Наука о данных против бизнес-аналитики: разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

Если и есть что-то общее почти во всех секторах современной индустрии, так это большие данные. Хотя данные — это новая валюта 21-го века, эксперты, которые могут эффективно использовать большие данные, являются бесценным активом компаний и организаций. Специалисты по данным и бизнес-аналитике (BI) являются двумя такими ценными активами для компаний, поскольку они могут извлекать ценную информацию из необработанных данных, чтобы помочь увеличить прибыль и одержать верх над конкурентами.

Да, специалисты по данным и аналитики бизнес-аналитики тесно сотрудничают, чтобы преобразовать необработанные данные в готовую для бизнеса информацию, которая может создать ценность для бизнеса. Они нацелены на создание благоприятных бизнес-результатов, таких как повышение рентабельности инвестиций, расширение охвата бренда, повышение удовлетворенности клиентов, удержание клиентов и так далее. Другими словами, специалисты по данным и аналитики бизнес-аналитики помогают разобраться в больших данных, предоставляя конкурентную информацию или ценные данные.

Но значит ли это, что эти две роли одинаковы?

Нет, они не одинаковы.

Хотя наука о данных и бизнес-аналитика являются связанными областями, которые сосредоточены на извлечении ценности из больших данных, они имеют значительную долю различий. Сегодня мы углубимся в эти различия, чтобы лучше понять две взаимосвязанные области — науку о данных и бизнес-аналитику.

Наука о данных против бизнес-аналитики: что они означают?

По своей сути наука о данных — это изучение, анализ и интерпретация объемных данных для получения скрытой информации изнутри путем объединения междисциплинарных наук, таких как математика, статистика, информатика и информатика. Таким образом, наука о данных анализирует прошлые тенденции данных, чтобы делать прогнозы на будущее на основе данных. Бизнес-аналитика, с другой стороны, относится к набору технологий и стратегий, которые компания использует для анализа бизнес-данных.

В то время как наука о данных в основном используется для прогнозной аналитики или предписывающей аналитики , организации в основном используют BI для описательной аналитики (отчетности).

Наука о данных и бизнес-аналитика: в чем основные различия?

Наука о данных меняет правила игры в 21 веке. Это полностью изменило то, как предприятия обрабатывают данные. Ранее бизнес-аналитика в основном выполнялась вручную, ее контролировали и выполняли ИТ-специалисты. Однако сегодня, благодаря технологиям Data Science, большинство операций BI и Data Analytics автоматизированы — бизнес-данные хранятся в централизованных репозиториях данных, откуда специалисты по данным могут извлекать информацию и аналитические данные с помощью автоматизированных инструментов по мере необходимости. Таким образом, наука о данных вывела основные операции бизнес-аналитики и аналитики на передний план бизнес-структуры.

Вот 6 указателей, подчеркивающих разницу между наукой о данных и бизнес-аналитикой:

1. Фокус и перспектива

Как мы упоминали ранее, наука о данных предназначена для того, чтобы заглянуть в будущее. Он интерпретирует прошлые и настоящие данные, чтобы визуализировать то, как будет выглядеть будущее компании. В отличие от этого, BI оглядывается на исторические данные, чтобы предоставлять подробные отчеты, ключевые показатели эффективности и тенденции. Однако, в отличие от Data Science, BI не отображает то, как выводы могут выглядеть в будущем посредством адекватной визуализации.

2. Процесс

В то время как наука о данных занимается изучением глубин бизнес-данных и экспериментированием с полученными данными различными способами, традиционные системы бизнес-аналитики статичны, поскольку они не дают возможности исследовать и экспериментировать с тем, как компания собирает данные и обрабатывает их.

3. Обработка данных

BI создан для анализа и интерпретации высокоструктурированных и статических данных, но наука о данных поддерживает высокоскоростные, объемные и многоструктурные сложные данные, собранные из разрозненных источников. В то время как BI предназначен для понимания только предварительно отформатированных данных в определенных форматах, технологии Data Science могут эффективно собирать, очищать, обрабатывать, анализировать, интерпретировать и визуализировать данные в произвольной форме, собранные из нескольких источников.

4. Хранение данных

Существующий бизнес-сценарий чрезвычайно динамичен. Новые тенденции, новые технологии и новые методологии постоянно формируют отрасль, пока мы говорим. Таким образом, крайне важно, чтобы данные, как и любой другой корпоративный актив, были достаточно гибкими, чтобы синхронизироваться с быстро меняющимися отраслевыми тенденциями. Именно здесь наука о данных берет верх над BI — в то время как системы BI хранят данные разрозненно в хранилищах данных (что затрудняет развертывание в бизнес-инфраструктуре), наука о данных использует подход центрального хранилища, чтобы помочь перемещать данные в режиме реального времени.

5. Деловой фокус

Data Science и BI различаются тем, как они приносят пользу бизнесу. Бизнес-аналитика анализирует исторические и текущие данные, чтобы найти ответы на уже имеющиеся вопросы. Однако наука о данных копается в больших и сложных наборах данных, чтобы обнаружить новые и инновационные вопросы, о существовании которых вы не знали. Таким образом, наука о данных побуждает компании исследовать новые возможности, области и задачи с помощью анализа данных.

6. Принадлежность ИТ против собственности компании

Раньше инструменты и системы BI в основном контролировались и управлялись ИТ-отделом, который вручную извлекал информацию, а затем пересылал ее аналитикам данных для дальнейшей интерпретации. Наука о данных изменила этот подход, сопоставив все связанные действия одновременно.

Решениями и технологиями Data Science управляют аналитики данных, специалисты по данным и специалисты по бизнес-аналитике, которые могут сосредоточиться на анализе данных для создания действенных бизнес-прогнозов, вместо того, чтобы посвящать свое время «обслуживанию ИТ».

Специалисты по обработке и анализу данных против аналитиков бизнес-аналитики

К настоящему времени вам должно быть ясно, что специалисты по данным и аналитики BI — это две разные роли в организации. В то время как первый фокусируется на экстраполяции прошлых данных, чтобы помочь компаниям снизить потенциальные бизнес-риски и проблемы в будущем, второй фокусируется на интерпретации прошлых данных, чтобы найти ответы на неотложные вопросы и бизнес-задачи. Следовательно, специалисты по данным и аналитики бизнес-аналитики работают рука об руку, чтобы предоставить компаниям информацию, основанную на данных, и помочь им подготовиться к текущим и будущим бизнес-сценариям.

Что объединяет специалистов по данным и BI-аналитиков, так это их любовь и близость к анализу данных. Оба эксперта используют передовые алгоритмы, инструменты и платформы в разной степени и в разной степени, чтобы предоставить компаниям основанную на фактах и ​​высокоточную информацию, которая может создать или разрушить бизнес.

Поскольку наука о данных и бизнес-аналитика сейчас являются популярными и популярными областями в отрасли, очень хорошо оплачивается развитие навыков в области науки о данных и бизнес-аналитики. А что может быть лучше, чем записаться на сертификационный курс для развития отраслевых навыков?

upGrad предлагает отличные программы сертификации Data Science и Business Analytics, предназначенные как для новичков, так и для профессионалов:

• Диплом PG в области науки о данных (IIIT-B)
• Магистр наук в области науки о данных (LJMU и IIIT-B)
• Сертификация PG в области науки о данных (IIIT-B)
• Программа сертификации бизнес-аналитики
• Сертификат Global Master в области бизнес-аналитики (MSU)
• Программа Executive PG в области бизнес-аналитики (LIBA)

Каждая из этих программ реализуется посредством сочетания онлайн-лекций, живых занятий и взаимного обучения. Студенты получают глубокие предметные знания, а также получают практический опыт, работая над кейсами и заданиями. upGrad обещает кандидатам специальную поддержку наставников и помощь в трудоустройстве, чтобы помочь им успешно начать свою карьеру.

Итак, вы готовы построить карьеру в Data Science?

Заключение

Структура программы по науке о данных призвана помочь вам стать настоящим талантом в области науки о данных, что облегчает поиск лучшего работодателя на рынке. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы начать свой путь обучения с upGrad!

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.