ビジネス分析とデータサイエンス-違いは何ですか？
データサイエンスとビジネス分析
データサイエンスとビジネス分析は、多くの場合、同じ意味で使用される 2 つの用語です。しかし、一般的にDSと略されるデータサイエンスとビジネス分析（一般的にBAと略される）は、特に異なっています。ビジネスアナリストの専門家とデータサイエンティストは、この2つの概念の違いを理解しています。他のビジネスプロフェッショナルも、データサイエンスとビジネスアナリティクスの違いを理解するために時間を要する必要があります。データサイエンスとビジネス分析の違いを理解することで、両方のドメインをより最適に活用できます。
データサイエンスとビジネス分析の違いを理解するためには、それらを定義する必要があります。データサイエンスは、主要な洞察を生成するために統計を使用してデータの研究です。データサイエンスは重要な洞察を提供しますが、ビジネス上の意思決定に直接役立つわけではありません。あるいは、ビジネス分析は、ビジネスの意思決定のためのデータの分析です。
データアナリストの専門家が議論するかもしれませんが、ビジネス分析は一般的にビジネスインテリジェンスのサブセットと見なされます。興味深いことに、多くのデータアナリストの専門家は、ビジネスインテリジェンスをデータサイエンスのサブセットとして分類しています。データ分析とデータサイエンスの混乱は、これらの概念のすべてがどれくらい重複しているかを考えると、はるかに理にかなっています。
DSとBAの類似点と違い
データサイエンスとビジネス分析の間には、すべての専門家が認識しなければならない大きな違いがあります。1つの大きな違いは、データサイエンスは多分野的ですが、ビジネス分析はビジネス目的のために厳密に利用されていることです。データサイエンスは、統計やアルゴリズムに加えて、機械学習のような人工知能を使用しています。実際、機械学習は、人工知能とデータサイエンスをつなぐリンクと考えられることがよくあります。
ビジネス分析では、データサイエンスと同じデータ分析ツールをいくつか使用しています。これは、データサイエンティストやビジネスアナリストには明らかかもしれませんが、企業にとって理解することが重要です。一例は、より合理化されたビッグデータ分析のためにデータマイニングを利用することです。データサイエンスは、従来のデータ分析手法とコンピュータサイエンスの知識を組み合わせています。データサイエンスに必要なコンピュータサイエンスの知識の一例は、コーディングです。あるいは、ビジネス分析は非常に統計指向です。
ビジネス分析データとデータサイエンスデータには、重要なバリエーションがあります。ビジネス分析とデータサイエンスの両方が、構造化データを使用します。しかし、ビジネス分析では、主に構造化データが使用され、データ・サイエンスは構造化データと非構造化データの両方を使用します。構造化データは、定義および検索可能なデータとして分類されます。あるいは、通常、非構造化データはネイティブ形式で保存されます。非構造化データは定性的であると見なされ、構造化データは定量的と見なされます。
データサイエンスまたはビジネスアナリティクスは優れていますか？
データサイエンスとビジネス分析の会話は、多くの場合、専門家がどのドメインが望ましいかを議論します。実際には、ビジネス分析もデータサイエンスも他のものよりも優れているわけではなく、単に異なる方法で利用されています。ビジネス分析データとデータサイエンスデータの両方が重要ですが、目的に応じて有用です。
ビジネス分析とデータサイエンスアプリケーションの両方が重複して発散します。データサイエンスを活用している業界は、テクノロジーとファイナンスです。興味深いことに、ビジネス分析は、これらの同じ業界にも大きく適用されています。しかし、eコマースと学術産業はデータ・サイエンスのトップ・ユーティリティであり、マーケティング業界と小売業界はビジネス分析の主要ユーティリティです。
ビジネス分析とデータサイエンスの使用方法は、組織内で異なります。たとえば、ビジネス分析の結果は、企業の主要な意思決定者にとって非常に重要です。一方、データサイエンスは貴重な洞察を提供することができますが、意思決定目的のために一般的に利用されていません。最終的に、データサイエンスはパターンとトレンドを研究し、ビジネス分析は特定のビジネス上の問題に焦点を当てます。データサイエンスが提供するインサイトは関連性があるかもしれませんが、ビジネス分析は意思決定担当者にとってはるかに価値があります。
ビジネス分析とデータサイエンスの将来のアプリケーションも考慮する必要があります。人工知能と機械学習は、データサイエンスの将来のアプリケーションです。あるいは、コグニティブ分析と税務分析は、ビジネス分析の将来のアプリケーションです。
データサイエンスとビジネス分析のさまざまなアプリケーションは、両方に従事する専門家について多くのことを明らかにしています。実際、データサイエンスとビジネス分析の両方に独自の専門家があります。データサイエンティストは、貴重な技術スキルを持つ分析データの専門家です。データサイエンティストが保有する技術スキルは、非常に複雑な問題を解決するのに役立ちます。データサイエンティストは、多くの場合、問題解決への飽きない好奇心のために認識されています。
ビジネスアナリストは、知的技術とビジネス全体をつなぐ責任があります。ビジネスアナリストは、データ分析を使用して、ビジネスプロセスを評価し、データ駆動型の意思決定を行います。ビジネスアナリストは、レポートや推奨事項の提出先となる役員や株主と緊密に接しています。ビジネスアナリストとデータサイエンティストは異なりますが、どちらも問題解決に関心があります。ビジネスアナリストとデータサイエンティストはビッグデータと定期的にやり取りします。
ビジネス分析とデータサイエンスのどちらが特定の目的に適しているかを判断するには、目的に応じて異なります。データサイエンスとビジネス分析の混合が最も適切な選択である場合もあります。また、ビジネス分析またはデータサイエンスのいずれかが優先される場合があります。ありがたいことに、ビジネス分析とデータサイエンスを十分に理解することで、それぞれをいつ活用するかを決定しやすくなります。
ビジネス分析とデータサイエンスの主なポイント
- ビジネス分析とデータサイエンスはその用途において特に異なりますが、どちらも他のものよりも優れています。
- ビジネス分析とデータサイエンスの間には、すべてのビジネス専門家が認識すべき多くの違いや類似点があります。
ビジネス分析ソフトウェアを使用する5つの明確なメリット
ビジネス分析の重要性
ビジネス分析のすべてについて教えてください。
