Бизнес-аналитика и наука о данных: в чем разница?

Многие предприятия в различных отраслях, включая розничную торговлю, здравоохранение, производство и финансы, используют данные для принятия бизнес-решений. Бизнес-аналитика и наука о данных — это две растущие области, которые изучают и анализируют данные, чтобы помочь предприятиям повысить свою эффективность и улучшить свою деятельность. Если вы подумываете о карьере в области бизнес-аналитики или науки о данных, вы можете узнать больше о том, как эти две области сравниваются и противопоставляются. В этой статье мы определяем эти две области и исследуем некоторые ключевые сходства и различия между бизнес-аналитикой и наукой о данных.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика — это изучение данных с использованием статистического анализа для принятия ключевых бизнес-решений для компании. Профессионалы, работающие в этой области, используют свой анализ, чтобы давать рекомендации на основе данных о том, как решать конкретные бизнес-задачи. Например, они могут изучать финансовые отчеты компании, чтобы определить тенденции и найти решения для увеличения доходов. В этом поле часто используются исторические данные для прогнозирования тенденций будущего роста компании. Используя бизнес-аналитику, компании могут получить ценную информацию, которая поможет им разработать свои стратегические цели и достичь их.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это изучение данных для получения новых идей. Эта область использует статистику и информатику для управления, обработки и анализа данных, чтобы прогнозировать результаты или находить решения. Те, кто работает в области науки о данных, разрабатывают алгоритмы и статистические модели, чтобы помочь им понять закономерности в данных. Наука о данных имеет множество применений в различных отраслях. Например, специалисты по данным могут анализировать данные, чтобы определять погодные условия. Другие специалисты по данным работают в области машинного обучения, области искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы для программирования компьютеров, чтобы они могли более точно моделировать поведение человека.

Что общего между бизнес-аналитикой и наукой о данных?

Многие люди используют термины бизнес-аналитика и наука о данных как синонимы. Несмотря на то, что у них есть ключевые различия, у них также есть несколько общих черт, в том числе:

Использование данных

И бизнес-аналитика, и наука о данных сосредоточены на анализе данных. Оба они полагаются на данные для разработки новых идей с использованием статистических методов. Хотя другие методы изучения и анализа данных могут различаться в этих двух областях, обе они направлены на поиск способов организации сложных данных. Их работа помогает другим понять сложную информацию управляемым способом, определяя тенденции и закономерности данных.

Цели в бизнесе

Хотя они используют разные методы, чтобы прийти к своим выводам, и наука о данных, и бизнес-аналитика имеют схожие цели в бизнесе. Обе области изучают и анализируют данные для улучшения бизнес-операций. Например, специалист по обработке и анализу данных может объяснить тенденции продаж, анализируя данные о доходах компании, а бизнес-аналитик может использовать те же данные, чтобы делать предложения о том, как стимулировать будущий рост. Часто профессионалы в этих двух областях могут работать вместе, чтобы помочь компаниям выявить тенденции и внести улучшения на основе анализа данных.

Прогнозное моделирование

И бизнес-аналитика, и наука о данных используют методы прогнозного моделирования для прогнозирования будущих результатов. Прогнозное моделирование — это процесс использования статистических методов для анализа прошлых данных с целью прогнозирования будущих событий. В то время как бизнес-аналитики используют прогностическое моделирование в первую очередь для прогнозирования будущего роста компании, специалисты по данным могут использовать этот тип моделирования для многих приложений. Например, специалист по данным может использовать этот метод для прогнозирования будущих тенденций погоды на основе исторических данных.

Сильный прогноз

Вероятно, будет расти спрос на профессионалов как в бизнес-аналитике, так и в науке о данных. То Бюро статистики труда США (BLS) прогнозирует, что к 2030 году занятость управленческих аналитиков, профессия, которая пересекается с бизнес-аналитикой, вырастет на 14%. BLS ожидает роста занятости на 22% за тот же период времени. Оба показателя выше, чем в среднем по всем профессиям. BLS связывает рост в этих областях с увеличением сбора данных и потребностью в профессионалах, которые могут использовать данные для повышения эффективности работы.

