Business Analytics vs Data Science- Was ist der Unterschied?
Data Science vs Business Analytics
Data Science und Business Analytics sind zwei Begriffe, die oft synonym verwendet werden. Data Science, ueblicherweise abgekuerzt als DS, und Business Analytics, ueblicherweise abgekuerzt als BA, unterscheiden sich jedoch erheblich. Fachleute von Geschaeftsanalysten und Datenwissenschaftlern verstehen den Unterschied zwischen den beiden Konzepten. Andere Geschaeftsleute muessen sich auch die Zeit nehmen, um zu verstehen, wie sich Data Science und Business Analytics unterscheiden. Das Verstaendnis des Unterschieds zwischen Data Science und Business Analytics ermoeglicht eine optimalere Nutzung beider Domaenen.
Um den Unterschied zwischen Data Science und Business Analytics zu verstehen, muessen diese definiert werden. Data Science ist das Studium von Daten unter Verwendung von Statistiken, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl Data Science wichtige Erkenntnisse liefert, dient sie nicht direkt den Geschaeftsentscheidungen. Alternativ ist Business Analytics die Analyse von Daten fuer Geschaeftsentscheidungszwecke.
Obwohl Experten von Datenanalysten darueber diskutieren koennen, wird Business Analytics im Allgemeinen als Business Intelligence-Teilmenge angesehen. Interessanterweise klassifizieren viele Experten von Datenanalysten Business Intelligence als eine Untergruppe von Data Science. Die Verwirrung in Bezug auf Datenanalyse gegenueber Data Science ist viel sinnvoller, wenn man bedenkt, wie viel sich all diese Konzepte ueberschneiden.
Aehnlichkeiten und Unterschiede zwischen DS und BA
Es gibt signifikante Unterschiede zwischen Data Science und Business Analytics, die alle Fachleute kennen muessen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Data Science multidisziplinaer ist, waehrend Geschaeftsanalysen ausschliesslich fuer Geschaeftszwecke genutzt werden. Data Science nutzt neben Statistiken und Algorithmen auch kuenstliche Intelligenz wie maschinelles Lernen. Tatsaechlich wird maschinelles Lernen oft als das Bindeglied betrachtet, das kuenstliche Intelligenz mit Data Science verbindet.
Business Analytics verwendet einige der gleichen Datenanalyse-Tools wie Data Science. Obwohl dies fuer einen Datenwissenschaftler oder Business-Analysten offensichtlich sein kann, ist es fuer Unternehmen von entscheidender Bedeutung, dies zu verstehen. Ein Beispiel ist das Data Mining, das fuer eine optimierte Big Data-Analyse verwendet wird. Data Science kombiniert traditionelle Datenanalyse-Praktiken mit Informatikkenntnissen. Ein Beispiel fuer Informatikwissen, das in Data Science notwendig ist, ist das Codieren Alternativ ist Business Analytics sehr staerker auf Statistiken ausgerichtet.
Geschaeftsanalysedaten und Data Science-Daten weisen entscheidende Unterschiede auf. Sowohl Business Analytics als auch Data Science verwenden strukturierte Daten. Business Analytics verwendet jedoch hauptsaechlich strukturierte Daten, waehrend Data Science sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verwendet. Strukturierte Daten werden als Daten klassifiziert, die sowohl definiert als auch durchsuchbar sind. Alternativ werden unstrukturierte Daten in der Regel in ihrem nativen Format gespeichert. Unstrukturierte Daten gelten als qualitativ, waehrend strukturierte Daten als quantitativ gelten.
Ist Data Science oder Business Analytics besser?
Das Gespraech zwischen Data Science und Business Analytics fuehrt haeufig dazu, dass Fachleute darueber diskutieren, welche Domaene vorzuziehen ist. Tatsaechlich sind weder Business Analytics noch Data Science besser als die andere, sie werden einfach besser anders genutzt. Obwohl sowohl Geschaeftsanalysedaten als auch Data-Science-Daten wichtig sind, sind sie fuer verschiedene Zwecke nuetzlich.
Business Analytics und Data Science-Anwendungen ueberschneiden sich und divergieren. Die fuehrenden Branchen, die Data Science nutzen, sind Technologie und Finanzen. Interessanterweise wird Business Analytics auch stark auf dieselben Branchen angewendet. E-Commerce und akademische Branchen sind jedoch die fuehrenden Data-Science-Nutzungen, waehrend die Marketing- und Einzelhandelsindustrie die fuehrenden Nutznutzer von Geschaeftsanalysen sind.
Die Art und Weise, wie Geschaeftsanalysen und Data Science innerhalb eines Unternehmens verwendet werden, ist unterschiedlich. Zum Beispiel sind Business-Analytics-Ergebnisse fuer wichtige Entscheidungstraeger in einem Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Auf der anderen Seite kann Data Science wertvolle Erkenntnisse liefern, wird aber im Allgemeinen nicht fuer Entscheidungszwecke verwendet. Letztendlich studiert Data Science Muster und Trends, waehrend sich Business Analytics auf spezifische Geschaeftsprobleme konzentriert. Waehrend die Erkenntnisse, die Data Science liefert, relevant sein koennen, ist Business Analytics fuer Entscheidungspersonal viel wertvoller.
Die zukuenftigen Anwendungen von Business Analytics und Data Science sind ebenfalls wichtig zu beruecksichtigen. Kuenstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zukuenftige Anwendungen in Data Science. Alternativ sind kognitive Analysen und Steueranalysen zukuenftige Geschaeftsanwendungen.
Die verschiedenen Anwendungen von Data Science und Business Analytics verraten viel ueber die Fachleute, die sich mit beiden beschaeftigen. Tatsaechlich haben sowohl Data Science als auch Business Analytics ihre eigenen Spezialisten. Datenwissenschaftler sind analytische Datenexperten mit wertvollen technischen Faehigkeiten. Die technischen Faehigkeiten, die ein Datenwissenschaftler besitzt, helfen bei der Loesung sehr komplexer Probleme. Datenwissenschaftler werden haeufig fuer ihre unstillbare Neugier auf Problemloesung erkannt.
Geschaeftsanalysten sind verantwortlich fuer die Verbindung von intellektueller Technologie und einem Gesamtgeschaeft. Geschaeftsanalysten nutzen Datenanalysen, um Geschaeftsprozesse zu bewerten und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Wirtschaftsanalysten stehen in engem Kontakt mit Fuehrungskraeften und Aktionaeren, denen sie Berichte und Empfehlungen vorlegen. Obwohl Business-Analysten und Data Scientists unterschiedlich sind, sind beide an einer Problemloesung interessiert. Sowohl Business Analysten als auch Data Scientists interagieren auch regelmaessig mit Big Data.
Die Entscheidung, ob Business Analytics oder Data Science fuer einen bestimmten Zweck besser geeignet ist, haengt von den Zielen ab. Manchmal ist eine Mischung aus Data Science und Business Analytics die am besten geeignete Wahl. In anderen Faellen koennen entweder Business Analytics oder Data Science priorisiert werden. Gluecklicherweise macht es ein hervorragendes Verstaendnis von Geschaeftsanalysen und Data Science viel einfacher, zu entscheiden, wann sie sie nutzen moechten.
Wichtige Erkenntnisse von Business Analytics gegenueber Data Science
- Obwohl sich Business Analytics und Data Science in ihrer Anwendung besonders unterscheiden, ist keiner besser als die andere.
- Es gibt viele Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Business Analytics und Data Science, die alle Geschaeftsleute kennen sollten.
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