Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой
Наука о данных:
Наука о данных - это в основном область, в которой информация и знания извлекаются из данных с использованием различных научных методов, алгоритмов и процессов. Таким образом, его можно определить как комбинацию различных математических инструментов, алгоритмов, статистики и методов машинного обучения, которые, таким образом, используются для поиска скрытых закономерностей и выводов из данных, которые помогают в процессе принятия решений. Наука о данных имеет дело как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Это связано как с интеллектуальным анализом данных, так и с большими данными. Наука о данных включает в себя изучение исторических тенденций и, таким образом, использование своих выводов для переопределения текущих тенденций, а также прогнозирования будущих тенденций.
Бизнес-аналитика:
Бизнес-аналитика (BI) - это в основном набор технологий, приложений и процессов, которые используются предприятиями для анализа бизнес-данных. Он в основном используется для преобразования необработанных данных в значимую информацию, которая, таким образом, используется для принятия бизнес-решений и прибыльных действий. Он занимается анализом структурированных, а иногда и неструктурированных данных, который открывает путь к новым и прибыльным бизнес-возможностям. Он поддерживает принятие решений, основанных на фактах, а не на предположениях. Таким образом, он оказывает прямое влияние на бизнес-решения предприятия. Инструменты бизнес-аналитики увеличивают шансы предприятия на выход на новый рынок, а также помогают в изучении воздействия маркетинговых усилий.
Ниже представлена таблица различий между Data Science и Business Intelligence:
| Фактор | Наука о данных | Бизнес-аналитика |
|---|---|---|
| Концепция | Это область, которая использует математику, статистику и различные другие инструменты для обнаружения скрытых закономерностей в данных. | По сути, это набор технологий, приложений и процессов, которые используются предприятиями для анализа бизнес-данных. |
| Фокус | Он ориентирован на будущее. | Он фокусирует прошлое и настоящее. |
| Данные | Он работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными. | В основном он имеет дело только со структурированными данными. |
| Гибкость | Наука о данных намного более гибкая, поскольку источники данных могут быть добавлены в соответствии с требованиями. | Он менее гибкий, так как в случае использования источников данных бизнес-аналитики необходимо заранее планировать источники данных. |
| Метод | Он использует научный метод. | Он использует аналитический метод. |
| Сложность | Он имеет более высокую сложность по сравнению с бизнес-аналитикой. | Это намного проще по сравнению с наукой о данных. |
| Экспертиза | Это эксперт по данным. | Это опыт бизнес-пользователя. |
| Вопросов | Он занимается вопросами, что будет, а что, если. | Это касается вопроса о том, что произошло. |
| Инструменты | Это инструменты SAS, BigML, MATLAB, Excel и т. Д. | Это инструменты InsightSquared Sales Analytics, Klipfolio, ThoughtSpot, Cyfe, TIBCO Spotfire и т. Д. |