Verschil tussen data science en business analytics
In het kader van het beantwoorden van bedrijfsproblemen bespreken we Data Science en Business Analytics. Zowel Data Science als Business Analytics omvatten het verzamelen van gegevens, modellering en het verzamelen van inzichten. Het verschil tussen de twee is dat Business Analytics specifiek is voor bedrijfsgerelateerde problemen zoals kosten, winst, enz., Terwijl Data Science vragen beantwoordt zoals de invloed van geografie, seizoensfactoren en klantvoorkeuren op het bedrijf. Kortom, Data Science is groter of superset van de twee. Data Science combineert gegevens met algoritmebouw en technologie om een reeks vragen te beantwoorden. Onlangs hebben Machine Learning en kunstmatige intelligentie hun rondes gedaan en zijn klaar om Data Science naar het volgende niveau te brengen. Business Analytics daarentegen is de analyse van bedrijfsgegevens met statistische concepten om oplossingen en inzichten te krijgen.
Head-to-Head vergelijking tussen Data Science versus Business Analytics (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 9-vergelijkingen tussen Data Science en Business Analytics
Belangrijkste verschillen tussen Data Science en Business Analytics
- Data Science is de wetenschap van gegevensstudie met behulp van statistieken, algoritmen en technologie, terwijl Business Analytics de statistische studie van bedrijfsgegevens is.
- Data Science is een relatief recente ontwikkeling op het gebied van analyse, terwijl Business Analytics al sinds het einde van de 19e eeuw bestaat.
- Data Science brengt veel codeervaardigheden met zich mee, terwijl Business Analytics weinig codering vereist.
- Data Science is een superset van Business Analytics. Een persoon met Data Science-vaardigheden kan dus Business Analytics uitvoeren, maar niet andersom.
- Dat Data Science Business Analytics een stap voor is, is een luxe. Business Analytics is echter verplicht voor een bedrijf om de werking te begrijpen en inzichten te krijgen.
- Data Science-analyseresultaten kunnen niet worden gebruikt bij de dagelijkse besluitvorming van het bedrijf, terwijl Business Analytics van vitaal belang is bij het nemen van belangrijke beslissingen door het management.
- Data Science geeft geen antwoord op een duidelijke vraag. De vragen zijn meestal algemeen. Business Analytics beantwoordt echter zeer specifieke zakelijke vragen, meestal financieel.
- Data Science kan vragen beantwoorden die Business Analytics wel en niet andersom kan beantwoorden.
- Data Science gebruikt zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens, terwijl Business Analytics voornamelijk gestructureerde gegevens gebruikt.
- Data Science heeft het potentieel om grote stappen te nemen, vooral met de opkomst van Machine Learning en kunstmatige intelligentie, terwijl Business Analytics nog steeds trage stappen neemt.
- Gegevenswetenschappers komen niet veel vuile gegevens tegen, terwijl bedrijfsanalisten dat wel doen.
- Data Science hangt in grote mate af van de beschikbaarheid van gegevens, terwijl Business Analytics dat niet is.
- De kosten van investeringen in Data Science zijn hoog, terwijl die van Business Analytics laag zijn.
- Data Science kan gelijke tred houden met de gegevens van vandaag. Gegevens zijn gegroeid en vertakt tot een verscheidenheid aan gegevens. Data Scientists zijn uitgerust met de juiste vaardigheden om hiermee om te gaan. Businessanalisten hebben dit echter niet.
Data Science versus Business Analytics Vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Data Science | Bedrijfsanalyse |
| Coining van termijn | DJ Patil en Jeff Hammerbacher die respectievelijk op LinkedIn en Facebook werkten, bedachten voor het eerst de term Data Scientist in 2008. | Business Analytics wordt gebruikt sinds het einde van de 19e eeuw, toen het werd opgezet door Frederick Winslow Taylor. |
| Concept | Interdisciplinair veld van gegevensinferentie, algoritmebouw en systemen om inzichten uit gegevens te verkrijgen. | Gebruik van statistische concepten om inzichten uit bedrijfsgegevens te extraheren. |
| Applicatie-Top 5 industrieën |
|
|
| Coding | Codering wordt veel gebruikt. Het veld is een combinatie van traditionele analysepraktijken met gedegen kennis van informatica. | Houdt niet veel codering in. Meer statistieken gericht. |
| Aanbevelingen voor talen | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistieken | Statistieken worden aan het einde van de analyse gebruikt na het bouwen en coderen van algoritmen. | De hele analyse is gebaseerd op statistische concepten. |
| Werkuitdagingen |
|
|
| Gegevens nodig | Zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. | Overwegend gestructureerde gegevens. |
| Toekomstige trends | Machine learning en kunstmatige intelligentie | Cognitieve analyse, fiscale analyse |
Conclusie - Data Science versus Business Analytics
Gezien de recente ontwikkelingen in zowel Data Science als Business Analytics, kunnen bedrijven een grote verschuiving verwachten in de manier waarop gegevens worden geanalyseerd. Met de snelgroeiende gegevens of Big Data krijgen bedrijven de mogelijkheid om verschillende soorten gegevens te verkennen en het management te helpen belangrijke beslissingen te nemen. Dit is niet alleen een financiële analyse, maar ook een analyse van de rol die klantvoorkeuren, geografie enz. Spelen bij het bijdragen aan de groei van een bedrijf. Ook prognosegegevens lijken aan de orde van de dag te zijn. Het management wil weten waar ze over een paar jaar staan, zodat ze zelfverzekerde beslissingen kunnen nemen.
Naast de gegevens en algemene trends is het leren van vaardigheden een belangrijke factor. Zowel Data Science als Business Analytics bieden werknemers veel mogelijkheden om zichzelf te leren en te verbeteren. Dit leren is eigenlijk een must om gelijke tred te houden met de recente ontwikkelingen. De dagen dat analyse alleen statistieken en enquêtegegevens omvatte, zijn voorbij. Studenten en werknemers moeten veelzijdig zijn en voortdurend streven naar nieuwe vaardigheden. Met het veranderen van data en leertrends, kunnen Data Science- en Business Analytics-kansen worden beschouwd als populaire openingen. De kansen die ons te wachten staan zijn volop aanwezig.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Science versus Business Analytics, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Verbazingwekkende verschillen in Business Analytics versus Business Intelligence
- 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining
- Computerwetenschap versus gegevenswetenschap - Ontdek de beste 8 vergelijkingen
- 7 Meest nuttige vergelijking tussen Business Analytics versus Predictive Analytics
- Business Intelligence versus Business Analytics - Welke is beter