Business Analytics vs Data Science- Quelle est la difference?
Science des donnees vs Analyse d'entreprise
La science des donnees et l'analyse d'entreprise est deux termes qui sont souvent utilises de facon interchangeable. Cependant, la science des donnees, couramment abrege en DS, et l'analyse d'entreprise, couramment abrege BA, sont remarquablement differentes. Les professionnels des analystes commerciaux et les specialistes des donnees comprennent la difference entre les deux concepts. Les autres professionnels doivent egalement prendre le temps de comprendre en quoi la science des donnees et l'analyse d'entreprise different. Comprendre la difference entre la science des donnees et l'analyse metier permet une utilisation plus optimale des deux domaines.
Afin de comprendre la difference entre la science des donnees et l'analyse d'entreprise, il est necessaire de les definir. La science des donnees est l'etude des donnees a l'aide de statistiques afin de produire des informations cles. Bien que la science des donnees fournit des informations cles, elle ne sert pas directement les decisions commerciales. Alternativement, l'analyse commerciale est l'analyse des donnees a des fins de prise de decision commerciale.
Bien que les professionnels des analystes de donnees puissent en debattre, l'analyse d'entreprise est generalement consideree comme un sous-ensemble de veille decisionnelle. Il est interessant de noter que de nombreux professionnels des analystes de donnees classent l'intelligence decisionnelle comme un sous-ensemble de la science des donnees. La confusion qui entoure l'analyse des donnees et la science des donnees est beaucoup plus logique si l'on considere le chevauchement de tous ces concepts.
Similarites et differences entre DS et BA
Il existe des differences importantes entre la science des donnees et l'analyse d'entreprise que tous les professionnels doivent etre conscients. Une difference significative reside dans le fait que la science des donnees est multidisciplinaire, tandis que l'analyse d'entreprise est strictement utilisee a des fins commerciales. La science des donnees utilise l'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique en plus des statistiques et des algorithmes. En fait, l'apprentissage automatique est souvent considere comme le lien reliant l'intelligence artificielle a la science des donnees.
L'analyse d'entreprise utilise certains des memes outils d'analyse de donnees que la science des donnees. Bien que cela puisse etre evident pour un Data Scientist ou un analyste commercial, il est essentiel que les entreprises comprennent. Un exemple est l'exploration de donnees utilisee pour une analyse plus rationalisee des megadonnees. La science des donnees combine les pratiques traditionnelles d'analyse des donnees et les connaissances en informatique. Le codage constitue un exemple de connaissances en informatique necessaires a la science des donnees. Alternativement, l'analyse d'entreprise est beaucoup plus axee sur les statistiques.
Les donnees d'analyse commerciale et les donnees scientifiques presentent des variations cruciales. L'analyse commerciale et la science des donnees utilisent des donnees structurees. Cependant, l'analyse metier utilise principalement des donnees structurees, tandis que la science des donnees utilise a la fois des donnees structurees et non structurees. Les donnees structurees sont classees comme des donnees a la fois definies et consultables. Sinon, les donnees non structurees sont generalement stockees dans leur format natif. Les donnees non structurees sont considerees comme qualitatives, tandis que les donnees structurees sont considerees comme quantitatives.
La science des donnees ou l'analyse d'entreprise est-elle meilleure?
La conversation entre la science des donnees et l'analyse d'entreprise conduit souvent les professionnels a debattre de quel domaine est preferable. En realite, ni l'analyse d'entreprise ni la science des donnees ne sont meilleures que l'autre, elles sont tout simplement mieux utilisees differemment. Bien que les donnees analytiques commerciales et les donnees scientifiques soient importantes, elles sont utiles a des fins differentes.
Les applications d'analyse d'entreprise et de science des donnees se chevauchent et divergent. Les principales industries qui utilisent la science des donnees sont la technologie et la finance. Il est interessant de noter que l'analyse d'entreprise est egalement fortement appliquee a ces memes industries. Cependant, le commerce electronique et les industries universitaires sont les principaux utilisateurs de la science des donnees, tandis que les industries du marketing et de la vente au detail sont les principaux utilisateurs de l'analyse commerciale.
La facon dont l'analyse d'entreprise et la science des donnees sont utilisees au sein d'une organisation differe. Par exemple, les resultats de l'analyse commerciale sont cruciaux pour les decideurs cles d'une entreprise. D'un autre cote, la science des donnees peut fournir des informations precieuses, mais elle n'est generalement pas utilisee a des fins de prise de decision. En fin de compte, la science des donnees etudie les modeles et les tendances tandis que l'analyse d'entreprise se concentre sur des problemes specifiques Meme si les informations fournies par la science des donnees peuvent etre pertinentes, l'analyse commerciale est beaucoup plus precieuse pour le personnel de prise de decision.
Les applications futures de l'analyse commerciale et de la science des donnees sont egalement importantes a prendre en consideration. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des applications futures de la science des donnees. Alternativement, l'analyse cognitive et l'analyse fiscale sont des applications futures de l'analyse d'entreprise.
Les differentes applications de la science des donnees et de l'analyse d'entreprise revelent beaucoup sur les professionnels qui s'engagent dans les deux. En fait, la science des donnees et l'analyse commerciale ont leurs propres specialistes. Les specialistes des donnees sont des experts en donnees analytiques qui possedent des competences techniques precieuses. Les competences techniques qu'un Data Scientist possede aident a resoudre des problemes tres complexes. Les scientifiques des donnees sont souvent reconnus pour leur insatiable curiosite a l'egard de la resolution de problemes.
Les analystes commerciaux sont responsables d'etablir un lien entre la technologie intellectuelle et l'ensemble de l'entreprise. Les analystes d'entreprise utilisent l'analyse des donnees pour evaluer les processus metiers et pour prendre des decisions axees sur les donnees. Les analystes commerciaux sont en contact etroit avec les dirigeants et les actionnaires auxquels ils fournissent des rapports et des recommandations. Bien que les analystes d'affaires et les specialistes des donnees soient differents, ils s'interessent tous les deux a la resolution de problemes. Les analystes commerciaux et les specialistes des donnees interagissent egalement regulierement avec le Big Data.
La decision de determiner si l'analyse commerciale ou la science des donnees est plus appropriee a un but precis depend des objectifs. Parfois, un melange de science des donnees et d'analyse commerciale est le choix le plus approprie. D'autres fois, l'analyse commerciale ou la science des donnees peuvent etre priorisees. Heureusement, une grande comprehension de l'analyse d'entreprise et de la science des donnees facilite grandement la decision du moment de les utiliser.
Principaux points a retenir de l'analyse d'entreprise par rapport a la science des donnees
- Bien que l'analyse d'entreprise et la science des donnees soient notablement differentes dans leur application, ni l'autre n'est meilleure que l'autre.
- Il existe de nombreuses differences et similitudes entre l'analyse d'entreprise et la science des donnees que tous les professionnels doivent etre conscients.
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