Business Analytics vs. Data Science- Wie sie

Wissen, wie Big Data genutzt und genutzt werden kann, muessen wachstumsorientierte Unternehmen, die wettbewerbsfaehig bleiben moechten. Waehrend es viele verschiedene Business Intelligence-Loesungen und kuenstliche Intelligenz gibt, um grosse Mengen an Informationen zu sammeln und zu verwalten, verstehen viele Unternehmen immer noch nicht genau, was mit all den neuen Daten zu tun, die sie haben.

Waehrend das Management moeglicherweise genau weiss, was intern behoben werden muss, kann es kompliziert sein, zu verstehen, wie Daten verwendet werden, um die genaue Ursache des Problems zu ermitteln.

Andere Organisationen haben unterschiedliche Anforderungen. Zum Beispiel moechten Bildungseinrichtungen moeglicherweise die gesammelten Daten verwenden, um zu verstehen, wie sich das emotionale Wohlbefinden der Schueler auf ihre Lernkapazitaeten auswirkt.

Zum Glueck gibt es Business-Analysten mit Erfahrung in maschinellem Lernen, die wissen, wie man Daten verwendet, um verschiedene Anforderungen zu erfuellen und komplexe Fragen zu beantworten. Zunaechst muss jedoch jedes Unternehmen den Unterschied zwischen Data Science und Analytics verstehen, um festzustellen, welches Feld auf seine besonderen Umstaende besser anwendbar ist.

Data Science vs. Business Analytics

Data Science ist ein multidisziplinaeres Feld, das Statistik- und Programmierfaehigkeiten integriert, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es verwendet komplexe Algorithmen und praediktive Modellierung, um strukturierte und unstrukturierte Informationen zu analysieren und Informationen zu generieren, die nicht mit bestimmten Geschaeftsentscheidungen zusammenhaengen.

In erster Linie loest ein Data Scientist analytisch komplexe Probleme aus einer breiteren Perspektive, wie die Wurzeln des Kundenverhaltens oder Muster bei Markttrends.

Waehrend Business Analytics und Data Science haeufig synonym eingesetzt werden, handelt es sich um zwei separate Disziplinen. Beide verwenden Daten, um Erkenntnisse zu generieren, aber BA konzentriert sich auf die Analyse historischer Informationen im Kontext eines bestimmten Geschaeftsproblems.

Data Science ist ein uebergeordneter Ausdruck fuer alles, was mit Data Mining zu tun hat, einschliesslich Analytics. Zusammenfassend laesst sich sagen, dass BA eine Teilmenge des Data-Science-Feldes ist, ebenso wie es eine Teilmenge von Business Intelligenceist.

Es gibt viele andere Unterschiede zwischen Data Science und Business Analytics, einschliesslich

1. Algorithmen und unstrukturierte Daten Die

Datenwissenschaft fuehrt in unbekannte Situationen ein, in denen keine frueheren Algorithmen verwendet wurden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, komplexe Probleme zu loesen, die in der Vergangenheit noch niemand angesprochen hat, indem sowohl unstrukturierte (Daten ohne vordefiniertes Modell) als auch strukturierte Operationsdatensaetze verwendet werden.

Da Data Science historische Informationen nicht beruecksichtigt, werden Probleme geloest, indem Daten untersucht und die beste Methode gefunden wird, um ein Modell zu generieren, das Erkenntnisse liefern kann. Dies erfordert erfahrene Datenwissenschaftler, die sich mit praediktiver Modellierung und statistischen Algorithmen auszeichnen.

Datenanalysten fuehren BA durch, indem sie historische Informationen verwenden, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Ein Datenanalyst befasst sich nur mit strukturierten Daten, um Muster und Trends in Echtzeit- und Vergangenheitsdaten zu ermitteln und den besten Weg in die Zukunft zu finden. Es gibt fruehere Algorithmen und Formeln, die vor einem Analysten festgelegt wurden, der jemals Geschaeftsanalysen durchfuehrt.

2. Codierung und Informatik Knowledge

Business Analytics erfordern normalerweise nicht, dass der Analyst Codierung oder Programmiersprache durchfuehrt, um einem Computer das Verhalten beizubringen. Stattdessen ist Business Analytics eher darauf ausgerichtet, Statistiken und numerische Werte zu verstehen, um Muster zu lokalisieren.

