Business Analytics vs Data Science- qual e la differenza?
Data Science vs Business Analytics
Scienze dei dati e business analytics sono due termini che sono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Tuttavia, la scienza dei dati, comunemente abbreviata come DS, e l'analisi aziendale, comunemente abbreviata come BA, sono notevolmente diversi. I professionisti degli analisti aziendali e i data scientist comprendono la differenza tra i due concetti. Anche altri professionisti del settore devono prendere il tempo necessario per capire come la scienza dei dati e l'analisi aziendale differiscono. Comprendere la differenza tra data science e business analytics consente un utilizzo piu ottimale di entrambi i domini.
Per comprendere la differenza tra data science e business analytics, e necessario definirli. La scienza dei dati e lo studio dei dati utilizzando le statistiche al fine di produrre approfondimenti chiave. Sebbene la data science fornisca informazioni chiave, non serve direttamente alle decisioni aziendali. In alternativa, business analytics e l'analisi dei dati per scopi decisionali aziendali.
Sebbene i professionisti degli analisti dei dati possano discuterne, l'analisi aziendale e generalmente considerata un sottoinsieme di business intelligence. E interessante notare che molti professionisti di analisti di dati classificano la business intelligence come sottoinsieme della scienza dei dati. La confusione che circonda l'analisi dei dati e la scienza dei dati ha molto piu senso quando si considera quanto tutti questi concetti si sovrappongono.
Somiglianze e differenze tra DS e BA
Esistono differenze significative tra scienza dei dati e analisi aziendali che tutti i professionisti devono essere a conoscenza. Una differenza significativa e che la scienza dei dati e multidisciplinare, mentre l'analisi aziendale e strettamente utilizzata per scopi aziendali. La scienza dei dati utilizza l'intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico, oltre alle statistiche e agli algoritmi. Infatti, l'apprendimento automatico e spesso considerato il collegamento che collega l'intelligenza artificiale alla scienza dei dati.
L'analisi aziendale utilizza alcuni degli stessi strumenti di analisi dei dati della scienza dei dati. Anche se questo puo essere ovvio per un data scientist o un analista aziendale, e fondamentale che le aziende capiscano. Un esempio e il data mining utilizzato per un'analisi dei Big Data piu semplificata. La scienza dei dati combina le pratiche tradizionali di analisi dei dati con le conoscenze informatiche. Un esempio di conoscenza informatica necessaria nella scienza dei dati e la codifica. In alternativa, l'analisi aziendale e molto piu orientata alle statistiche.
I dati di analisi aziendale e i dati scientifici dei dati presentano variazioni cruciali. Sia l'analisi aziendale che la scienza dei dati utilizzano dati strutturati. Tuttavia, l'analisi aziendale utilizza prevalentemente i dati strutturati, mentre la scienza dei dati utilizza dati sia strutturati che non strutturati. I dati strutturati sono classificati come dati definiti e ricercabili. In alternativa, i dati non strutturati vengono in genere memorizzati nel formato nativo. I dati non strutturati sono considerati qualitativi, mentre i dati strutturati sono considerati quantitativi.
Data Science o Business Analytics e migliore?
La conversazione di data science vs business analytics spesso si traduce in professionisti che discutono quale dominio e preferibile. In realta, ne l'analisi aziendale ne la scienza dei dati sono migliori degli altri, sono semplicemente meglio utilizzati in modo diverso. Sebbene sia i dati di analisi aziendale che i dati scientifici dei dati siano importanti, sono utili per scopi diversi.
Le applicazioni di analisi aziendale e data science si sovrappongono e divergono. I principali settori che utilizzano la scienza dei dati sono la tecnologia e la finanza. E interessante notare che l'analisi aziendale viene applicata pesantemente anche a questi stessi settori. Tuttavia, l'eCommerce e le industrie accademiche sono i migliori utilizzatori della scienza dei dati, mentre le industrie di marketing e retail sono i migliori utilizzatori di analisi aziendali.
Il modo in cui l'analisi aziendale e la scienza dei dati vengono utilizzati all'interno di un'organizzazione differisce. Ad esempio, i risultati dell'analisi aziendale sono cruciali per i decisori chiave di un'azienda. D'altra parte, la scienza dei dati puo fornire informazioni preziose, ma non e generalmente utilizzata per scopi decisionali. In definitiva, la scienza dei dati studia modelli e tendenze, mentre l'analisi aziendale si concentra su specifici problemi aziendali. Anche se le informazioni fornite dalla data science possono essere rilevanti, l'analisi aziendale e molto piu preziosa per il personale decisionale.
Anche le future applicazioni di business analytics e data science sono importanti da considerare. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono applicazioni future per la scienza dei dati. In alternativa, l'analisi cognitiva e l'analisi fiscale sono applicazioni future di analisi aziendale.
Le diverse applicazioni di data science e business analytics rivelano molto sui professionisti che si impegnano in entrambi. Infatti, sia la scienza dei dati che l'analisi aziendale hanno i propri specialisti. I data scientist sono esperti di dati analitici che hanno preziose competenze tecniche. Le competenze tecniche che un data scientist possiede aiutano a risolvere problemi molto complessi. I data scientist sono spesso riconosciuti per la loro insaziabile curiosita verso la risoluzione dei problemi.
Gli analisti aziendali sono responsabili della connessione della tecnologia intellettuale e di un business complessivo. Gli analisti aziendali utilizzano l'analisi dei dati per valutare i processi aziendali e per il processo decisionale basato sui dati. Gli analisti aziendali sono in stretto contatto con dirigenti e azionisti ai quali forniscono report e raccomandazioni. Sebbene gli analisti di business e i data scientist siano diversi, sono entrambi interessati alla risoluzione dei problemi. Sia gli analisti aziendali che i data scientist interagiscono regolarmente con i big data.
Decidere se l'analisi aziendale o la scienza dei dati e piu appropriata per uno scopo specifico dipende dagli obiettivi. A volte una combinazione di data science e business analytics e la scelta piu appropriata. Altre volte, l'analisi aziendale o la scienza dei dati possono essere assegnate le priorita. Fortunatamente, una grande comprensione dell'analisi aziendale e della scienza dei dati rende molto piu facile decidere quando utilizzarli.
Le principali soluzioni per l'analisi aziendale e la scienza dei dati
- Anche se l'analisi aziendale e la scienza dei dati sono notevolmente diversi nella loro applicazione, nessuno e migliore dell'altro.
- Ci sono molte differenze e somiglianze tra l'analisi aziendale e la scienza dei dati di cui tutti i professionisti del business dovrebbero essere a conoscenza.
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