Business Analytics vs Data Science- Como comparan los analisis
Las organizaciones orientadas al crecimiento que desean seguir siendo competitivas requieren saber como aprovechar y aprovechar el big data. Si bien hay muchas soluciones de inteligencia empresarial e inteligencia artificial disponibles para recopilar y administrar grandes cantidades de informacion, muchas empresas todavia no entienden exactamente lo que para ver con todos los nuevos datos que tienen.
Si bien la administracion puede saber exactamente lo que se necesita arreglar internamente, entender como usar los datos para identificar la causa exacta del problema puede ser complicado.
Otras organizaciones tienen necesidades diferentes. Por ejemplo, las instituciones educativas pueden querer utilizar los datos recopilados para comprender como el bienestar emocional de los estudiantes afecta sus capacidades de aprendizaje.
Afortunadamente, hay analistas de negocios con experiencia de aprendizaje automatico disponibles que saben como usar los datos para abordar diferentes requisitos y responder preguntas complejas. Pero primero, cada organizacion necesita comprender la diferencia entre la ciencia de datos y el analisis para determinar que campo es mas aplicable a su conjunto particular de circunstancias.
Data Science vs. Business Analytics La ciencia de
datos es un campo multidisciplinario que integra habilidades de estadistica y programacion para extraer informacion valiosa de los datos. Emplea algoritmos complejos y modelado predictivo para analizar informacion estructurada y no estructurada y generar inteligencia no relacionada con decisiones empresariales especificas.
Principalmente, un cientifico de datos resuelve problemas analiticamente complejos desde una perspectiva mas amplia, como las raices del comportamiento de los clientes o los patrones en las tendencias del mercado.
Si bien el analisis de negocios y la ciencia de datos a menudo se utilizan indistintamente, son dos disciplinas separadas. Ambos utilizan datos para generar conocimientos, pero BA se centra en analizar la informacion historica en el contexto de un problema empresarial especifico.
La ciencia de datos es una frase general para todo lo relacionado con la mineria de datos, incluida la analitica. En resumen, BA es un subconjunto del campo de la ciencia de datos, al igual que un subconjunto de inteligencia empresarial.
Hay muchas otras diferencias entre la ciencia de datos y el analisis de negocios, incluyendo-
analisis de
1. Los algoritmos y la ciencia de
datos no estructurados profundizan en situaciones desconocidas que no tienen algoritmos anteriores empleados para extraer informacion. Su proposito es resolver problemas complejos que nadie ha abordado en el pasado utilizando conjuntos de datos op no estructurados (datos sin un modelo predefinido) y conjuntos de datos op estructurados.
Debido a que la ciencia de datos no tiene en cuenta la informacion historica, los problemas se resuelven explorando los datos y encontrando el metodo principal para generar un modelo que pueda proporcionar informacion. Esto requiere cientificos de datos experimentados que sean expertos en modelado predictivo y algoritmos estadisticos.
Los analistas de datos llevan a cabo BA utilizando informacion historica para crear un modelo predictivo. Un analista de datos solo examina los datos estructurados para identificar patrones y tendencias en datos pasados y en tiempo real para encontrar el mejor camino hacia adelante en el futuro. Existen algoritmos y formulas anteriores establecidos antes de que un analista lleve a cabo analisis de negocios.
2. Codificacion y Ciencias de la Computacion Conocimiento Analisis de
negocios generalmente no requiere que el analista realice la codificacion, o lenguaje de programacion para ensenar a un ordenador como comportarse. En cambio, el analisis empresarial esta mas orientado hacia la comprension de las estadisticas y los valores numericos para identificar patrones.
La ciencia de datos requiere tanto un analisis cuantitativo como una comprension integral de la informatica. Este analista debe saber como codificar para que pueda navegar en big data y desarrollar modelos. Muchas herramientas de codificacion permiten al analista validar modelos estadisticos, centrarse en soluciones y construir grandes sistemas en linea empresariales.
3. Utilizacion de la industria La ciencia de
datos normalmente se emplea en diferentes campos que el analisis empresarial. Debido a que la ciencia de datos se utiliza para resolver problemas amplios y complejos, se utiliza con mayor frecuencia en empresas academicas, financieras, de comercio electronico o de tecnologia.
Por ejemplo, las instituciones educativas pueden utilizar la ciencia de datos para encontrar nuevos metodos para innovar el plan de estudios, supervisar las necesidades de los alumnos o utilizar encuestas para evaluar las habilidades socioemocionales. Empresas como Amazon han utilizado la ciencia de datos para generar sistemas de recomendacion o sistemas de filtrado que predecian las preferencias de los clientes.
Aunque hay un cruce entre industrias que emplean ciencia de datos y analisis de negocios, BA es mas adecuado para minoristas, vendedores y fabricantes. Debido a que utiliza informacion historica para generar modelos predictivos, estas industrias suelen emplear analisis para identificar ineficiencias y eliminarlas en el futuro.
Por ejemplo, un minorista puede utilizar BA para identificar ineficiencias en la gestion del inventario anterior, lo que dara lugar a un proceso de repedido mas simplificado en el futuro.
Un fabricante podria utilizar el analisis empresarial para determinar cuando el equipo tiende a descomponerse en el pasado, asegurando que en el futuro se adopten medidas preventivas para llevar a cabo el mantenimiento antes de una averia del equipo.
4. Patrones frente a problemas empresariales
En resumen, la ciencia de datos esta mas preocupada por analizar tendencias y patrones que no se han senalado anteriormente. Se generan nuevos algoritmos y modelos observando estas tendencias, ayudando a hacer predicciones futuras o proporcionar una amplia evaluacion de un problema complejo.
La analitica empresarial se emplea para resolver un problema especifico e identificar ineficiencias para tomar mejores decisiones futuras.
Aunque las industrias pueden utilizar una combinacion de ambas disciplinas, el analisis es mejor para mejorar los flujos de trabajo cotidianos y la eficiencia operativa. Tambien es preferible para startups u organizaciones mas pequenas que buscan encontrar nuevos clientes y generar flujos de ingresos. La ciencia de datos es preferible para los circulos academicos u organizaciones mas grandes que buscan evaluar temas amplios.
En conclusion, aqui estan los puntos clave que hay que recordar acerca de la analitica empresarial frente a la ciencia de los datos-
- La ciencia de datos es un campo amplio que requiere habilidades de programacion y modelado para responder a problemas complejos. El analisis empresarial utiliza informacion historica y actual para identificar ineficiencias y predecir eventos futuros.
- La ciencia de datos requiere que un analista profundice en conjuntos de datos estructurados y no estructurados para generar nuevos modelos. El analisis de datos empresariales no suele tener en cuenta los datos no estructurados, ni requiere nueva programacion.
- La ciencia de datos requiere habilidades de programacion y codificacion, mientras que el analisis empresarial no lo hace.
- La ciencia de datos suele ser empleada por las empresas de tecnologia, el comercio electronico y el mundo academico. BA es utilizado con mayor frecuencia por fabricantes, minoristas y vendedores.
- La ciencia de datos se utiliza desde una perspectiva mas amplia y no identifica ineficiencias ni resuelve las necesidades diarias del negocio. BA es una mejor opcion para pequenas y medianas empresas que buscan optimizar la eficiencia operativa y optimizar los flujos de trabajo.
