem strojového učení a umělé inteligence, zatímco Business Analytics stále podniká pomalé kroky.
Vědci dat nenarazili na mnoho špinavých dat, zatímco obchodní analytici ano.
Data Science závisí do velké míry na dostupnosti dat, zatímco Business Analytics tomu tak není.
Náklady na investice do vědy o údajích jsou vysoké, zatímco náklady na Business Analytics jsou nízké.
Data Science dokáže držet krok s dnešními daty. Data se rozrostla a rozvětvila na řadu dat. Vědci dat jsou vybaveni správnými dovednostmi, jak se s tím vypořádat. Obchodní analytici to však nevlastní.

Srovnávací tabulka Data Science vs Business Analytics

Základ pro srovnání	Data Science	Business Analytics
Těžba termínu	DJ Patil a Jeff Hammerbacher, kteří pracovali na LinkedIn a Facebooku, poprvé vytvořili pojem Data Scientist v roce 2008.	Business Analytics se používá od konce 19. století, kdy jej zavedl Frederick Winslow Taylor.
Pojem	Interdisciplinární pole inference dat, vytváření algoritmů a systémů pro získávání poznatků z dat.	Využití statistických konceptů k získání přehledu o obchodních údajích.
Aplikační top 5 odvětví	Technologie Finanční Mix polí Internet Akademický	Finanční Technologie Mix polí CRM / Marketing Maloobchodní
Kódování	Kódování se používá široce. Toto pole je kombinací tradičních analytických postupů se spolehlivými znalostmi informatiky.	Nezahrnuje mnoho kódování. Více na statistiku.
Jazykové doporučení	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Statistika	Statistiky se používají na konci analýzy po vytvoření a kódování algoritmu.	Celá analýza je založena na statistických pojmech.
Pracovní výzvy	Výsledky Data Science nejsou používány tvůrci obchodních rozhodnutí. Neschopnost aplikovat zjištění na rozhodovací proces organizací. Nejasnost otázek, na které je třeba odpovědět s daným souborem údajů. Nedostupnost / obtížný přístup k datům. Potřeba koordinace s IT.	Nedostatek významných vstupů expertů na domény. Špinavá data Nedostupnost / obtížný přístup k datům. Problémy s ochranou osobních údajů Nedostatek finančních prostředků na nákup užitečných datových souborů z externích zdrojů. Neschopnost aplikovat zjištění na rozhodovací proces organizací. Nejasnost otázek, na které je třeba odpovědět s daným souborem údajů. Omezení nástrojů. Potřeba koordinace s IT.
Potřebná data	Strukturovaná i nestrukturovaná data.	Převážně strukturovaná data.
Budoucí trendy	Strojové učení a umělá inteligence	Kognitivní analýza, daňová analýza

Závěr - Data Science vs Business Analytics

Vzhledem k nedávnému vývoji v oblasti datových věd a analytiků podniků mohou podniky očekávat výrazný posun ve způsobu analýzy údajů. Díky rychle rostoucím datům nebo velkým datům budou mít podniky možnost prozkoumat různé druhy dat a pomoci managementu učinit klíčová rozhodnutí. Nejedná se pouze o finanční analýzu, ale také o analýzu role zákazníků, geografie atd., Které přispívají k růstu společnosti. Zdá se také, že údaje o prognóze jsou na denním pořádku. Vedení chce vědět, kde bude v budoucnu stát pár let, aby mohli učinit sebevědomá rozhodnutí.

Kromě údajů a obecných trendů je důležitým faktorem učení dovedností. Data Science i Business Analytics nabízejí zaměstnancům spoustu možností, jak se učit a zlepšovat. Toto učení je ve skutečnosti nutností, aby bylo možné držet krok s nejnovějším vývojem. Pryč jsou dny, kdy analýza zahrnovala pouze statistiky a data průzkumu. Studenti a zaměstnanci musí být všestranní a neustále se zaměřovat na učení nových dovedností. S měnícími se daty a vzdělávacími trendy mohou být příležitosti Data Science a Business Analytics považovány za horké otvory. Příležitosti, které leží před námi, jsou spousty.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Data Science vs Business Analytics, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Rozdíly, Srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -