Наука о данных и бизнес-аналитика — это два термина, которые все чаще звучат и иногда используются как синонимы. Однако, хотя оба используют данные для извлечения информации, которая поддерживает бизнес-решения, инструменты и методы, используемые в каждом случае, различны. Прежде чем приступить к проекту или создать команду в любом бизнесе, лидеры должны понять, какой подход наиболее актуален для компании или стоящей перед ней задачи.
Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой
Во-первых, важно понимать разницу между наукой о данных и бизнес-аналитикой. Что касается шир индонезия номер телефона оты охвата, наука о данных — это широкая область исследования и применения, которая хранит и обрабатывает данные для различных целей. Проблемы, над которыми работает наука о данных, часто сложны и требуют разработки сложных алгоритмов. Бизнес-аналитика — это конкретное использование инструментов анализа данных для интерпретации данных и принятия более обоснованных решений. Приложения этих инструментов обычно используются в рамках стратегии бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence).
Поскольку сфера науки о данных шире, расширяются и управляемые наборы данных. Основное внимание бизнес-аналитики обычно уделяется конкретным областям бизнеса или задачам, которые обычно включают меньшие наборы данных, при этом информация уже более стандартизирована, что требует меньше вычислительной мощности для выполнения желаемого анализа.
Можно сказать, что наука о данных — это область, которая охватывает все методы хранения, обработки, извлечения (майнинг), анализа и визуализации данных, включая бизнес-аналитику.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это область работы, в которой данные собираются, хранятся, анализируются и представляются для выявления тенденций или закономерностей и прогнозирования результатов. Используемые инструменты могут включать математические модели, статистический анализ, машинное обучение и визуализацию данных, которые применяются к большим и сложным наборам данных.
Это можно применять в любом секторе, будь то прогнозирование продаж, управление запасами, прогнозирование экстремальных сценариев, проверка влияния различных переменных или многие другие приложения. Помимо приложений в бизнесе, наука о данных играет жизненно важную роль в области исследований и здравоохранения.
