--- layout: default_v3 language: es permalink: es/business-analytics/business-analytics-vs-data-science.html i18n_link: 2631 updated: 2022-08-30 #--- article key-values ---# collection: es_topiccluster t_keyword: empresariales Vs Data Science tags: Business Analytics vs ciencia de datos, análisis de negocios, ciencia de datos, datos empresariales, ciencia de negocios type: supporting page_id: 2631 hreflang_id: 2631 parent_id: 2589 date_published: 2020-12-23 date_modified: 2022-08-30 #--- javascript schema ---# javascript_schema: - script: jquery_3_2_0_min - script: bootstrap_min - script: article_infinite_scroll - script: article_mix_infinitescroll - script: article_mix - script: article_mix_faq - script: article_mix_toc #--- section schema ---# section_schema: - section: nav-main_menu - section: article_body_v2 - section: footer - section: footer-sticky_cta_bar - section: schedule_demo_cta #--- page key-values ---# meta_tags: t_meta_title: Business Analytics vs Data Science- Como comparan los analisis t_meta_description: empresariales utiliza informacion historica para resolver problemas empresariales, mientras que la ciencia de datos evalua los datos no estructurados para evaluar situaciones mas complejas. Aqui hay una descripcion general de BA. t_meta_abstract: empresariales utiliza informacion historica para resolver problemas empresariales, mientras que la ciencia de datos evalua los datos no estructurados para evaluar situaciones mas complejas. Aqui hay una descripcion general de BA. i_meta_image: article_body: json-ld_article: v_date_published: 2020-12-23 v_date_modified: 2022-08-30 author: p_author_id: 124 t_author: Lauren Christiansen p_author_url: lauren-christiansen.html i_author: 124.jpg t_author_description: Lauren es una escritora experimentada a la que le gusta leer, viajar y pasar tiempo con sus hijos. p_author_facebook: //www.facebook.com/HubWorksApp p_author_twitter: https://twitter.com/HubworksApp p_author_linkedin: p_author_instagram: feature_snippet: p_type: text t_title: t_description: content: heading: t_title: Business Analytics vs Data Science- Como comparan los analisis t_description: empresariales utiliza informacion historica para resolver problemas empresariales, mientras que la ciencia de datos evalua los datos no estructurados para evaluar situaciones mas complejas. Aqui hay una descripcion general de BA. image: i_image: business-analytics-vs-data-science-how-they-compare-1608662141-9876.png t_image_description: v_image_attribution: Unsplash v_image_license: Unsplash v_video: paragraphs: - t_headline: t_text: 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. p_headline_type: h2 image: i_image: t_description: v_attribution: v_license: callout_text: - t_title: Business Analytics vs. mercado de ciencia de datos t_text: - t_headline: Data Science vs. Business Analytics La ciencia de t_text: 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 p_headline_type: h2 image: i_image: data-science-vs-business-analytics-1608662141-3450.png t_description: Unsplash v_attribution: Unsplash v_license: Unsplash callout_text: - t_headline: 1. Los algoritmos y la ciencia de t_text: 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. p_headline_type: h3 image: i_image: t_description: v_attribution: v_license: callout_text: - t_headline: 2. Codificacion y Ciencias de la Computacion Conocimiento Analisis de t_text: 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. p_headline_type: h3 image: i_image: t_description: v_attribution: v_license: callout_text: - t_headline: 3. Utilizacion de la industria La ciencia de t_text: 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. p_headline_type: h3 image: i_image: t_description: v_attribution: v_license: video: v_video: xC-c7E5PK0Y v_video_language: es t_name: What REALLY is Data Science? Told by a Data Scientist t_description: Interested in Data Science? Start with learning SQL to query data. You'll need it no matter which part of the data science pyramid you're interested in- //joma.tech/3nteQih Video courses from JomaClass- New to programming? Learn Python here- //joma.tech/35gCJTd Learn SQL for data science and data analytics- //joma.tech/3nteQih Data Structures and Algorithms- //joma.tech/2W89H33 Chat with me on Discord-//discord.gg/EQwMWFsmQs Support my channel to access my Private Discord Chat and Extra Videos/Vlogs-//www.youtube.com/c/JomaOppa/join Notvine Merch and Untitled Merch-//jomaswag.com/ Resume Template and Cover letter I used for applying to software internships and full-time jobs-//resume.joma.io Traveling? Save $55 for Airbnb- //www.airbnb.com/c/jma366?currency=USD Social Media//www.instagram.com/jomaoppa///twitter.com/jomaoppa//www.facebook.com/jomaoppa v_url: //youtu.be/xC-c7E5PK0Y i_thumbnail: //i.ytimg.com/vi/xC-c7E5PK0Y/default.jpg i_thumbnail_1x1: //i.ytimg.com/vi/xC-c7E5PK0Y/default.jpg i_thumbnail_4x3: //i.ytimg.com/vi/xC-c7E5PK0Y/mqdefault.jpg i_thumbnail_16x9: //i.ytimg.com/vi/xC-c7E5PK0Y/sddefault.jpg v_upload_date: 6-22-2018 v_length_minutes: 11 v_length_seconds: 9 v_view_count: 1743397 callout_text: - t_headline: 4. Patrones frente a problemas empresariales t_text: 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. p_headline_type: h3 image: i_image: t_description: v_attribution: v_license: callout_text: - t_title: Segun una Encuesta Global McKinsey, las t_text: - t_headline: t_text: En conclusion, aqui estan los puntos clave que hay que recordar acerca de la analitica empresarial frente a la ciencia de los datos-

p_headline_type: h2 image: i_image: key-takeaways-1608662142-4382.png t_description: Unsplash v_attribution: Unsplash v_license: Unsplash callout_text: event_body: json-ld_event: t_name: Programación de empleados para gerentes de restaurantes t_description: Los asistentes aprenderán a crear horarios excelentes. La clase enseña a los gerentes cómo estimar la cantidad de empleados que necesitan para dotar de personal a sus ubicaciones; cómo pronosticar con precisión la demanda de sus clientes; cómo escribir y comunicar los horarios a los empleados de manera rápida y precisa; y cómo evaluar la precisión y la optimización de sus horarios para hacer ajustes. v_start_date: 2022-08-08 i_image: p_location_name: Curso de webinars en línea de Altametrics p_address: webinar.hubworks.com?site=altametrics v_price: 10.00 t_offer_description: Registro prioritario v_registration_url: webinar.hubworks.com?site=altametrics ---