Бизнес-аналитика и наука о данных: в чем разница?

Прежде чем мы рассмотрим их вместе, сравним и сопоставим, нам следует рассмотреть эти два термина и сначала дать им определение. Оба они являются важными терминами в области анализа данных. Несмотря на то, что через эти области проходит много общих тем, они являются четкими границами при изучении науки о данных и бизнес-аналитики.

При использовании в бизнесе, как следует из названия, наука о данных опирается в первую очередь на данные. Мы используем несколько междисциплинарных научных потоков на обычно большом объеме данных, чтобы делать выводы и делать выводы.

В отличие от этого, бизнес-аналитика (BI) помогает понять текущее состояние бизнеса, принимая во внимание исторические показатели организации. Таким образом, подводя итог, когда мы говорим о науке о данных и бизнес-аналитике, первая имеет дело с прошлым анализом данных, чтобы дать прогнозы на будущее, тогда как вторая использует прошлые данные для текущих выводов. BI в основном охватывает то, что известно как описательная аналитика, тогда как наука о данных часто используется в предписывающем анализе.

Наука о данных, бизнес-аналитика и их сходство

Прежде чем мы углубимся в придирки к различиям между ними, нам следует разобраться в сходных нитях, которые связывают науку о данных и бизнес-аналитику. Оба они полагаются на данные, и результаты, которые мы получаем от них, в целом схожи по объему. Мы хотим, чтобы они оба помогли нам проанализировать рыночные возможности, размер прибыли, увеличение доходов и удержание клиентов, и это лишь некоторые из них.

В обеих этих областях необходимо интерпретировать данные, для чего нам нужны профессионалы, которые могут анализировать набор данных и давать нам информацию для обеспечения конкурентных преимуществ. Менеджеры и лица, принимающие решения, полагаются на них, чтобы получить точный анализ, чтобы они могли принимать решения на их основе в критические моменты. Они могут не осознавать, что знают все тонкости этих областей.

Таким образом, мы установили, что менеджеры и другие сотрудники могут использовать как бизнес-аналитику, так и науку о данных в тех случаях, когда решение должно основываться на данных. Но еще раз повторим разницу между ними. BI обрабатывает данные, которые обычно поступают из одного источника, являются статическими и очень структурированными.

С другой стороны, наука о данных может обрабатывать данные из нескольких источников, имеет различную структуру и очень сложна. Таким образом, BI может работать только с данными, которые мы настраиваем в приемлемом формате. Технологии науки о данных не нуждаются в таких границах для данных, и мы можем собирать данные в произвольной форме из различных источников.

На самом деле наука о данных возникла из рудиментарной бизнес-аналитики. Раньше аналитики данных работали и анализировали данные только для описания прошлых показателей. В то время предприятия поняли, что прошлое может предсказать будущее, и попросили их предписать шаги, которые им необходимо предпринять, чтобы повторить прошлые успехи и устранить ошибки. Так появилась наука о данных. Специалисты по данным теперь могут находить закономерности и тенденции и прогнозировать будущее поведение для повышения конкурентоспособности.

Наука о данных, бизнес-аналитика и их различия

Было время, когда данные были ограничены и хватало обычных методов бизнес-аналитики. Однако в последние годы появились большие данные. В настоящее время существует множество форм данных, поступающих из различных источников. Поэтому предприятия теперь должны полагаться на специалистов по данным, чтобы разобраться во всем этом.

Заглядывая в будущее, ожидается, что наука о данных превзойдет традиционные модели бизнес-аналитики. Основным вкладом науки о данных станет автоматизация интеллекта. Вместо участия человека в бизнес-аналитике большую часть работы могут выполнять алгоритмы и программы. Куда придет бизнес-персонал — это только на этапе принятия решения.

На этом этапе они должны иметь доступ ко всем обработанным и проанализированным данным из центрального источника, который автоматизирован с помощью инструментов, помогающих им делать выводы. С этим изменением данные, наконец, перешли в основное русло основных бизнес-операций. Раньше бизнес-аналитика была почти исключительной прерогативой ИТ-специалистов. Однако наука о данных сделала ее более доступной для всего персонала, вовлеченного в бизнес-процессы.

В будущем ожидается, что специалисты по обработке и анализу данных придут к нам, чтобы автоматизировать разведку, а затем сделать шаг назад и оказывать помощь только тогда, когда это необходимо. Специалисты по данным и специалисты по бизнес-аналитике могут по-прежнему работать вместе, где последние предоставляют информацию о существующем наборе данных для специалиста по данным, чтобы строить будущее.

Но бизнес-аналитика больше не может делать это самостоятельно. Данные стали для него слишком сложными и многослойными. Бизнес-аналитика может только брать данные и реагировать на старые данные в настоящем. Наука о данных вмешалась в эту брешь и активно предлагает решения, которые позволят претендовать на повышение компетентности в будущем.