Data Science erfordert sowohl quantitative Analysen als auch ein umfassendes Verstaendnis der Informatik. Dieser Analyst muss programmieren koennen, damit er Big Data navigieren und Modelle entwickeln kann. Viele Codierungstools ermoeglichen es dem Analysten, statistische Modelle zu validieren, sich auf Loesungen zu konzentrieren und Online-Systeme fuer grosse Unternehmen zu erstellen.

3. Industry Use

Data Science wird in der Regel in anderen Bereichen als Geschaeftsanalysen eingesetzt. Da Data Science zur Loesung umfassender und komplexer Probleme eingesetzt wird, wird sie haeufiger in Hochschul-, Finanzierungs-, E-Commerce- oder Technologieunternehmen eingesetzt.

Zum Beispiel kann Data Science von Bildungseinrichtungen genutzt werden, um neue Methoden zur Innovation des Lehrplans zu finden, die Schueleranforderungen zu ueberwachen oder Umfragen zu verwenden, um sozial-emotionale Faehigkeiten zu bewerten. Unternehmen wie Amazon haben Data Science genutzt, um Empfehlungssysteme oder Filtersysteme zu generieren, die Kundenpraeferenzen vorhersagen.

Waehrend es einen Uebergang zwischen Branchen gibt, die Data Science und Business Analytics einsetzen, ist BA besser fuer Einzelhaendler, Vermarkter und Hersteller geeignet. Da historische Informationen verwendet werden, um Vorhersagemodelle zu generieren, verwenden diese Branchen haeufig Analysen, um Ineffizienzen zu ermitteln und sie in Zukunft zu beseitigen.

Beispielsweise kann ein Einzelhaendler BA verwenden, um Ineffizienzen in der vergangenen Bestandsverwaltung zu ermitteln, was zu einem rationelleren Nachbestellungsprozess in der Zukunft fuehrt.

Ein Hersteller koennte eine Geschaeftsanalyse verwenden, um zu bestimmen, wann Geraete in der Vergangenheit tendenziell ausfallen, und sicherzustellen, dass in Zukunft vorbeugende Massnahmen zur Durchfuehrung von Wartungsarbeiten vor einem Geraeteausfall getroffen werden.

4. Muster vs. Geschaeftsprobleme

Kurz gesagt, Data Science befasst sich eher mit der Analyse von Trends und Mustern, die zuvor nicht erwaehnt wurden. Neue Algorithmen und Modelle werden durch die Beobachtung dieser Trends generiert, um zukuenftige Vorhersagen zu treffen oder eine breite Bewertung eines komplexen Problems zu liefern.

Business Analytics wird eingesetzt, um ein bestimmtes Problem zu loesen und Ineffizienzen zu lokalisieren, um bessere zukuenftige Entscheidungen zu treffen.

Waehrend Branchen eine Kombination beider Disziplinennutzen koennen, ist Analytics besser darin, die taeglichen Arbeitsablaeufe und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Dies ist auch fuer Startups oder kleinere Unternehmen vorzuziehen, die neue Kunden finden und Einnahmequellen generieren moechten. Data Science ist fuer akademische Unternehmen oder groessere Unternehmen vorzuziehen, die allgemeine Fragen bewerten moechten.

Wichtige Erkenntnisse Zusammenfassend sind hier die wichtigsten Punkte, an die Sie sich bei Business Analytics

im Vergleich zur Data Science erinnern sollten -

• Data Science ist ein weites Feld, das Programmier- und Modellierungsfaehigkeiten erfordert, um komplexe Probleme zu beantworten. Business Analytics nutzt historische und aktuelle Informationen, um Ineffizienzen zu ermitteln und zukuenftige Ereignisse vorherzusagen.
• Data Science erfordert, dass ein Analyst strukturierte und unstrukturierte Datensaetze durchfuehrt, um neue Modelle zu generieren. Die Analyse von Geschaeftsdaten betrachtet in der Regel nicht unstrukturierte Daten und erfordert auch keine neue Programmierung.
• Data Science erfordert Programmier- und Programmierkenntnisse, waehrend Business Analytics dies nicht tut.
• Data Science wird in der Regel von Technologieunternehmen, E-Commerce und Hochschulen eingesetzt. BA wird haeufiger von Herstellern, Einzelhaendlern und Vermarktern verwendet.
• Data Science wird aus einer breiteren Perspektive genutzt und lokalisieren keine Ineffizienzen oder loesen die taeglichen Geschaeftsanforderungen. BA ist eine bessere Wahl fuer kleine und mittlere Unternehmen, die die betriebliche Effizienz optimieren und die Arbeitsablaeufe rationalisieren moechten.