Skillnaden mellan Data Science vs Business Analytics
I samband med att svara på affärsproblem diskuterar vi Data Science och Business Analytics. Både Data Science och Business Analytics involverar datainsamling, modellering och insiktssamling. Skillnaden mellan de två är att Business Analytics är specifikt för affärsrelaterade problem som kostnad, vinst etc. Data Data svarar på frågor som påverkan av geografi, säsongsbetonade faktorer och kundpreferenser på verksamheten. Kort sagt, Data Science är större eller superset av de två. Data Science kombinerar data med algoritmbyggnad och teknik för att besvara en rad frågor. Nyligen har maskininlärning och artificiell intelligens gjort sina rundor och kommer att ta Data Science till nästa nivå. Business Analytics, å andra sidan, är analysen av företagsdata med statistiska koncept för att få lösningar och insikter.
Jämförelse mellan head-to-head-data mellan datavetenskap och affärsanalys (Infographics)
Nedan visas de 9 bästa jämförelserna mellan datavetenskap och affärsanalys
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och affärsanalys
- Data Science är vetenskapen om datastudier med statistik, algoritmer och teknik medan Business Analytics är den statistiska studien av affärsdata.
- Data Science är en relativt ny utveckling inom analyticsområdet medan Business Analytics har funnits sedan ett sent 1800-tal.
- Data Science innebär mycket kodningskompetens medan Business Analytics inte innebär mycket kodning.
- Data Science är ett superset av Business Analytics. Så en person med kunskaper i datavetenskap kan göra Business Analytics men inte tvärtom.
- Data Science är ett steg före Business Analytics är en lyx. Business Analytics är dock obligatoriskt för ett företag att förstå arbetet och få insikter.
- Data Science analysresultat kan inte användas i det dagliga beslutet i företaget medan Business Analytics är avgörande för att ledningen fattar viktiga beslut.
- Data Science svarar inte på en tydlig fråga. Frågorna är mestadels allmänna. Business Analytics svarar dock på mycket specifika affärsrelaterade frågor, främst ekonomiska.
- Data Science kan svara på frågor som Business Analytics kan, medan inte tvärtom.
- Data Science använder både strukturerad och ostrukturerad data medan Business Analytics mestadels använder strukturerade data.
- Data Science har potential att ta hopp och gränser, särskilt med att maskinlärning och artificiell intelligens kommer fram medan Business Analytics fortfarande tar långsamma steg.
- Datavetare stöter inte på många smutsiga uppgifter medan affärsanalytiker gör det.
- Data Science beror i stor utsträckning på tillgängligheten av data medan Business Analytics inte är det.
- Kostnaden för att investera i datavetenskap är hög medan den för Business Analytics är låg.
- Data Science kan hålla jämna steg med dagens data. Data har vuxit och grenats till en mängd olika data. Datavetare är utrustade med rätt kompetens för att hantera detta. Affärsanalytiker har emellertid inte detta.
Jämförelsetabell för Data Science vs Business Analytics
| Grund för jämförelse | Data Science | Business Analytics |
| Mining av termin | DJ Patil och Jeff Hammerbacher som arbetade i LinkedIn respektive Facebook myntade först upp termen Data Scientist 2008. | Business Analytics har använts sedan slutet av 1800- talet när det infördes av Frederick Winslow Taylor. |
| Begrepp | Tvärvetenskapligt fält för datainferens, algoritmuppbyggnad och system för att få insikter från data. | Användning av statistiska begrepp för att extrahera insikter från affärsdata. |
| Application-Top 5 Industries |
|
|
| Kodning | Kodning används ofta. Fältet är en kombination av traditionella analysmetoder med god kunskap om datavetenskap. | Innehåller inte mycket kodning. Mer statistikorienterad. |
| Språkrekommendationer | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistik | Statistik används i slutet av analysen efter algoritmuppbyggnad och kodning. | Hela analysen är baserad på statistiska begrepp. |
| Arbetsutmaningar |
|
|
| Data behövs | Både strukturerade och ostrukturerade data. | Övervägande strukturerad data. |
| Framtida trender | Maskininlärning och konstgjord intelligens | Kognitiv analys, skatteanalys |
Slutsats - Data Science vs Business Analytics
Med tanke på den senaste utvecklingen inom både datavetenskap och affärsanalys kan företag förvänta sig en stor förändring i hur data analyseras. Med den snabbt växande informationen eller Big Data kommer företag att ha möjlighet att utforska olika sorters data och hjälpa ledningen att fatta viktiga beslut. Detta är bara inte ekonomisk analys utan också analysen av den roll kundpreferenser, geografi etc. spelar för att bidra till tillväxten av ett företag. Prognosdata verkar också vara dagens ordning. Ledningen vill veta var de kommer att stå ett par år i framtiden så att de kan fatta säkra beslut.
Utöver data och allmänna trender är en viktig faktor kunskapsinlärning. Både Data Science och Business Analytics erbjuder anställda många omfattningar att lära sig och förbättra sig själva. Detta lärande är faktiskt ett måste för att hålla jämna steg med den senaste utvecklingen. Borta är de dagar då analysen bara involverade statistik och undersökningsdata. Studenter och anställda måste vara mångsidiga och ständigt sträva efter att lära sig nya färdigheter. Med förändrade data och inlärningstrender kan Data Science och Business Analytics-möjligheter betraktas som heta öppningar. De möjligheter som ligger framöver är många.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Science vs Business Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Fantastiska skillnader på affärsanalys kontra affärsintelligens
- 9 Fantastisk skillnad mellan Data Science Vs Data Mining
- Datavetenskap vs datavetenskap - ta reda på de bästa 8 jämförelserna
- 7 Mest användbara jämförelser mellan Business Analytics och Predictive Analytics
- Business Intelligence vs Business Analytics - Vilken som är bättre