Сама наука о данных значительно продвинулась вперед с момента своего появления. Технологии стали способны обрабатывать более сложные данные во многих различных форматах. Некоторые из новых технологий касаются управления данными, клиентской отчетности и анализа в детализированном формате. Эпоха статической отчетности давно прошла. Настало время для мгновенного принятия решений на основе наилучших возможных выводов из доступных данных.

Контраст науки о данных с бизнес-аналитикой

Самое большое различие, которое мы можем провести между наукой о данных и бизнес-аналитикой, даже в продвинутых состояниях, — это размер и диапазон библиотек машинного обучения. Библиотеки машинного обучения позволяют непрофессионалу в деловом мире управлять данными, которые были частично или полностью автоматизированы, и извлекать из них ценную информацию.

В некотором смысле наука о данных делает всю область анализа данных менее элитарной. В будущем мы можем ожидать, что люди с базовой квалификацией будут понимать данные, использовать бизнес-аналитику и заниматься аналитикой на продвинутом уровне. Они не обязательно должны быть из сектора информационных технологий.

Наука о данных дает дополнительное преимущество, заключающееся в том, что бизнес-персоналу больше не нужно заниматься технологическими операциями с данными. Они могут переместиться и сосредоточиться на операциях, получая прибыль и концентрируясь на результатах для повышения конкурентоспособности и прибыльности.

В существующих в настоящее время платформах BI организации не могут работать с данными самостоятельно. Им нужна экспертная команда профессионалов бизнес-аналитики, которые собирают данные и определяют закономерности и тенденции. Сейчас, когда наука о данных опирается на машинное обучение, потребность в таких технических знаниях постепенно сокращается. Заинтересованные стороны бизнеса могут извлекать необходимую информацию из данных, анализировать и делать выводы, которые помогают им принимать наилучшие возможные решения.

Четыре основных области, в которых наука о данных отличается от бизнес-аналитики, — это размер данных, разнообразие данных, предписывающие возможности и платформы визуализации. Когда мы разделяем различия в этих областях, различия становятся очевидными. Даже в расширенной бизнес-аналитике инструменты обнаружения данных ограничивают разнообразие и объем данных, которые они могут обрабатывать. Наука о данных разрушает все эти границы и может работать с любыми данными и подготавливать анализ оттуда.

Дополняющий характер науки о данных с бизнес-аналитикой

Хотя выше мы провели некоторые контрасты, нам следует еще раз вспомнить, что, поскольку и наука о данных, и бизнес-аналитика опираются на анализ данных, в них есть много взаимодополняющих частей. Существуют процессы и функции, такие как визуализация и алгоритмы, общие для обеих областей, и выводы из них могут повлиять на бизнес-потенциал.

Когда специалисты по бизнес-аналитике и специалисты по данным работают вместе, они могут добиться синергетического результата. Аналитики, работающие с бизнес-аналитикой, лучше разбираются в структурированных данных, поэтому они могут помочь подготовить данные для быстрого анализа. Исследователи данных могут использовать их в качестве входных данных для своих собственных моделей.

Профессионалы, которые так долго работали с бизнес-аналитикой, также могут предложить свой текущий обзор аналитики, который дает представление о текущем статусе бизнеса. Используя этот описательный анализ, специалисты по данным могут предсказывать будущее и предоставлять более точные прогнозы, делая свои алгоритмические модели еще более мощными.

В конце концов, в аналитическом отделе или команде любого бизнеса найдется место и тому, и другому. Эксперт BI будет отвечать за отчетность по технической деятельности. Напротив, специалист по данным будет нести ответственность за их автоматизацию и предоставление будущих решений непосредственно заинтересованным сторонам бизнеса.

С помощью аналитика бизнес-аналитики, который может точно сказать специалисту по обработке и анализу данных, какие параметры требуются для текущего анализа бизнес-процессов, аналитическая группа может построить модель, которая поможет бизнес-персоналу принимать решения, не вдаваясь в подробности технологических операций.

В заключение, даже самые технологически подкованные организации изо всех сил пытаются идти в ногу с развитием и изменением технологий. Они также с трудом справляются с объемом поступающих данных. Чтобы структурировать все эти технологии в единую платформу, требуется бизнес-аналитика. Чтобы обуздать данные до такой степени, чтобы менеджеры и лица, принимающие решения, могли работать с ними без заминок, требуется специалист по данным.

Таким образом, в будущем нам нужны более интегрированные системы, в которых технологии, данные и люди могут работать вместе. Таким образом, насущная необходимость состоит в том, чтобы создать в каждой организации сильные группы по анализу данных. Это упростит процесс принятия бизнес-решений, ускорит весь процесс и даст таким компаниям конкурентное преимущество на рынке.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.