Business Analytics e Data Science- come confrontare le analisi

Sapere come sfruttare e sfruttare i big data e richiesto dalle organizzazioni orientate alla crescita che vogliono rimanere competitive. Sebbene ci siano molte diverse soluzioni di business intelligence e intelligenza artificiale disponibili per raccogliere e gestire grandi quantita di informazioni, molte aziende ancora non capiscono esattamente cosa a che fare con tutti i nuovi dati che hanno.

Mentre la gestione puo sapere esattamente cosa deve essere risolto internamente, capire come utilizzare i dati per individuare la causa esatta del problema puo essere complicato.

Altre organizzazioni hanno esigenze diverse. Ad esempio, le istituzioni educative potrebbero voler utilizzare i dati raccolti per capire in che modo il benessere emotivo degli studenti influisce sulle loro capacita di apprendimento.

Fortunatamente, sono disponibili analisti di business con esperienza di apprendimento automatico che sanno come utilizzare i dati per rispondere a diversi requisiti e rispondere a domande complesse. Ma prima, ogni organizzazione deve comprendere la differenza tra scienza dei dati e analisi per determinare quale campo e piu applicabile alla loro particolare serie di circostanze.

Data Science vs Business Analytics

Data science e un campo multidisciplinare che integra statistiche e competenze di programmazione per estrarre preziose informazioni dai dati. Utilizza algoritmi complessi e modellazione predittiva per analizzare informazioni strutturate e non strutturate e generare intelligence non correlata a decisioni aziendali specifiche.

Principalmente, un data scientist risolve problemi analiticamente complessi da una prospettiva piu ampia, come le radici del comportamento dei clienti o modelli nelle tendenze del mercato.

Sebbene l'analisi aziendale e la scienza dei dati siano spesso utilizzate in modo intercambiabile, si tratta di due discipline distinte. Entrambi utilizzano i dati per generare informazioni dettagliate, ma BA si concentra sull'analisi delle informazioni cronologiche nel contesto di un problema aziendale specifico.

La scienza dei dati e una frase ombrello per tutto cio che riguarda il data mining, compresa l'analisi. In sintesi, BA e un sottoinsieme del campo della scienza dei dati, cosi come e un sottoinsieme di business intelligence.

Ci sono molte altre differenze tra scienza dei dati e analisi aziendali, tra cui-
analisi

1. La scienza degli algoritmi e dei

dati non strutturati si occupa di situazioni sconosciute che non hanno algoritmi precedenti utilizzati per estrarre informazioni dettagliate. Il suo scopo e quello di risolvere problemi complessi che nessuno ha mai affrontato in passato utilizzando sia set di dati non strutturati (dati senza un modello predefinito) che set di dati op strutturati.

Poiche la scienza dei dati non considera le informazioni storiche, i problemi vengono risolti esplorando i dati e individuando il metodo migliore per generare un modello in grado di fornire informazioni dettagliate. Cio richiede scienziati di dati esperti che sono esperti nella modellazione predittiva e algoritmi statistici.

Gli analisti dei dati conducono BA utilizzando le informazioni cronologiche per creare un modello predittivo. Un analista dei dati esamina solo i dati strutturati per individuare modelli e tendenze in tempo reale e dati passati per trovare il percorso migliore in futuro. Ci sono algoritmi e formule precedenti impostati prima che un analista abbia mai condotto analisi di business.

2. Coding and Computer Science Knowledge

Business Analytics di solito non richiede all'analista di eseguire la codifica, o linguaggio di programmazione per insegnare a un computer come comportarsi. Invece, l'analisi aziendale e piu orientata verso la comprensione delle statistiche e dei valori numerici per individuare i modelli.

La scienza dei dati richiede sia analisi quantitativa che una comprensione completa dell' informatica. Questo analista deve sapere come codificare in modo che lui/lei possa navigare sui big data e sviluppare modelli. Molti strumenti di codifica consentono all'analista di convalidare modelli statistici, concentrarsi sulle soluzioni e creare sistemi online di grandi aziende.

3. Industry Use

Data Science e in genere impiegato in campi diversi rispetto all'analisi aziendale. Poiche la scienza dei dati viene utilizzata per risolvere problemi ampi e complessi, e piu spesso utilizzata nelle aziende accademiche, finanziarie, e-commerce o tecnologie.

Ad esempio, la scienza dei dati puo essere utilizzata dalle istituzioni educative per trovare nuovi metodi per innovare il curriculum, monitorare le esigenze degli alunni o utilizzare sondaggi per valutare le abilita socio-emotive. Aziende come Amazon hanno utilizzato la scienza dei dati per generare sistemi di raccomandazione o sistemi di filtraggio che prevedono le preferenze dei clienti.

Mentre esiste un crossover tra i settori che impiegano data science e business analytics, BA e piu adatto per rivenditori, marketing e produttori. Poiche utilizza le informazioni storiche per generare modelli predittivi, questi settori spesso impiegano l'analisi per individuare le inefficienze ed eliminarle in futuro.

Ad esempio, un rivenditore puo utilizzare BA per individuare le inefficienze nella gestione dell'inventario precedente, con conseguente processo di riordinamento piu snellito in futuro.

Un fabbricante potrebbe utilizzare l'analisi aziendale per determinare quando le apparecchiature tendono a rompersi in passato, assicurando che in futuro siano in vigore misure preventive per effettuare la manutenzione prima di un guasto dell'apparecchiatura.

4. Patterns vs Problemi aziendali

In breve, la scienza dei dati e piu interessata all'analisi di tendenze e modelli che non sono stati annotati in precedenza. Nuovi algoritmi e modelli vengono generati osservando queste tendenze, contribuendo a fare previsioni future o fornire un'ampia valutazione di un problema complesso.

L' analisi aziendale viene impiegata per risolvere un problema specifico e individuare le inefficienze per prendere decisioni future migliori.

Mentre le industrie possono utilizzare una combinazione di entrambe le discipline, l'analisi e migliore nel migliorare i flussi di lavoro quotidiani e l'efficienza operativa. E anche preferibile per le startup o le organizzazioni piu piccole che cercano di trovare nuovi clienti e generare flussi di entrate. La scienza dei dati e preferibile per il mondo accademico o per le organizzazioni piu grandi che desiderano valutare questioni di ampio respiro.

In conclusione, ecco i punti chiave da ricordare circa l'analisi aziendale e la scienza dei dati- la

• scienza dei dati e un campo ampio che richiede competenze di programmazione e modellazione per rispondere a problemi complessi. L'analisi aziendale utilizza le informazioni storiche e attuali per individuare le inefficienze e prevedere eventi futuri.
• La scienza dei dati richiede un analista di approfondire i set di dati strutturati e non strutturati per generare nuovi modelli. L'analisi dei dati aziendali in genere non guarda i dati non strutturati, ne richiede una nuova programmazione.
• La scienza dei dati richiede competenze di codifica e programmazione, mentre l'analisi aziendale non lo fa.
• La scienza dei dati e tipicamente impiegata dalle aziende tecnologiche, dall'e-commerce e dal mondo accademico. BA e piu spesso utilizzato da produttori, rivenditori e marketer.
• La scienza dei dati viene utilizzata da una prospettiva piu ampia e non individua le inefficienze ne risolve le esigenze aziendali quotidiane. BA e una scelta migliore per le piccole e medie imprese che cercano di ottimizzare l'efficienza operativa e semplificare i flussi di lavoro.