9 Migliore confronto tra Data Science e Business Analytics

Differenza tra Data Science e Business Analytics

Nel contesto della risposta ai problemi aziendali, discutiamo di Data Science e Business Analytics. Sia la Data Science che la Business Analytics implicano la raccolta di dati, la modellizzazione e la raccolta di approfondimenti. La differenza tra i due è che Business Analytics è specifico per problemi legati al business come costo, profitto, ecc. Mentre Data Science risponde a domande come l'influenza della geografia, i fattori stagionali e le preferenze dei clienti sul business. In breve, Data Science è più grande o superset delle due. Data Science combina i dati con la creazione di algoritmi e la tecnologia per rispondere a una serie di domande. Recentemente Machine Learning e Artificial Intelligence hanno fatto il loro giro e sono pronti a portare Data Science al livello successivo. Business Analytics, d'altra parte, è l'analisi dei dati aziendali con concetti statistici per ottenere soluzioni e approfondimenti.

Confronto testa a testa tra Data Science e Business Analytics (Infographics)

Di seguito sono riportati i primi 9 confronti tra Data Science e Business Analytics

Differenze chiave tra Data Science e Business Analytics

La scienza dei dati è la scienza dello studio dei dati che utilizza statistiche, algoritmi e tecnologia, mentre Business Analytics è lo studio statistico dei dati aziendali.
Data Science è uno sviluppo relativamente recente nel campo dell'analitica, mentre Business Analytics è in atto dalla fine del XIX secolo.
La scienza dei dati comporta molte competenze di codifica, mentre Business Analytics non implica molta codifica.
Data Science è un superset di Business Analytics. Pertanto, una persona con competenze in Data Science può fare Business Analytics ma non viceversa.
Data Science è un passo avanti rispetto a Business Analytics è un lusso. Tuttavia, Business Analytics è obbligatorio per un'azienda per comprendere il funzionamento e ottenere approfondimenti.
I risultati dell'analisi di Data Science non possono essere utilizzati nel processo decisionale quotidiano dell'azienda, mentre Business Analytics è fondamentale nella gestione delle decisioni chiave.
Data Science non risponde a una domanda ben definita. Le domande sono per lo più generali. Business Analytics, tuttavia, risponde a domande commerciali molto specifiche per lo più finanziarie.
Data Science può rispondere a domande che possono fare Business Analytics mentre non viceversa.
Data Science utilizza sia dati strutturati che non strutturati, mentre Business Analytics utilizza principalmente dati strutturati.
La scienza dei dati ha il potenziale per fare passi da gigante soprattutto con l'avvento del machine learning e dell'intelligenza artificiale, mentre Business Analytics sta ancora facendo passi lenti.
Dati Gli scienziati non trovano molti dati sporchi, mentre lo fanno gli analisti aziendali.
La scienza dei dati dipende in larga misura dalla disponibilità dei dati, mentre Business Analytics no.
Il costo dell'investimento in Data Science è elevato mentre quello di Business Analytics è basso.
Data Science può tenere il passo con i dati di oggi. I dati sono cresciuti e si sono ramificati in una varietà di dati. I data scientist sono dotati delle giuste competenze per affrontare questo problema. Gli analisti aziendali, tuttavia, non lo possiedono.

Tabella di confronto tra Data Science e Business Analytics

Base per il confronto	Data Science	Analisi aziendale
Coniatura del termine	DJ Patil e Jeff Hammerbacher, che lavoravano rispettivamente a LinkedIn e Facebook, hanno coniato il termine Data Scientist nel 2008.	Business Analytics è stato utilizzato dalla fine del ^XIX secolo, quando è stato creato da Frederick Winslow Taylor.
Concetto	Campo interdisciplinare di inferenza dei dati, creazione di algoritmi e sistemi per ottenere approfondimenti dai dati.	Uso di concetti statistici per estrarre approfondimenti dai dati aziendali.
5 principali settori di applicazione	Tecnologia Finanziario Mix di campi Internet-based Accademico	Finanziario Tecnologia Mix di campi CRM / Marketing Al dettaglio
Coding	La codifica è ampiamente utilizzata. Il campo è una combinazione di pratiche analitiche tradizionali con una solida conoscenza dell'informatica.	Non comporta molta codifica. Più orientato alle statistiche.
Consigli sulle lingue	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
statistica	Le statistiche vengono utilizzate al termine dell'analisi dopo la creazione e la codifica degli algoritmi.	L'intera analisi si basa su concetti statistici.
Sfide di lavoro	I risultati di Data Science non vengono utilizzati dai decisori aziendali. Incapacità di applicare i risultati al processo decisionale delle organizzazioni. Mancanza di chiarezza sulle domande a cui è necessario rispondere con il set di dati indicato. Indisponibilità / difficile accesso ai dati. È necessario coordinarsi con l'IT.	Mancanza di input di esperti di dominio significativi. Dati sporchi Indisponibilità / difficile accesso ai dati. Problemi di privacy Mancanza di fondi per acquistare set di dati utili da fonti esterne. Incapacità di applicare i risultati al processo decisionale delle organizzazioni. Mancanza di chiarezza sulle domande a cui è necessario rispondere con il set di dati indicato. Limitazioni degli strumenti. È necessario coordinarsi con l'IT.
Dati necessari	Dati strutturati e non strutturati.	Dati prevalentemente strutturati.
Tendenze future	Apprendimento automatico e intelligenza artificiale	Analisi cognitiva, analisi fiscale

Conclusione - Data Science vs Business Analytics

Dati i recenti sviluppi sia in Data Science che in Business Analytics, le aziende possono aspettarsi un grande cambiamento nel modo in cui i dati vengono analizzati. Con i dati in rapida crescita o Big Data, le aziende avranno l'opportunità di esplorare diverse varietà di dati e aiutare il management a prendere decisioni chiave. Questa non è solo un'analisi finanziaria, ma anche l'analisi del ruolo che le preferenze del cliente, la geografia ecc. Svolgono nel contribuire alla crescita di un'azienda. Anche i dati di previsione sembrano essere all'ordine del giorno. Il management vuole sapere dove si troveranno tra un paio d'anni in futuro in modo da poter prendere decisioni sicure.

Oltre ai dati e alle tendenze generali, un fattore importante è l'apprendimento delle competenze. Sia Data Science che Business Analytics offrono ai dipendenti molti ambiti per apprendere e migliorare se stessi. Questo apprendimento è, infatti, un must per stare al passo con i recenti sviluppi. Sono finiti i giorni in cui l'analisi riguardava solo statistiche e dati dell'indagine. Gli studenti e i dipendenti devono essere versatili e puntare costantemente all'apprendimento di nuove competenze. Con il cambiamento dei dati e le tendenze di apprendimento, le opportunità di Data Science e Business Analytics possono essere considerate come aperture aperte. Le opportunità che ci attendono sono molte.

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