Unterschied zwischen Data Science und Business Analytics
Im Zusammenhang mit der Beantwortung von Geschäftsproblemen diskutieren wir Data Science und Business Analytics. Sowohl Data Science als auch Business Analytics umfassen das Sammeln, Modellieren und Sammeln von Erkenntnissen. Der Unterschied zwischen beiden besteht darin, dass Business Analytics spezifisch für geschäftsbezogene Probleme wie Kosten, Gewinn usw. ist, während Data Science Fragen wie den Einfluss von Geografie, saisonalen Faktoren und Kundenpräferenzen auf das Geschäft beantwortet. Kurz gesagt, Data Science ist größer oder übergeordnet von beiden. Data Science kombiniert Daten mit Algorithmen und Technologien, um eine Reihe von Fragen zu beantworten. Vor kurzem haben maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ihre Runde gemacht und werden Data Science auf die nächste Stufe heben. Business Analytics hingegen ist die Analyse von Unternehmensdaten mit statistischen Konzepten, um Lösungen und Erkenntnisse zu erhalten.
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Business Analytics (Infografik)
Nachfolgend finden Sie die neun wichtigsten Vergleiche zwischen Data Science und Business Analytics
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Business Analytics
- Data Science ist die Wissenschaft des Datenstudiums unter Verwendung von Statistiken, Algorithmen und Technologien, während Business Analytics das statistische Studium von Geschäftsdaten ist.
- Data Science ist eine relativ junge Entwicklung auf dem Gebiet der Analytik, während Business Analytics seit dem späten 19. Jahrhundert existiert.
- Data Science erfordert eine Menge Programmierkenntnisse, während Business Analytics nicht viel Programmieren erfordert.
- Data Science ist eine Obermenge von Business Analytics. Eine Person mit Data Science-Kenntnissen kann also Business Analytics durchführen, aber nicht umgekehrt.
- Data Science ist Business Analytics einen Schritt voraus zu sein, ist ein Luxus. Business Analytics ist jedoch für ein Unternehmen obligatorisch, um die Funktionsweise zu verstehen und Einblicke zu gewinnen.
- Die Ergebnisse von Data Science-Analysen können nicht für die tägliche Entscheidungsfindung des Unternehmens verwendet werden, während Business Analytics für das Management von entscheidender Bedeutung ist.
- Data Science beantwortet keine eindeutige Frage. Die Fragen sind meist allgemein. Business Analytics beantwortet jedoch sehr spezifische geschäftsbezogene Fragen, vor allem in finanzieller Hinsicht.
- Data Science kann Fragen beantworten, die Business Analytics beantworten kann, nicht umgekehrt.
- Data Science verwendet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, während Business Analytics hauptsächlich strukturierte Daten verwendet.
- Data Science hat das Potenzial, vor allem mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sprunghafte Fortschritte zu erzielen, während Business Analytics immer noch langsame Schritte unternimmt.
- Data Scientists stoßen nicht auf viele schmutzige Daten, Business Analysts hingegen nicht.
- Data Science hängt in hohem Maße von der Verfügbarkeit von Daten ab, Business Analytics jedoch nicht.
- Die Investitionskosten für Data Science sind hoch, während die für Business Analytics niedrig sind.
- Data Science kann mit den heutigen Daten Schritt halten. Die Daten sind gewachsen und in eine Vielzahl von Daten verzweigt. Data Scientists sind mit den richtigen Fähigkeiten ausgestattet, um damit umzugehen. Business Analysten besitzen dies jedoch nicht.
Data Science vs Business Analytics Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Data Science | Geschäftsanalysen |
| Prägung der Laufzeit | DJ Patil und Jeff Hammerbacher, die bei LinkedIn bzw. Facebook arbeiteten, prägten 2008 erstmals den Begriff Data Scientist. | Business Analytics wird seit dem späten 19. Jahrhundert eingesetzt, als es von Frederick Winslow Taylor eingeführt wurde. |
| Konzept | Interdisziplinäres Feld für Dateninferenz, Algorithmusbildung und Systeme, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. | Verwendung statistischer Konzepte zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Geschäftsdaten. |
| Anwendung Top 5 Branchen |
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| Codierung | Codierung ist weit verbreitet. Das Gebiet ist eine Kombination aus traditionellen Analysepraktiken mit fundierten Kenntnissen der Informatik. | Enthält nicht viel Code. Mehr statistisch orientiert. |
| Sprachempfehlungen | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL |
| Statistiken | Die Statistik wird am Ende der Analyse nach dem Erstellen und Codieren des Algorithmus verwendet. | Die gesamte Analyse basiert auf statistischen Konzepten. |
| Arbeitsherausforderungen |
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| Daten benötigt | Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. | Überwiegend strukturierte Daten. |
| Zukunftstrends | Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz | Kognitive Analytik, Steueranalytik |
Fazit - Data Science vs. Business Analytics
Angesichts der jüngsten Entwicklungen in den Bereichen Data Science und Business Analytics können Unternehmen mit einer erheblichen Verschiebung der Datenanalyse rechnen. Mit den schnell wachsenden Daten oder Big Data haben Unternehmen die Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu untersuchen und dem Management dabei zu helfen, wichtige Entscheidungen zu treffen. Dies ist nicht nur eine Finanzanalyse, sondern auch eine Analyse der Kundenpräferenzen, der Geografie usw., die zum Wachstum eines Unternehmens beiträgt. Auch Prognosedaten scheinen an der Tagesordnung zu sein. Das Management möchte wissen, wo es in ein paar Jahren stehen wird, damit es selbstbewusste Entscheidungen treffen kann.
Neben den Daten und allgemeinen Trends ist das Erlernen von Fähigkeiten ein wichtiger Faktor. Sowohl Data Science als auch Business Analytics bieten den Mitarbeitern viele Möglichkeiten, sich selbst zu erlernen und zu verbessern. Dieses Lernen ist in der Tat ein Muss, um mit den jüngsten Entwicklungen Schritt zu halten. Vorbei sind die Zeiten, in denen die Analyse lediglich Statistiken und Umfragedaten umfasste. Studenten und Mitarbeiter müssen vielseitig sein und ständig darauf abzielen, neue Fähigkeiten zu erlernen. Mit sich ändernden Daten- und Lerntrends können Data Science- und Business Analytics-Gelegenheiten als heiße Öffnungen angesehen werden. Die Möglichkeiten, die sich bieten, sind vielfältig.
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