ビジネス分析とデータサイエンス-比較方法

競争力を維持したい成長志向の組織には、ビッグデータの活用方法と活用方法を知ることが必要です。大量の情報を収集および管理するために利用できるさまざまなビジネスインテリジェンスソリューションと人工知能は多数ありますが、多くの企業はまだ正確に何を理解していません彼らが持っているすべての新しいデータに関係しています。

経営陣は社内で何を修正する必要があるかを正確に把握しているかもしれませんが、データを使用して問題の正確な原因を特定する方法を理解することは複雑になる可能性があります。

他の組織には異なるニーズがあります。たとえば、教育機関は、収集したデータを使用して、学生の感情的な幸福が学習能力にどのように影響するかを理解したい場合があります。

ありがたいことに、さまざまな要件に対処し、複雑な質問に答えるためにデータを使用する方法を知っている機械学習の経験を持つビジネスアナリストがいます。しかしまず、すべての組織がデータサイエンスと分析の違いを理解して、どの分野が特定の状況により適しているかを判断する必要があります。

データサイエンスとビジネス分析

データサイエンスは、統計学とプログラミングのスキルを統合してデータから貴重な洞察を引き出す学際的な分野です。複雑なアルゴリズムと予測モデリングを使用して、構造化および非構造化情報を分析し、特定のビジネス上の意思決定に関係のないインテリジェンスを生成します。

主に、データサイエンティストは、顧客行動の根源や市場動向のパターンなど、より広い視点から分析的に複雑な問題を解決します。

ビジネス分析とデータサイエンスはしばしば同じ意味で使用されますが、それらは2つの別々の分野です。どちらもデータを使用して洞察を生成しますが、BAは特定のビジネス問題のコンテキストで履歴情報を分析することに重点を置いています。

データサイエンスは、分析を含むデータマイニングに関連するすべてのものを包括的に表すフレーズです。要約すると、BA はビジネスインテリジェンスのサブセットであるのと同様に、データサイエンス分野のサブセットです。

データサイエンスとビジネス分析には、他にも次のような多くの違いがあります。

1。アルゴリズムと非構造化データ

データサイエンスは、洞察を抽出するために以前に採用されたアルゴリズムがない未知の状況を掘り下げます。その目的は、非構造化（事前定義されたモデルのないデータ）と構造化された運用データセットの両方を使用して、これまで誰も対処したことのない複雑な問題を解決することです。

データサイエンスは履歴情報を考慮しないため、データを調査し、洞察を提供できるモデルを生成するための最上位の方法を見つけることで問題を解決します。これには、予測モデリングと統計アルゴリズムに熟練した経験豊富なデータサイエンティストが必要です。

データアナリストは、履歴情報を使用して予測モデルを作成することにより、学士号（BA）を実施します。データアナリストは、構造化データのみを見て、リアルタイムおよび過去のデータのパターンと傾向を特定し、将来の最適な道筋を見つけます。アナリストがビジネス分析を行う前に、以前のアルゴリズムと公式が設定されています。

2。コーディングとコンピュータサイエンスの知識

ビジネス分析では、通常、アナリストがコーディングを実行したり、コンピューターに行動方法を教えるためのプログラミング言語を実行したりする必要はありません。代わりに、ビジネス分析は、パターンを特定するために統計と数値を理解することに重点を置いています。

データサイエンスには、定量分析とコンピュータサイエンスの包括的な理解の両方が必要です。このアナリストは、ビッグデータをナビゲートしてモデルを開発できるように、コーディング方法を知っている必要があります。多くのコーディングツールにより、アナリストは統計モデルを検証し、ソリューションに集中し、大企業のオンラインシステムを構築できます。

3。業界での使用

データサイエンスは通常、ビジネス分析とは異なる分野で採用されています。データサイエンスは広範で複雑な問題を解決するために使用されるため、学界、金融、電子商取引、またはテクノロジー企業でより頻繁に利用されています。

たとえば、教育機関は、データサイエンスを利用して、カリキュラムを革新したり、生徒の要件を監視したり、アンケートを使用して社会的感情的スキルを評価したりする新しい方法を見つけることができます。Amazonのような企業は、データサイエンスを使用して、顧客の好みを予測するレコメンデーションシステムまたはフィルタリングシステムを生成してきました。

データサイエンスとビジネス分析を採用する業界の間にはクロスオーバーがありますが、BAは小売業者、マーケティング担当者、および製造業者により適しています。履歴情報を使用して予測モデルを生成するため、これらの業界では非効率性を特定し、将来的にそれらを排除するために分析を採用することがよくあります。

たとえば、小売業者はBAを使用して過去の在庫管理の非効率性を特定し、将来の再注文プロセスをより合理化することができます。

製造業者は、ビジネス分析を使用して、機器が過去に故障する傾向がある時期を判断し、機器が故障する前にメンテナンスを実施するための予防措置が将来実施されていることを確認する場合があります。

4。パターンとビジネス上の問題

要するに、データサイエンスは、これまで注目されていなかった傾向やパターンの分析にもっと関心があります。新しいアルゴリズムとモデルは、これらの傾向を観察することによって生成され、将来の予測を行うか、複雑な問題の広範な評価を提供するのに役立ちます。

ビジネス分析は、特定の問題を解決し、非効率性を特定して将来のより良い意思決定を行うために使用されます。

業界では両方の分野を組み合わせて使用する場合がありますが、分析は日々のワークフローと運用効率を改善する上で優れています。また、新規顧客を見つけて収益源を生み出そうとする新興企業や小規模な組織にも適しています。データサイエンスは、幅広い問題を評価しようとする学界や大規模な組織に適しています。

重要なポイント

結論として、ビジネス分析とデータサイエンスについて覚えておくべき重要なポイントは次のとおりです。

• データサイエンスは、複雑な問題に答えるためにプログラミングとモデリングのスキルを必要とする幅広い分野です。ビジネス分析は、過去と現在の情報を利用して、非効率性を特定し、将来のイベントを予測します。
• データサイエンスでは、アナリストが構造化データセットと非構造化データセットをドリルダウンして新しいモデルを生成する必要があります。ビジネスデータ分析は、通常、非構造化データを調べたり、新しいプログラミングを必要としたりしません。
• データサイエンスにはコーディングとプログラミングのスキルが必要ですが、ビジネス分析には必要ありません。
• データサイエンスは通常、テクノロジー企業、電子商取引、学界で採用されています。BAは、メーカー、小売業者、およびマーケティング担当者によってより頻繁に使用されます。
• データサイエンスはより広い観点から使用され、非効率性を特定したり、日常のビジネスニーズを解決したりしません。BAは、運用効率を最適化し、ワークフローを合理化しようとする中小企業にとってより良い選択です。