Разлика између Дата Сциенце-а и Бусинесс Аналитицс-а
У контексту одговора на пословне проблеме, разговарамо о науци о подацима и пословној аналитици. И наука података и пословна аналитика укључују прикупљање података, моделирање и прикупљање увида. Разлика између ова два је у томе што је Бусинесс Аналитицс специфична за проблеме повезане са пословањем попут трошкова, профита итд., Док Дата Сциенце одговара на питања попут утицаја географије, сезонских фактора и преференција корисника на посао. Укратко, Дата Сциенце је већи или суперсет од ове две. Дата Сциенце комбинује податке са израдом алгоритама и технологијом да би одговорио на низ питања. У последње време машинско учење и вештачка интелигенција раде своје рунде и спремају се да науку података подигну на нови ниво. Бусинесс Аналитицс, с друге стране, је анализа података предузећа са статистичким концептима за добијање решења и увида.
Упоређивање података између Дата Сциенце-а и Бусинесс Аналитицс-а (Инфограпхицс)
Испод је 9 најбољих поређења података о знаности и пословне аналитике
Кључне разлике између Дата Сциенце-а и Бусинесс Аналитицс-а
- Дата Сциенце је наука о проучавању података користећи статистику, алгоритме и технологију док је Бусинесс Аналитицс статистичка студија пословних података.
- Дата Сциенце је релативно новији развој на пољу аналитике, док је Бусинесс Аналитицс успостављен још од краја 19. века.
- Дата Сциенце укључује пуно вештина кодирања док Бусинесс Аналитицс не укључује много кодирања.
- Дата Сциенце је суперсет података Бусинесс Аналитицс. Дакле, особа са знањима о науци о подацима може да уради Бусинесс Аналитицс, али не и обрнуто.
- Дата Сциенце представља корак испред Бусинесс Аналитицс-а луксуз. Међутим, Бусинесс Аналитицс је обавезан да компанија разуме рад и стекне увид.
- Резултати анализе података у области науке не могу се користити у свакодневном одлучивању компаније док је Бусинесс Аналитицс од виталног значаја за менаџмент у доношењу кључних одлука.
- Дата Сциенце не одговара на јасно питање. Питања су углавном генерална. Пословна аналитика, међутим, одговара на врло специфична питања везана за пословање, углавном финансијска.
- Сциенце Сциенце може да одговори на питања која Бусинесс Аналитицс може, а не обрнуто.
- Дата Сциенце користи и структуриране и неструктуриране податке, док Бусинесс Аналитицс користи углавном структуриране податке.
- Дата Сциенце има потенцијал да направи скокове и границе нарочито када се појави машинско учење и вештачка интелигенција, док Бусинесс Аналитицс и даље предузима споро.
- Научници података не наилазе на много прљавих података, док то раде пословни аналитичари.
- Наука података у великој мјери зависи од доступности података, док Бусинесс Аналитицс није.
- Трошкови улагања у Дата Сциенце су високи, док су за Бусинесс Аналитицс ниски.
- Наука података може ићи у корак са подацима данашњице. Подаци су нарасли и разгранати у различите податке. Научници података опремљени су правим вештинама да се баве тиме. Међутим, пословни аналитичари то не поседују.
Табела упоређивања података о науци и подацима компаније Бусинесс Аналитицс
| Основе за поређење | Дата Сциенце | Бусинесс Аналитицс |
| Кованство термина | ДЈ Патил и Јефф Хаммербацхер који су радили на ЛинкедИн-у и Фацебооку, први пут су сковали термин Дата Сциентист 2008. године. | Бусинесс Аналитицс користи се од краја 19. века када га је поставио Фредерицк Винслов Таилор. |
| Концепт | Интердисциплинарно поље закључивања података, израда алгоритама и системи за добијање увида у податке. | Употреба статистичких концепата за извлачење увида из пословних података. |
| Примена-топ 5 индустрије |
|
|
| Кодирање | Кодирање се широко користи. Подручје је комбинација традиционалних аналитичких пракси уз добро познавање рачунарске науке. | Не укључује много кодирања. Више оријентисано на статистику. |
| Препоруке за језике | Ц / Ц ++ / Ц #, Хаскелл, Јава, Јулиа, Матлаб, Питхон, Р, САС, Сцала, СКЛ, Стата | Ц / Ц ++ / Ц #, Јава, Матлаб, Питхон, Р САС, Сцала, СКЛ |
| Статистика | Статистика се користи на крају анализе пратећи израду алгоритама и кодирање. | Читава анализа заснована је на статистичким концептима. |
| Радни изазови |
|
|
| Подаци су потребни | И структурирани и неструктурирани подаци. | Претежно структурирани подаци. |
| Будуће трендове | Машинско учење и вештачка интелигенција | Когнитивна аналитика, пореска аналитика |
Закључак - Дата Сциенце вс Бусинесс Аналитицс
С обзиром на недавна дешавања и у Дата Сциенце-у и у Бусинесс Аналитицс-у, предузећа могу очекивати велики помак у начину на који се анализирају подаци. Уз брзо растуће податке или велике податке, предузећа ће имати прилику да истражују различите врсте података и помогну менаџменту да донесе кључне одлуке. Ово није само финансијска анализа, већ и анализа улоге преференција купаца, географије итд. У доприносу расту компаније. Такође се чини да ће подаци за прогнозу бити редослед дана. Управа жели знати гдје ће стајати неколико година у будућности како би могли доносити сигурне одлуке.
Поред података и општих трендова, важан фактор је и учење вештина. И Дата Сциенце и Бусинесс Аналитицс нуде запосленима пуно опсега да се науче и побољшају. Ово учење је, у ствари, неопходно да би се пратило последње дешавање. Прошли су дани када су у анализу само укључени статистика и подаци анкета. Студенти и запослени морају бити свестрани и непрестано циљати на учење нових вјештина. Променом података и трендова учења, могућности науке о подацима и пословне аналитике могу се сматрати врућим отварањима. Могућности које предстоје пред собом су много.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Сциенце вс Бусинесс Аналитицс, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Невероватне разлике између Бусинесс Аналитицс и Бусинесс Интеллигенце-а
- 9 Страшна разлика између Дата Сциенце Вс Дата Мининга
- Цомпутер Сциенце вс Дата Сциенце - Пронађите 8 најбољих поређења
- 7 најкориснијих поређења између Бусинесс Аналитицс Вс преицтиве Аналитицс
- Бусинесс Интеллигенце вс Бусинесс Аналитицс - која је боља