9 Beste sammenligning mellom Data Science og Business Analytics

Forskjellen mellom Data Science vs Business Analytics

I sammenheng med å svare på forretningsproblemer diskuterer vi Data Science and Business Analytics. Både Data Science og Business Analytics innebærer innsamling av data, modellering og innsikt. Forskjellen mellom de to er at Business Analytics er spesifikk for forretningsrelaterte problemer som kostnader, overskudd, etc. mens Data Science svarer på spørsmål som påvirkning av geografi, sesongmessige faktorer og kundepreferanser på virksomheten. Kort sagt, Data Science er større eller supersett av de to. Data Science kombinerer data med algoritmebygging og teknologi for å svare på en rekke spørsmål. Nylig har maskinlæring og kunstig intelligens holdt på med å gjøre Data Science til neste nivå. Business Analytics er derimot analysen av firmadata med statistiske konsepter for å få løsninger og innsikt.

Sammenligning fra head to head mellom datavitenskap og forretningsanalyse (infografikk)

Nedenfor er de 9 beste sammenligningene mellom Data Science vs Business Analytics

Viktige forskjeller mellom Data Science vs Business Analytics

Data Science er vitenskapen om datastudie ved bruk av statistikk, algoritmer og teknologi, mens Business Analytics er den statistiske studien av forretningsdata.
Data Science er en relativt ny utvikling innen analytics, mens Business Analytics har vært på plass helt siden et sent 1800-tall.
Data Science innebærer mye kodingsferdigheter, mens Business Analytics ikke involverer mye koding.
Data Science er et supersett av Business Analytics. Så en person med Data Science ferdigheter kan gjøre Business Analytics, men ikke omvendt.
Data Science er et skritt foran Business Analytics er en luksus. Business Analytics er imidlertid obligatorisk for en bedrift å forstå arbeidet og få innsikt.
Data Science analyseresultater kan ikke brukes i den daglige beslutningen om selskapet, mens Business Analytics er viktig for ledelsen som tar sentrale beslutninger.
Data Science svarer ikke på et klart spørsmål. Spørsmålene er stort sett generelle. Business Analytics svarer imidlertid på veldig spesifikke forretningsrelaterte spørsmål, for det meste økonomiske.
Data Science kan svare på spørsmål som Business Analytics kan, mens ikke omvendt.
Data Science bruker både strukturerte og ustrukturerte data, mens Business Analytics bruker mest strukturerte data.
Data Science har potensial til å ta store sprang, spesielt med fremveksten av maskinlæring og kunstig intelligens, mens Business Analytics fortsatt tar sakte skritt.
Dataforskere kommer ikke over mange skitne data, mens forretningsanalytikere gjør det.
Data Science avhenger i stor grad av tilgjengeligheten av data, mens Business Analytics ikke er det.
Kostnadene for å investere i Data Science er høye mens kostnadene for Business Analytics er lave.
Data Science kan følge med dagens data. Data har vokst og forgrenet seg til en rekke data. Data forskere er utstyrt med de rette ferdighetene for å håndtere dette. Forretningsanalytikere har imidlertid ikke dette.

Sammenligningstabell for Data Science vs Business Analytics

Grunnlag for sammenligning	Datavitenskap	Business Analytics
Fresering av termin	DJ Patil og Jeff Hammerbacher som jobbet i henholdsvis LinkedIn og Facebook, myntet først begrepet Data Scientist i 2008.	Business Analytics har blitt brukt siden slutten av det 19. århundre da det ble satt på plass av Frederick Winslow Taylor.
Konsept	Tverrfaglig felt for datareferanse, algoritmebygging og systemer for å få innsikt fra data.	Bruk av statistiske konsepter for å hente ut innsikt fra forretningsdata.
Application-Top 5 Industries	Teknologi Finansiell Blanding av felt Internett-baserte akademisk	Finansiell Teknologi Blanding av felt CRM / Markedsføring Detaljhandel
Coding	Koding brukes mye. Feltet er en kombinasjon av tradisjonell analysepraksis med god kunnskap om informatikk.	Innebærer ikke mye koding. Mer statistikkorientert.
Språkanbefalinger	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Statistikk	Statistikk brukes på slutten av analysen etter algoritmebygging og koding.	Hele analysen er basert på statistiske konsepter.
Arbeidsutfordringer	Data Science-resultater brukes ikke av beslutningstakere. Manglende evne til å anvende funn på beslutningsprosesser for organisasjoner. Mangel på klarhet i spørsmålene som må besvares med det gitte datasettet. Utilgjengelighet av / vanskelig tilgang til data. Trenger å koordinere med IT.	Mangel på betydningsfulle domenekspertinnspill. Skitne data Utilgjengelighet av / vanskelig tilgang til data. Privatlivs problemer Mangel på midler til å kjøpe nyttige datasett fra eksterne kilder. Manglende evne til å anvende funn på beslutningsprosesser for organisasjoner. Mangel på klarhet i spørsmålene som må besvares med det gitte datasettet. Begrensninger av verktøy. Trenger å koordinere med IT.
Data som trengs	Både strukturerte og ustrukturerte data.	Overveiende strukturerte data.
Fremtidige trender	Maskinlæring og kunstig intelligens	Kognitiv analyse, skatteanalyse

Konklusjon - Data Science vs Business Analytics

Gitt den nylige utviklingen innen både Data Science og Business Analytics, kan bedrifter forvente et stort skifte i måten data blir analysert. Med de raskt voksende dataene eller Big Data, vil virksomheter ha muligheten til å utforske forskjellige varianter av data og hjelpe ledelsen med å ta sentrale beslutninger. Dette er bare ikke økonomisk analyse, men også analysen av hvilken rolle kundepreferanser, geografi osv. Spiller for å bidra til veksten av et selskap. Også prognosedata ser ut til å være dagens orden. Ledelsen ønsker å vite hvor de vil stå et par år fremover slik at de kan ta trygge avgjørelser.

I tillegg til dataene og generelle trender, er en viktig faktor ferdighetslæring. Både Data Science og Business Analytics tilbyr ansatte mange omfang for å lære og forbedre seg selv. Denne læringen er faktisk et must for å følge med den nylige utviklingen. Borte er dagene da analysen bare involverte statistikk og undersøkelsesdata. Studenter og ansatte må være allsidige og hele tiden sikte på å lære nye ferdigheter. Med endrede data og læringstrender, kan Data Science og Business Analytics muligheter betraktes som varme åpninger. Mulighetene som ligger foran er mange.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Science vs Business Analytics, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -