Différence entre Data Science et Business Analytics
Dans le cadre de la réponse aux problèmes commerciaux, nous discutons de la science des données et de l'analyse commerciale. La science des données et l'analyse commerciale impliquent la collecte de données, la modélisation et la collecte d'informations. La différence entre les deux est que Business Analytics est spécifique aux problèmes liés aux entreprises tels que le coût, le profit, etc. tandis que Data Science répond à des questions telles que l'influence de la géographie, des facteurs saisonniers et des préférences des clients sur l'entreprise. En bref, Data Science est plus grand ou sur-ensemble des deux. La science des données combine les données avec la construction d'algorithmes et la technologie pour répondre à un éventail de questions. Récemment, le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle ont fait leur tournée et devraient propulser la Data Science au niveau supérieur. Business Analytics, d'autre part, est l'analyse des données de l'entreprise avec des concepts statistiques pour obtenir des solutions et des informations.
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Différences clés entre la science des données et l'analyse commerciale
- La science des données est la science de l'étude des données à l'aide de statistiques, d'algorithmes et de technologies, tandis que Business Analytics est l'étude statistique des données d'entreprise.
- La science des données est un développement relativement récent dans le domaine de l'analyse alors que l'analyse commerciale est en place depuis la fin du XIXe siècle.
- La science des données implique beaucoup de compétences en codage tandis que Business Analytics n'implique pas beaucoup de codage.
- Data Science est un surensemble de Business Analytics. Ainsi, une personne ayant des compétences en science des données peut faire du Business Analytics mais pas l'inverse.
- La science des données ayant une longueur d'avance sur Business Analytics est un luxe. Cependant, Business Analytics est obligatoire pour une entreprise pour comprendre le fonctionnement et obtenir des informations.
- Les résultats de l'analyse de la science des données ne peuvent pas être utilisés dans la prise de décision quotidienne de l'entreprise, tandis que Business Analytics est vital pour la gestion qui prend les décisions clés.
- La science des données ne répond pas à une question claire. Les questions sont généralement générales. Cependant, Business Analytics répond à des questions commerciales très spécifiques, principalement financières.
- La science des données peut répondre aux questions posées par Business Analytics, et non l'inverse.
- La science des données utilise à la fois des données structurées et non structurées tandis que Business Analytics utilise principalement des données structurées.
- La science des données a le potentiel de faire des sauts et des limites, en particulier avec l'avènement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, tandis que l'analyse commerciale continue de prendre des mesures lentes.
- Les Data Scientists ne rencontrent pas beaucoup de données sales, contrairement aux Business Analysts.
- La science des données dépend dans une large mesure de la disponibilité des données, contrairement à Business Analytics.
- Le coût d'investissement dans la Data Science est élevé alors que celui de Business Analytics est faible.
- La science des données peut suivre le rythme des données d'aujourd'hui. Les données ont grandi et se sont ramifiées en une variété de données. Les Data Scientists sont dotés des compétences nécessaires pour y faire face. Cependant, les analystes commerciaux ne possèdent pas cela.
Tableau de comparaison Data Science vs Business Analytics
| Base de comparaison | Science des données | Analyse commerciale |
| Monnayage du terme | DJ Patil et Jeff Hammerbacher qui travaillaient respectivement sur LinkedIn et Facebook, ont inventé le terme Data Scientist en 2008. | Business Analytics est utilisé depuis la fin du 19 e siècle, date à laquelle il a été mis en place par Frederick Winslow Taylor. |
| Concept | Domaine interdisciplinaire d'inférence de données, de construction d'algorithmes et de systèmes pour obtenir des informations à partir des données. | Utilisation de concepts statistiques pour extraire des informations à partir de données d'entreprise. |
| Applications - Top 5 des industries |
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| Codage | Le codage est largement utilisé. Le domaine est une combinaison de pratiques analytiques traditionnelles et de solides connaissances en informatique. | N'implique pas beaucoup de codage. Plus orienté statistiques. |
| Recommandations linguistiques | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistiques | Les statistiques sont utilisées à la fin de l'analyse après la construction et le codage de l'algorithme. | Toute l'analyse est basée sur des concepts statistiques. |
| Défis de travail |
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| Données nécessaires | Données structurées et non structurées. | Données principalement structurées. |
| Tendances futures | Apprentissage automatique et intelligence artificielle | Cognitive Analytics, Tax Analytics |
Conclusion - Data Science vs Business Analytics
Compte tenu des développements récents dans la science des données et l'analyse commerciale, les entreprises peuvent s'attendre à un changement majeur dans la façon dont les données sont analysées. Avec la croissance rapide des données ou du Big Data, les entreprises auront la possibilité d'explorer différentes variétés de données et d'aider la direction à prendre des décisions clés. Il ne s'agit pas seulement d'une analyse financière mais aussi d'une analyse du rôle que les préférences des clients, la géographie, etc. jouent pour contribuer à la croissance d'une entreprise. Les données de prévision semblent également être à l'ordre du jour. La direction souhaite savoir où elle en sera dans quelques années afin de pouvoir prendre des décisions en toute confiance.
Outre les données et les tendances générales, l'apprentissage des compétences est un facteur important. La science des données et l'analyse commerciale offrent aux employés de nombreuses possibilités d'apprendre et de s'améliorer. Cet apprentissage est, en effet, indispensable pour suivre les évolutions récentes. Il est révolu le temps où l'analyse impliquait simplement des statistiques et des données d'enquête. Les étudiants et les employés doivent être polyvalents et viser constamment à acquérir de nouvelles compétences. Avec l'évolution des données et des tendances d'apprentissage, les opportunités de Data Science et Business Analytics peuvent être considérées comme des ouvertures à chaud. Les opportunités qui nous attendent sont nombreuses.
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