Различия между бизнес-аналитикой и наукой о данных

Хотя между бизнес-аналитикой и наукой о данных есть некоторое сходство, между этими двумя областями есть много различий. Эти различия включают в себя:

Приложения

Бизнес-аналитика и наука о данных различаются по своему применению данных. Бизнес-аналитика фокусируется на анализе статистических закономерностей для принятия ключевых бизнес-решений. Профессионалы в этой области анализируют исторические данные, чтобы дать рекомендации лидерам компании, менеджерам и другим заинтересованным сторонам относительно будущего компании. Наука о данных имеет более широкое применение в бизнесе. Хотя специалисты по данным также работают над поиском закономерностей в данных, они больше сосредоточены на понимании того, что вызывает эти тенденции. Эти специалисты редко делают предложения компаниям, основанные на их анализе данных.

Использование кодирования

Наука о данных — это сочетание статистики, вывода данных и информатики. Профессионалам, работающим в области науки о данных, требуются отличные навыки кодирования, чтобы помочь им разработать алгоритмы для сбора, организации и управления данными. Они также могут использовать кодирование для создания алгоритмов для быстрой обработки больших наборов данных и поиска связей между наборами данных. Напротив, профессионалы в области бизнес-аналитики редко используют кодирование для анализа данных. Вместо этого они используют статистические методы для изучения данных и получения информации.

Акцент на статистику

Хотя обе области полагаются на статистику для анализа данных, статистические концепции более важны в бизнес-аналитике. Профессионалы в области бизнес-аналитики используют статистические методы для анализа бизнес-данных и помогают им принимать решения для компании. Они используют статистику на каждом этапе своего аналитического процесса. Для сравнения, наука о данных начинается с программирования и создания алгоритма для интерпретации данных. Эти алгоритмы помогают им устанавливать связи в данных и определять тенденции. Специалисты по данным используют статистику только в конце своего процесса для анализа результатов набора данных.

Типы данных

Наука о данных и бизнес-аналитика различаются по типам данных, которые им требуются для прогнозирования и определения результатов. Бизнес-аналитика использует в основном структурированные данные, то есть информацию, которая существует в организованной базе данных. Структурированные данные обычно включают числа и текст. Профессионалы в области бизнес-аналитики могут использовать эти структурированные данные для анализа бизнес-тенденций и поиска решений проблем. Для сравнения, наука о данных может использовать как структурированные, так и неструктурированные данные, то есть данные в исходном формате. Примеры неструктурированных данных включают сообщения или изображения в социальных сетях. Специалисты по данным могут создавать алгоритмы, которые работают с обоими типами данных.

Инструменты

Области науки о данных и бизнес-аналитики требуют разных инструментов для анализа данных. Общие инструменты бизнес-аналитики включают в себя приложения для работы с электронными таблицами для выполнения расчетов и язык структурированных запросов (SQL) для организации данных. Хотя наука о данных также использует SQL для управления базами данных, профессионалам в этой области требуется больше технических инструментов и навыков для эффективного выполнения своей работы. Например, специалисты по данным обычно знакомы с несколькими типами языков программирования, включая Python и C++, для разработки алгоритмов. Они также могут использовать библиотеки машинного обучения, представляющие собой интерфейсы, которые создают модели для сложных задач без использования обширного кода.

Обратите внимание, что ни один из продуктов или компаний, упомянутых в этой статье, не связан с компанией Indeed.

Карьера

Обе области предлагают множество возможностей трудоустройства для профессионалов, интересующихся данными и информацией. Работа в области бизнес-аналитики может быть хорошим выбором карьеры для людей, которые хотят использовать математику и статистику в роли управления бизнесом или проектами. Некоторые распространенные карьеры для людей с опытом работы в области бизнес-аналитики включают бизнес-аналитиков, исследователей рынка и количественных аналитиков. Профессионалы, обладающие отличными техническими навыками и знаниями в области программирования, могут преуспеть в работе по науке о данных. Обычный выбор карьеры для профессионалов в области науки о данных включает специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и архитекторов данных.