Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Science?


Antwort 1:

Sowohl bei Business Analytics als auch bei Data Science werden Daten wie Datenerfassung, Datenmodellierung und Informationserfassung herumgespielt.

Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist:

Wie der Name schon sagt, ist Business Analytics spezifisch für geschäftliche Probleme wie Gewinn usw., während Data Science Fragen wie den Einfluss des Kundenverhaltens auf das Geschäft beantwortet.

Data Science kombiniert die Leistungsfähigkeit von Daten mit der Erstellung von Algorithmen und Technologie, um eine Reihe von Fragen zu beantworten. Vor kurzem haben maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ihre Runde gemacht und werden Data Science auf die nächste Stufe bringen. Business Analytics hingegen ist die Analyse von Unternehmensdaten mit statistischen Konzepten, um Lösungen und Erkenntnisse zu erhalten.

Möchten Sie Data Scientist werden?

Lassen Sie uns einen grundlegenden Unterschied zwischen den beiden sehen:

Top-Branchen in der Datenwissenschaft: -

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Top-Branchen in Business Analytics: -

  • FinanceTechnologyMarketingRetail

Das Gebiet der Datenwissenschaft umfasst die Kombination traditioneller Analysepraktiken mit fundiertem Programmierwissen, während Business Analytics nicht viel Codierung erfordert.

Lassen Sie uns vor allem auch über die verschiedenen Herausforderungen in den einzelnen Bereichen sprechen:

Data Science:

Manchmal ist es für einen Data Scientist sehr schwierig, die richtigen Daten zu erhalten, um die richtigen geschäftlichen Erkenntnisse zu gewinnen, selbst wenn sie Daten erhalten. Die Datenbereinigung macht für einen Data Scientist 80% des Prozesses aus, die Modellierung der Daten 20%. .

Die Nichtverfügbarkeit oder der schwierige Zugriff auf Daten ist die größte Herausforderung für einen Datenwissenschaftler!

Dann ist das Domain-Verständnis ein sehr wichtiges Kriterium, um die richtigen Fragen zu stellen. Wenn ein Datenwissenschaftler mit einem Geschäftsproblem konfrontiert wird, kann er nur dann nützliche Erkenntnisse gewinnen, wenn er den Geschäftsbenutzern die richtigen Fragen stellt und diese dann bearbeitet. Dies kann er jedoch nicht, wenn er die Domäne nicht richtig versteht.

In ähnlicher Weise ist der Mangel an Eingaben von Domain-Experten in der Geschäftsanalyse eine große Herausforderung. In diesen Bereichen ist die Arbeit reibungsloser und schneller, wenn Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten vorhanden sind.

Hauptunterschiede zwischen Data Science und Business Analytics:

· Data Science verwendet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, während Business Analytics hauptsächlich strukturierte Daten verwendet.

· Die Kosten für Investitionen in Data Science sind hoch, während die für Business Analytics niedrig sind.

· Data Science ist die Wissenschaft der Datenstudie unter Verwendung von Statistiken, Algorithmen und Technologien, während Business Analytics die statistische Untersuchung von Geschäftsdaten ist.

Sowohl Data Science als auch Business Analytics bieten den Mitarbeitern jedoch viele Möglichkeiten, sich selbst zu lernen und zu verbessern.

Möchten Sie Data Science lernen?

Sehen Sie sich die folgenden Videos an, um zu verstehen und zu lernen:

  1. Data Science mit Python:

2. Data Science mit R:

Weitere Informationen zum maschinellen Lernen und zum Erlernen von Fachwissen finden Sie in unserem Simplilearn-Zertifizierungs-Training für maschinelles Lernen


Antwort 2:

Data Science versucht im Wesentlichen, Daten zu betrachten und das Beste darüber zu verstehen, welche Art von Eigenschaften wir aus den angegebenen Daten ziehen können und wie sie sich neu gruppieren können. Was ist unter Berücksichtigung eines bestimmten Ziels der beste Weg, um dorthin zu gelangen? In der Datenwissenschaft wäre der Ansatz also problemunabhängig. Wahrscheinlich kann man versuchen, eine große Datenmenge in Gruppen aufzuteilen oder etwas vorherzusagen. All dies würde in den Bereich der Datenwissenschaft fallen.

Business Analytics [1] wandelt all diesen Algorithmus in eine Entscheidungsregel um. Schließlich beinhaltet Business Analytics das Treffen einer Entscheidung [2], und Entscheidungsparameter sollten auf sehr einfachen Dingen basieren. Wir können den Entscheidungsparameter nicht sehr komplex machen.

