Business Analytics vs Data Science- Comment ils comparent l'analyse

Savoir exploiter et exploiter le Big Data est necessaire pour les organisations axees sur la croissance qui veulent rester competitives. Bien qu'il existe de nombreuses solutions de Business Intelligence et de l'intelligence artificielle disponibles pour collecter et gerer de grandes quantites d'informations, de nombreuses entreprises ne comprennent toujours pas exactement ce que a voir avec toutes les nouvelles donnees dont ils disposent.

Bien que la direction puisse savoir exactement ce qui doit etre corrige en interne, il peut etre complique de comprendre comment utiliser les donnees pour identifier la cause exacte du probleme.

D' autres organisations ont des besoins differents. Par exemple, les etablissements d'enseignement peuvent vouloir utiliser les donnees recueillies pour comprendre comment le bien-etre emotionnel des eleves affecte leurs capacites d'apprentissage.

Heureusement, il existe des analystes commerciaux ayant une experience d'apprentissage automatique qui savent utiliser les donnees pour repondre a differentes exigences et repondre a des questions complexes. Mais tout d'abord, chaque organisation doit comprendre la difference entre la science des donnees et l'analyse afin de determiner quel domaine est le plus applicable a son ensemble de circonstances particulieres.

Data Science vs Business Analytics La science

des donnees est un domaine multidisciplinaire qui integre des competences en statistiques et en programmation pour extraire des informations precieuses des donnees. Il utilise des algorithmes complexes et une modelisation predictive pour analyser des informations structurees et non structurees et generer des renseignements sans rapport avec des decisions commerciales specifiques.

En premier lieu, un Data Scientist resout des problemes analytiques complexes d'un point de vue plus large, tels que les racines du comportement des clients ou les tendances du marche.

Bien que l'analyse d'entreprise et la science des donnees soient souvent utilisees de facon interchangeable, il s'agit de deux disciplines distinctes. Les deux utilisent des donnees pour generer des informations, mais BA se concentre sur l'analyse des informations historiques dans le contexte d'un probleme commercial specifique.

La science des donnees est une expression generale pour tout ce qui concerne l'exploration de donnees, y compris l'analyse. En resume, BA est un sous-ensemble du domaine de la science des donnees, tout comme il s'agit d'un sous-ensemble de la Business Intelligence.

Il y a beaucoup d'autres differences entre la science des donnees et l'analyse d'entreprise, y compris l'
analyse

1. Algorithmes et donnees non structurees La science

des donnees decrypte dans des situations inconnues qui n'ont pas d' algorithmes anterieurs utilises pour extraire des informations. Son but est de resoudre des problemes complexes que personne n'a jamais abordes par le passe en utilisant a la fois des ensembles de donnees non structurees (donnees sans modele predefini) et structurees.

Comme la science des donnees ne tient pas compte de l'information historique, les problemes sont resolus en explorant les donnees et en trouvant la meilleure methode pour generer un modele capable de fournir des informations. Cela necessite des scientifiques experimentes en modelisation predictive et en algorithmes statistiques.

Les analystes de donnees effectuent des BA en utilisant des informations historiques pour creer un modele predictif. Un analyste de donnees examine uniquement les donnees structurees pour identifier les tendances et les tendances des donnees en temps reel et passees afin de trouver la meilleure voie a suivre a l'avenir. Il existe des algorithmes et des formules precedemment mis en place avant qu'un analyste ne realise des analyses commerciales.

2. Codage et connaissances en informatique L'analyse des

affaires n'exige generalement pas que l'analyste effectue le codage ou le langage de programmation pour enseigner a un ordinateur comment se comporter. Au lieu de cela, l'analyse d'entreprise est davantage orientee vers la comprehension des statistiques et des valeurs numeriques afin d'identifier les modeles.

La science des donnees exige a la fois une analyse quantitative et une comprehension complete de l' informatique. Cet analyste doit savoir comment coder pour pouvoir naviguer dans le Big Data et developper des modeles. De nombreux outils de codage permettent a l'analyste de valider des modeles statistiques, de se concentrer sur des solutions et de construire des systemes en ligne de grandes entreprises.

3. Utilisation de l'industrie La science

des donnees est generalement utilisee dans des domaines differents de l'analyse commerciale. Comme la science des donnees est utilisee pour resoudre des problemes generaux et complexes, elle est plus souvent utilisee dans le milieu universitaire, le financement, le commerce electronique ou les entreprises technologiques.

Par exemple, la science des donnees peut etre utilisee par les etablissements d'enseignement pour trouver de nouvelles methodes pour innover le programme, surveiller les besoins des eleves ou utiliser des enquetes pour evaluer les competences socio-emotionnelles. Des entreprises comme Amazon ont utilise la science des donnees pour generer des systemes de recommandation ou des systemes de filtrage qui predisent les preferences des clients.

Bien qu'il existe un croisement entre les industries qui utilisent la science des donnees et l'analyse commerciale, BA convient mieux aux detaillants, aux commercants et aux fabricants. Parce qu'elle utilise des donnees historiques pour generer des modeles predictifs, ces industries utilisent souvent l'analyse pour identifier les inefficacites et les eliminer a l'avenir.

Par exemple, un detaillant peut utiliser BA pour deceler les inefficacites dans la gestion des stocks anterieurs, ce qui se traduisera par un processus de reorganisation plus rationnel a l'avenir.

Un fabricant peut utiliser une analyse commerciale pour determiner quand l'equipement a tendance a se decomposer dans le passe, en s'assurant que des mesures preventives sont en place a l'avenir pour effectuer l'entretien avant une panne de l'equipement.

4. Les tendances et les problemes d'affaires

En bref, la science des donnees se preoccupe davantage de l'analyse des tendances et des tendances qui n'ont pas ete relevees auparavant. De nouveaux algorithmes et modeles sont generes en observant ces tendances, aidant a faire des previsions futures ou a fournir une evaluation globale d'un probleme complexe.

L' analyse d'entreprise est utilisee pour resoudre un probleme specifique et identifier les inefficacites afin de prendre de meilleures decisions futures.

Bien que les industries utilisent une combinaison des deux disciplines, l'analyse est plus efficace pour ameliorer les flux de travail quotidiens et l'efficacite operationnelle. Il est egalement preferable pour les startups ou les petites entreprises qui cherchent a trouver de nouveaux clients et a generer des sources de revenus. La science des donnees est preferable pour le milieu universitaire ou les grandes organisations qui cherchent a evaluer des enjeux generaux.

Principaux points a retenir

En conclusion, voici les points cles a retenir au sujet de l'analyse commerciale par rapport a la science des donnees -

• La science des donnees est un vaste domaine qui necessite des competences en programmation et en modelisation pour repondre a des problemes complexes. L'analyse d'entreprise utilise les informations historiques et actuelles pour identifier les inefficacites et prevoir les evenements futurs.
• La science des donnees exige qu'un analyste analyse des ensembles de donnees structures et non structures afin de generer de nouveaux modeles. L'analyse des donnees metiers ne porte generalement pas sur les donnees non structurees et ne necessite pas de nouvelles programmATIONS.
• La science des donnees necessite des competences en codage et en programmation, alors que l'analyse commerciale ne le fait pas.
• La science des donnees est generalement utilisee par les entreprises technologiques, le commerce electronique et le milieu universitaire. Le BA est plus souvent utilise par les fabricants, les detaillants et les commercants.
• La science des donnees est utilisee dans une perspective plus large et ne permet pas de deceler les inefficacites ni de resoudre les besoins quotidiens de l'entreprise. BA est un meilleur choix pour les petites et moyennes entreprises cherchant a optimiser l'efficacite operationnelle et a rationaliser les flux de travail.