9 Bedste sammenligning mellem Data Science Vs Business Analytics

Forskellen mellem Data Science vs Business Analytics

I forbindelse med besvarelse af forretningsproblemer diskuterer vi Data Science og Business Analytics. Både Data Science og Business Analytics involverer dataindsamling, modellering og indsigt indsamling. Forskellen mellem de to er, at Business Analytics er specifik for forretningsrelaterede problemer som omkostninger, profit osv., Mens Data Science besvarer spørgsmål som indflydelse fra geografi, sæsonbetonede faktorer og kundepræferencer på virksomheden. Kort sagt, Data Science er større eller superset af de to. Data Science kombinerer data med algoritmeopbygning og teknologi for at besvare en række spørgsmål. For nylig har maskinlæring og kunstig intelligens gjort deres runder og er beregnet til at tage Data Science til næste niveau. Business Analytics er på den anden side analysen af virksomhedsdata med statistiske koncepter for at få løsninger og indsigt.

Sammenligning fra head to head mellem datavidenskab vs forretningsanalyse (infografik)

Nedenfor er de Top 9 sammenligninger mellem Data Science vs Business Analytics

Vigtige forskelle mellem data videnskab vs forretningsanalyse

Data Science er videnskaben til datastudie ved hjælp af statistikker, algoritmer og teknologi, mens Business Analytics er den statistiske undersøgelse af forretningsdata.
Data Science er en relativt nylig udvikling inden for analyse, mens Business Analytics har været på plads lige siden et sent 1800-tallet.
Data Science involverer en masse kodningsfærdigheder, mens Business Analytics ikke involverer meget kodning.
Data Science er et supersæt af Business Analytics. Så en person med Data Science-færdigheder kan udføre Business Analytics, men ikke omvendt.
Data Science er et skridt foran Business Analytics er en luksus. Business Analytics er imidlertid obligatorisk for en virksomhed at forstå arbejdet og få indsigt.
Data Science analyseresultater kan ikke bruges i den daglige beslutningstagning af virksomheden, mens Business Analytics er afgørende for ledelsen, der tager centrale beslutninger.
Data Science besvarer ikke et klart spørgsmål. Spørgsmålene er for det meste generelle. Business Analytics besvarer dog meget specifikke forretningsrelaterede spørgsmål, for det meste økonomiske.
Data Science kan besvare spørgsmål, som Business Analytics kan, mens ikke omvendt.
Data Science bruger både strukturerede og ustrukturerede data, mens Business Analytics mest anvender strukturerede data.
Data Science har potentialet til at tage spring og grænser, især med fremkomsten af maskinlæring og kunstig intelligens, mens Business Analytics stadig tager langsomt skridt.
Datavidenskabsmænd støder ikke på mange beskidte data, mens forretningsanalytikere gør.
Data Science afhænger i vid udstrækning af tilgængeligheden af data, mens Business Analytics ikke er det.
Omkostningerne ved at investere i Data Science er høje, medens Business Analytics er lave.
Data Science kan holde trit med dagens data. Data er vokset og forgrenet til en række forskellige data. Datavidenskabsmænd er udstyret med de rigtige færdigheder til at tackle dette. Forretningsanalytikere besidder imidlertid ikke dette.

Sammenligningstabel over datavidenskab vs forretningsanalyse

Grundlag for sammenligning	Data Science	Business Analytics
Forberedelse af termin	DJ Patil og Jeff Hammerbacher, der arbejdede i henholdsvis LinkedIn og Facebook, myntede først udtrykket Data Scientist i 2008.	Business Analytics er blevet brugt siden slutningen af det 19. århundrede, da det blev sat på plads af Frederick Winslow Taylor.
Koncept	Tværfagligt felt af inferencer af data, algoritmeopbygning og systemer for at få indsigt fra data.	Brug af statistiske koncepter til at udtrække indsigt fra forretningsdata.
Ansøgning-top 5 industrier	Teknologi Finansiel Blanding af marker Internet-baseret Akademisk	Finansiel Teknologi Blanding af marker CRM / Marketing Detail
Coding	Kodning bruges vidt. Feltet er en kombination af traditionel analytisk praksis med god viden om datalogi.	Indeholder ikke meget kodning. Mere statistisk orienteret.
Sproganbefalinger	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Statistikker	Statistik bruges i slutningen af analysen efter opbygning og kodning af algoritmer.	Hele analysen er baseret på statistiske koncepter.
Arbejdsudfordringer	Data Science-resultater bruges ikke af forretnings beslutningstagere. Manglende evne til at anvende fund på organisations beslutningsproces. Manglende klarhed i de spørgsmål, der skal besvares med det givne datasæt. Utilgængelighed af / vanskelig adgang til data. Brug for at koordinere med IT.	Mangel på betydelige domæneekspert-input. Beskidte data Utilgængelighed af / vanskelig adgang til data. Privatlivsproblemer Mangel på midler til at købe nyttige datasæt fra eksterne kilder. Manglende evne til at anvende fund på organisations beslutningsproces. Manglende klarhed i de spørgsmål, der skal besvares med det givne datasæt. Begrænsninger af værktøjer. Brug for at koordinere med IT.
Nødvendige data	Både strukturerede og ustrukturerede data.	Overvejende strukturerede data.
Fremtidige tendenser	Maskinlæring og kunstig intelligens	Kognitiv analyse, skatteanalyse

Konklusion - Data Science vs Business Analytics

I betragtning af den nylige udvikling inden for både Data Science og Business Analytics kan virksomheder forvente et stort skift i den måde data analyseres på. Med de hurtigt voksende data eller Big Data vil virksomhederne have mulighed for at udforske forskellige sorter af data og hjælpe ledelsen med at tage centrale beslutninger. Dette er bare ikke økonomisk analyse, men også analysen af den rolle kundepræferencer, geografi osv. Spiller for at bidrage til en virksomheds vækst. Også prognosedata ser ud til at være dagens orden. Ledelsen ønsker at vide, hvor de vil stå et par år fremover, så de kan træffe selvsikker beslutninger.

Ud over dataene og de generelle tendenser er en vigtig faktor færdighedsindlæring. Både Data Science og Business Analytics tilbyder medarbejdere en masse rækkevidde til at lære og forbedre sig selv. Denne læring er faktisk et must for at følge med den nylige udvikling. Borte er de dage, hvor analysen netop involverede statistikker og undersøgelsesdata. Studerende og medarbejdere skal være alsidige og konstant sigte mod at lære nye færdigheder. Med ændrede data og læringstendenser kan Data Science og Business Analytics muligheder betragtes som varme åbninger. De muligheder, der ligger foran os, er mange.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Science vs Business Analytics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -