Узнайте о различиях между этими двумя понятиями
Что такое бизнес-аналитика по сравнению с Наука о данных?
Бизнес-аналитика (BI) и наука о данных – это процессы, ориентированные на данные, но между ними есть некоторые ключевые различия. В целом, бизнес-аналитика фокусируется на анализе прошлых событий, в то время как наука о данных нацелена на прогнозирование будущих тенденций. Наука о данных требует большего набора технических навыков по сравнению с бизнес-аналитикой.
Ключевые моменты
- Бизнес-аналитика преобразует данные в информацию, которая может помочь руководителям бизнеса в принятии решений.
- Наука о данных предполагает создание прогнозов путем анализа закономерностей, лежащих в основе необработанных данных.
- Бизнес-аналитика ориентирована на прошлое и выявляет предыдущие и текущие тенденции, в то время как наука о данных ориентирована на будущее и прогнозирует будущие тенденции.
- По сравнению с бизнес-аналитикой, наука о данных способна управлять более динамичными и менее организованными данными. Однако для этого также требуется больше технических навыков и ресурсов.
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика основана на концепции использования данных для управления действиями. Ее цель – предоставить руководителям бизнеса полезную информацию посредством обработки и анализа данных. Например, компания анализирует свои KPI (ключевые показатели эффективности), чтобы определить свои сильные и слабые стороны. Таким образом, управленческая команда может решить, в какой области компания может повысить свою операционную эффективность.
Практика поддержки принятия решений с использованием данных не нова. Однако значительные усовершенствования в технологии бизнес-аналитики также означают значительное повышение скорости, эффективности и результативности. Автоматизация и визуализация данных – два примера, которые преобразуют процесс бизнес-аналитики.
Что такое наука о данных?
Наука о данных включает в себя извлечение информации из наборов данных и создание прогнозов. В ней используются машинное обучение, описательная аналитика и другие сложные аналитические инструменты. Процесс науки о данных начинается со сбора и поддержки данных. Второй этап – обработка данных с помощью интеллектуального анализа данных, моделирования и обобщения.
Следующим шагом является анализ данных, который может быть проведен с помощью интеллектуального анализа текста, регрессии, описательной и прогностической аналитики и т.д. Анализируя данные, можно выявить закономерности, лежащие в основе исходных данных, и спрогнозировать будущие тенденции.
Наука о данных широко используется во многих отраслях промышленности. Предприятия могут использовать такой подход для разработки новых продуктов, изучения предпочтений клиентов и прогнозирования тенденций на рынке. Например, разработчики систем автоматического вождения собирают большие объемы данных для статистического анализа. Разработчики работают над улучшением системы автоматического вождения, чтобы она могла реагировать на различные ситуации с помощью машинного обучения.
Наука о данных также является важным инструментом в сфере здравоохранения. Из электронных медицинских карт и фитнес-трекеров физических лиц можно собирать большие объемы данных. Специалисты могут лучше понимать заболевания и разрабатывать более эффективные методы лечения, применяя инструменты науки о данных к собранным данным.
Чем бизнес-аналитика отличается от науки о данных?
Как бизнес-аналитика, так и наука о данных превращают данные в информацию, которая помогает принимать бизнес-решения. Однако между этими двумя подходами есть нюансы.
