Analisis empresarial frente a ciencia de datos- Cual es la diferencia?
Ciencia de datos frente a analisis de negocios
Ciencia de datos y analisis de negocios son dos terminos que a menudo se utilizan indistintamente. Sin embargo, la ciencia de datos, comunmente abreviada como DS, y la analitica empresarial, comunmente abreviada como BA, son notablemente diferentes. Los profesionales de los analistas de negocios y los cientificos de datos entienden la diferencia entre los dos conceptos. Otros profesionales de negocios tambien deben tomarse el tiempo para comprender como difieren la ciencia de datos y el analisis empresarial. Comprender la diferencia entre la ciencia de datos y el analisis empresarial permite una utilizacion mas optima de ambos dominios.
Para entender la diferencia entre la ciencia de datos y el analisis de negocios, es necesario definirlos. La ciencia de datos es el estudio de los datos utilizando estadisticas con el fin de producir conocimientos clave. Aunque la ciencia de datos proporciona informacion clave, no sirve directamente las decisiones empresariales. Alternativamente, el analisis de negocios es el analisis de datos para la toma de decisiones empresariales.
Aunque los profesionales de los analistas de datos pueden debatirlo, el analisis de negocios generalmente se considera un subconjunto de inteligencia empresarial. Curiosamente, muchos profesionales de analista de datos clasifican la inteligencia empresarial como un subconjunto de la ciencia de datos. La confusion que rodea el analisis de datos frente a la ciencia de datos tiene mucho mas sentido al considerar cuanto se superponen todos estos conceptos.
Similitaridades y diferencias entre DS y BA
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Hay diferencias significativas entre la ciencia de datos y el analisis empresarial que todos los profesionales deben tener en cuenta. Una diferencia significativa es que la ciencia de datos es multidisciplinaria, mientras que el analisis empresarial se utiliza estrictamente para fines empresariales. La ciencia de datos utiliza inteligencia artificial como el aprendizaje automatico, ademas de estadisticas y algoritmos. De hecho, el aprendizaje automatico a menudo se considera el vinculo que conecta la inteligencia artificial con la ciencia de datos.
El analisis empresarial utiliza algunas de las mismas herramientas de analisis de datos que la ciencia de datos. Aunque esto puede ser obvio para un cientifico de datos o analista de negocios, es crucial que las empresas lo entiendan. Un ejemplo es la mineria de datos utilizada para un analisis de big data mas optimizado. La ciencia de datos combina las practicas tradicionales de analisis de datos con el conocimiento de la informatica. Un ejemplo de conocimiento de ciencias de la computacion necesario en la ciencia de datos es la codificacion. Alternativamente, la analitica empresarial esta mas orientada a las estadisticas.
Los datos de analisis de negocios y los datos de ciencia de datos tienen variaciones cruciales. Tanto la analitica empresarial como la ciencia de datos utilizan datos estructurados. Sin embargo, el analisis empresarial utiliza principalmente datos estructurados, mientras que la ciencia de datos utiliza tanto datos estructurados como no estructurados. Los datos estructurados se clasifican como datos definidos y en los que se pueden realizar busquedas. Alternativamente, los datos no estructurados normalmente se almacenan en su formato nativo. Los datos no estructurados se consideran cualitativos mientras que los datos estructurados se consideran cuantitativos.
Es mejor la ciencia de datos o el analisis empresarial?
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La conversacion de ciencia de datos frente a analisis de negocios a menudo da como resultado que los profesionales debaten que dominio es preferible. En realidad, ni el analisis de negocios ni la ciencia de datos es mejor que el otro, simplemente se utilizan mejor de manera diferente. Aunque tanto los datos de analisis de negocios como los datos de ciencia de datos son importantes, son utiles para diferentes propositos.
Las aplicaciones de analisis empresarial y ciencia de datos se superponen y divergen. Las principales industrias que utilizan la ciencia de datos son la tecnologia y las finanzas. Curiosamente, el analisis de negocios tambien se aplica fuertemente a estas mismas industrias. Sin embargo, el comercio electronico y las industrias academicas son los principales usuarios de la ciencia de datos, mientras que las industrias de marketing y venta minorista son los principales usuarios de analisis de negocios.
La forma en que el analisis empresarial y la ciencia de datos se utilizan dentro de una organizacion difiere. Por ejemplo, los resultados de analisis de negocios son cruciales para los responsables de tomar decisiones clave en una empresa. Por otro lado, la ciencia de datos puede proporcionar informacion valiosa, pero generalmente no se utiliza para fines de toma de decisiones. En ultima instancia, la ciencia de datos estudia patrones y tendencias, mientras que los analisis de negocios se centran en problemas empresariales especificos. Aunque la informacion que proporciona la ciencia de datos puede ser relevante, el analisis empresarial es mucho mas valioso para el personal de toma de decisiones.
Las futuras aplicaciones de analisis de negocios y ciencia de datos tambien son importantes a tener en cuenta. La inteligencia artificial y el aprendizaje automatico son aplicaciones futuras de la ciencia de datos. Alternativamente, la analitica cognitiva y la analitica fiscal son aplicaciones futuras de analisis de negocios.
Las diferentes aplicaciones de la ciencia de datos y el analisis de negocios revelan mucho acerca de los profesionales que participan en ambos. De hecho, tanto la ciencia de datos como la analitica empresarial tienen sus propios especialistas. Los cientificos de datos son expertos en datos analiticos que tienen valiosas habilidades tecnicas. Las habilidades tecnicas que posee un cientifico de datos ayudan a resolver problemas muy complejos. Los cientificos de datos son frecuentemente reconocidos por su insaciable curiosidad hacia la resolucion de problemas.
Los analistas de negocios son responsables de conectar la tecnologia intelectual y un negocio en general. Los analistas de negocios utilizan el analisis de datos para evaluar los procesos de negocio y para la toma de decisiones basadas en datos. Los analistas de negocios estan en estrecho contacto con ejecutivos y accionistas a los que entregan informes y recomendaciones. Aunque los analistas de negocios y los cientificos de datos son diferentes, ambos estan interesados en resolver problemas. Tanto los analistas de negocios como los cientificos de datos tambien interactuan con el big data regularmente.
Decidir si el analisis empresarial o la ciencia de datos son mas apropiados para un proposito especifico depende de los objetivos. A veces, una mezcla de ciencia de datos y analisis de negocios es la opcion mas adecuada. Otras veces, se puede priorizar tanto el analisis empresarial como la ciencia de datos. Afortunadamente, una gran comprension de la analitica empresarial y la ciencia de datos hace que sea mucho mas facil decidir cuando utilizar cada uno de ellos.
Comprobaciones clave del analisis empresarial frente a la ciencia de datos
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- Aunque el analisis de negocios y la ciencia de datos son notablemente diferentes en su aplicacion, ninguno es mejor que el otro.
- Hay muchas diferencias y similitudes entre el analisis empresarial y la ciencia de datos que todos los profesionales de negocios deben ser conscientes.