Zum Beispiel würde Data Science eine Million Datensätze eines Kunden für Kreditkarten haben, und Sie könnten versuchen, ein Modell zu entwickeln, das die guten Kunden von den schlechten für ein Kreditdarlehen herausfindet. Bei Business Analytics geht es darum, eine Entscheidungsregel festzulegen. Ein Business Analyst wird sich all diese Daten ansehen und zu der einfachen Regel kommen, dass der Kunde gut ist, wenn seine Kreditwürdigkeit über einem bestimmten Prozentsatz (sagen wir 95%) liegt oder sein Einkommen über 10 LAcs liegt und die Anzahl der von ihm abhängigen Personen geringer ist als 3. Andernfalls ist ein Kunde schlecht für Kreditdarlehen. Business Analytics wird also mit einem ganz bestimmten Ziel angewendet. In der Datenwissenschaft konzentrieren Sie sich nur auf Genauigkeit, bei Business Analytics geht es jedoch nicht um Genauigkeit. Es geht darum, was implementiert werden kann oder was für den Kunden nützlich sein kann. Daher geht Business Analytics häufig ein wenig Kompromisse bei der Genauigkeit ein, solange das Modell Erkenntnisse liefert, auf die reagiert werden kann. Geschäftsanalysen erfordern viel Input und Intuition, um die Ergebnisse zu verstehen.

Wenn ein Kandidat wirklich Analytik betreiben möchte, weil viele interessante Dinge getan werden können und wie man die Daten versteht und gut macht, sollte er sich für Data Science entscheiden, aber wenn der Kandidat versucht, eine reale Welt zu lösen Problem (möglicherweise sogar eine Frage, die auf Englisch gestellt wird) bei der Verwendung von Daten, dann wären die Dinge in der Geschäftsanalyse viel einfacher. Aus diesem Grund haben wir Programme PGP-BABI und PGP-BDML, die für beide Gruppen geeignet sind.

Fußnoten

[1] Was ist Business Analytics? - Großartiges Lernen

[2] Was ist Deep Learning? - Großartiges Lernen


Antwort 3:

Business Analyst - Zu den Business Analysts zugewiesenen Aufgaben gehört die Bewertung der Anforderungen des Unternehmens in Bezug auf seine Operationen und Funktionen. Sie sammeln alle Informationen, die implementiert werden müssen, und fordern die Entwickler entsprechend auf, diese zu entwickeln. Dies beinhaltet auch Akzeptanzkriterien.

Beispiel - Nehmen wir Microsoft PowerPoint als unser Produkt und die Produktmanager möchten eine neue Funktion hinzufügen, in die er Emoji aufnehmen möchte. Also wird BA hier eine Geschichte schreiben, in der er erklärt, was genau zu tun ist, wie unter welchem ​​Menü es sein sollte, wo seine Verknüpfungstaste sein sollte usw. auf sehr detaillierter Ebene. Und das Gleiche müssen Entwickler implementieren.

Datenanalyst - Die Hauptaufgaben von Datenanalysten sind das Sammeln, Bearbeiten und Analysieren von Daten. Sie erstellen Berichte, die in Form von Visualisierungen wie Grafiken, Diagrammen und Dashboards vorliegen können, in denen die von ihnen abgeleiteten signifikanten Ergebnisse aufgeführt sind.

Beispiel - Nehmen wir ein Beispiel für eBay, und die Organisationsanforderung ist so, als ob sie wissen möchten, wie viele Personen die Website direkt und über Anzeigen, insbesondere in der Region, aufrufen. Hier wird ein Datenanalyst etwas graben und einen Bericht geben, der besagt, dass diese vielen Leute direkt auf diese treffen. Dies ist die Anzahl der Leute, die auf diese Website durch Werbung treffen. Auf diese Weise wird die Organisation Entscheidungen treffen und das Notwendige tun. Wie in welcher Region müssen sie sich mehr konzentrieren und etc.

Datenwissenschaftler - Ein Datenwissenschaftler ist ein Fachmann, der Daten aus geschäftlicher Sicht versteht. Er ist dafür verantwortlich, Vorhersagen zu treffen, um Unternehmen dabei zu helfen, genaue Entscheidungen zu treffen. Sie sind dem Datenanalysten einen Schritt voraus.

Edit 1: Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst