Hvad er forskellen mellem forretningsanalyse og datavidenskab?


Svar 1:

Både Business Analytics og Data Science involverer at spille omkring data som dataindsamling, datamodellering og informationsindsamling.

Den vigtigste forskel mellem de to er, at:

Som navnet antyder er Business Analytics specifik for forretningsrelaterede problemer som fortjeneste osv. Hvorimod Data Science besvarer spørgsmål som indflydelse fra kundeadfærd på virksomheden.

Data Science kombinerer datakraften med algoritmeopbygning og teknologi til at besvare en række spørgsmål. For nylig har maskinlæring og kunstig intelligens gjort deres runder og er indstillet til at tage Data Science til næste niveau. Business Analytics er på den anden side analysen af ​​virksomhedsdata med statistiske koncepter for at få løsninger og indsigt.

Vil du blive datavidenskabsmand?

Lad os se nogle grundlæggende forskelle mellem de to:

Bedste brancher inden for datavidenskab: -

  • TechnologyFinanceE-commerceAcademic

Bedste brancher inden for forretningsanalyse: -

  • FinanceTechnologyMarketingRetail

Området Data Science involverer kombination af traditionel analysepraksis med god programmeringskendskab, mens Business Analytics ikke involverer meget kodning.

Mere vigtigt er det, lad os også tale om de mange udfordringer inden for hvert felt:

Data Science:

Nogle gange bliver det meget vanskeligt for en datavidenskabsmand at få de rigtige data til at tegne den rigtige forretningsindsigt, selvom de får data, så tager datarengøring 80% af processen for en datavidenskabsmand, når modellering af dataene tager resten 20% .

Så utilgængelighed eller vanskelig adgang til data er den største udfordring, som en datavidenskabsmand står overfor !!

Derefter er domæneforståelse et meget vigtigt kriterium for at stille de rigtige spørgsmål. Når en datavidenskabsmand præsenteres for et forretnings problem, vil han kun kunne drage nyttige indsigter, når han stiller de rigtige spørgsmål til forretningsbrugere og derefter arbejde på dem. Han vil dog ikke være i stand til det, hvis han ikke har den rigtige forståelse af domænet.

Tilsvarende er virksomhedsanalyser mangel på input fra domæneekspert en stor udfordring. I disse felter er arbejdet mere glat og hurtigt, hvis der er tilgængelighed og tilgængelighed til dataene.

De vigtigste forskelle mellem data videnskab vs forretningsanalyse:

· Data Science bruger både strukturerede og ustrukturerede data, mens Business Analytics mest anvender strukturerede data.

· Omkostningerne ved at investere i Data Science er høje, medens Business Analytics er lave.

· Data Science er videnskaben til datastudie ved hjælp af statistikker, algoritmer og teknologi, mens Business Analytics er den statistiske undersøgelse af forretningsdata.

Imidlertid tilbyder både Data Science og Business Analytics medarbejdere en masse rækkevidde til at lære og forbedre sig selv.

Er du interesseret i at lære Data Science?

Se følgende videoer for at forstå og begynde at lære:

  1. Data Science med Python:

2. Data Science med R:

Hvis du vil lære mere om maskinlæring og få ekspertise i det, kan du tjekke vores Simplilearn's Machine Learning Certification Training


Svar 2:

Datavidenskab forsøger i det væsentlige at se på data og forsøge at forstå det bedste om, hvilken slags egenskaber vi kan trække ud af de givne data, og hvordan kan de omgruppere sig selv. Når du holder et bestemt mål i tankerne, hvad er den bedste måde at komme dertil? Så inden for datavidenskab ville fremgangsmåden være problem-agnostisk. Sandsynligvis kan man prøve at opdele en enorm mængde data i grupper eller forudsige noget, alle disse ville falde i datavidenskaben.

Business Analytics [1] konverterer al denne algoritme til en beslutningsregel, til sidst involverer forretningsanalyse at tage en beslutning [2], og beslutningsparameteren skal være baseret på meget enkle ting. Vi kan ikke gøre beslutningsparameteren meget kompleks.

For eksempel ville datavidenskab have en million poster over en kunde til kreditkort, og du kunne prøve at udvikle en model, der skal finde ud af, hvilke gode kunder der er dårlige for et kreditlån. Business Analytics handler om at sætte en beslutningsregel til det. En forretningsanalytiker vil se på alle disse data og komme til den enkle regel, at kunden er god, hvis hans kredit score er over en bestemt procentdel (lad os sige 95%), eller hans indkomst er over 10 LAcs, og antallet af afhængige af ham er mindre end 3. Ellers er en kunde dårlige for kreditlån. Så Business Business anvendes med et meget specifikt mål i tankerne. I datavidenskab er du kun fokuseret på nøjagtighed, men forretningsanalyse handler ikke om nøjagtighed. Det handler om, hvad der kan implementeres, eller hvad der kan være nyttigt for klienten. Så forretningsanalyser går ofte på kompromis med nøjagtigheden lidt, så længe modellen giver indsigt, der kan håndteres. Forretningsanalyse vil kræve en masse input og intuition for at forstå, hvad resultaterne er.

Hvis en kandidat virkelig ønsker at forfølge analytics, fordi der er en masse interessante ting, der kan gøres, og hvordan man kan forstå dataene og gøre det godt, skal de gå til datavidenskab, men hvis kandidaten prøver at løse en reel verden problem (kan endda være et spørgsmål, der stilles på engelsk) ved hjælp af data, så ville ting i forretningsanalyse være meget lettere. Derfor har vi programmer PGP-BABI og PGP-BDML, der passer til begge grupper.

Fodnoter

[1] Hvad er Business Analytics? - Fantastisk læring

[2] Hvad er dyb læring? - Fantastisk læring


Svar 3:

Forretningsanalytiker - Opgaver, der er tildelt forretningsanalytikere, inkluderer vurdering af organisationens krav med hensyn til dens operationer og funktioner. De samler al den information, der skal implimenteres, og beder derfor udviklerne om at udvikle sig. Dette inkluderer også acceptkriterier.

Eksempel - Lad os tage Microsoft PowerPoint som vores produkt, og produktadministratorerne ønsker at tilføje en ny funktion, hvor han vil inkludere emoji. Så her vil BA skrive en historie, hvor han vil forklare, hvad der nøjagtigt skulle gøres som under hvilken menu det skal være, hvor skal dets genvejsknap, osv. På meget detaljeret niveau. Og det samme skal udviklere implementere.

Data Analyst - Dataanalytikernes vigtigste opgaver er at indsamle, manipulere og analysere data. De udarbejder rapporter, som kan være i form af visualiseringer som grafer, diagrammer og instrumentbræt, hvor de væsentlige resultater, de udledte, detaljerede.

Eksempel - lad os tage et eksempel på EBay, og organisationskravet er som om de ønsker at kende antallet af mennesker, der rammer webstedet direkte og gennem reklamer, region specifikt. Så her vil en dataanalytiker gøre noget ved at grave og give en rapport, der siger, at disse mange mennesker rammer direkte, dette er nej af mennesker, der rammer der webstedet gennem reklame. Så på denne måde vil organisationen tage beslutning og gøre det nødvendige. Som i hvilket område de har brug for at koncentrere sig mere osv.

Data scientist - En Data Scientist er en professionel, der forstår data fra et forretningsmæssigt synspunkt. Han er ansvarlig for at komme med forudsigelser for at hjælpe virksomheder med at tage nøjagtige beslutninger. De er et skridt foran dataanalytikeren.

Redigering 1: Forskel mellem dataforsker og dataanalytiker