Was ist der Unterschied? • BUOM

Viele Unternehmen in den unterschiedlichsten Branchen, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fertigung und Finanzen, nutzen Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Business Analytics und Data Science sind zwei wachsende Bereiche, in denen Daten untersucht und analysiert werden, um Unternehmen dabei zu helfen, effizienter zu werden und ihre Abläufe zu verbessern. Wenn Sie eine Karriere im Bereich Business Analytics oder Data Science in Betracht ziehen, können Sie mehr darüber erfahren, wie die beiden Bereiche verglichen und kontrastiert werden. In diesem Artikel definieren wir diese beiden Bereiche und untersuchen einige der wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Business Analytics und Data Science.

Was ist Business Analytics?

Unter Business Analytics versteht man die Untersuchung von Daten mithilfe statistischer Analysen, um wichtige Geschäftsentscheidungen für ein Unternehmen zu treffen. Fachleute auf diesem Gebiet nutzen ihre Analysen, um datengesteuerte Empfehlungen zur Lösung spezifischer Geschäftsprobleme abzugeben. Beispielsweise können sie die Finanzberichte eines Unternehmens untersuchen, um Trends zu erkennen und Lösungen zur Umsatzsteigerung zu finden. In diesem Bereich werden häufig historische Daten verwendet, um zukünftige Wachstumstrends für ein Unternehmen vorherzusagen. Durch den Einsatz von Business Intelligence können Unternehmen wertvolle Informationen gewinnen, die ihnen bei der Entwicklung und Erreichung ihrer strategischen Ziele helfen.

Was ist Datenwissenschaft?

Unter Data Science versteht man die Untersuchung von Daten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Bereich nutzt Statistik und Informatik, um Daten zu verwalten, zu verarbeiten und zu analysieren, um Ergebnisse vorherzusagen oder Lösungen zu finden. Diejenigen, die in der Datenwissenschaft arbeiten, entwickeln Algorithmen und statistische Modelle, die ihnen helfen, Muster in Daten zu verstehen. Data Science hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Datenwissenschaftler können beispielsweise Daten analysieren, um Wetterbedingungen zu bestimmen. Andere Datenwissenschaftler beschäftigen sich mit maschinellem Lernen, einem Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen verwendet, um Computer so zu programmieren, dass sie menschliches Verhalten genauer modellieren können.

Was haben Business Analytics und Data Science gemeinsam?

Viele Menschen verwenden die Begriffe Business Analytics und Data Science synonym. Obwohl sie wesentliche Unterschiede aufweisen, weisen sie auch einige gemeinsame Merkmale auf, darunter:

Datenverbrauch

Sowohl Business Analytics als auch Data Science konzentrieren sich auf die Datenanalyse. Beide stützen sich auf Daten, um mithilfe statistischer Methoden neue Ideen zu entwickeln. Auch wenn andere Data-Mining- und Analysemethoden in den beiden Bereichen unterschiedlich sein können, liegt der Schwerpunkt bei beiden auf der Suche nach Möglichkeiten zur Organisation komplexer Daten. Ihre Arbeit hilft anderen, komplexe Informationen auf überschaubare Weise zu verstehen, indem sie Trends und Muster in den Daten erkennt.

Geschäftsziele

Obwohl sie unterschiedliche Methoden verwenden, um zu ihren Schlussfolgerungen zu gelangen, verfolgen sowohl Data Science als auch Business Analytics ähnliche Ziele in der Wirtschaft. In beiden Bereichen werden Daten untersucht und analysiert, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Ein Datenwissenschaftler kann beispielsweise Umsatztrends erklären, indem er die Gewinndaten eines Unternehmens analysiert, und ein Wirtschaftsanalyst kann dieselben Daten verwenden, um Vorschläge für die Förderung des künftigen Wachstums zu machen. Häufig können Fachleute in diesen beiden Bereichen zusammenarbeiten, um Unternehmen dabei zu helfen, Trends zu erkennen und auf der Grundlage von Datenanalysen Verbesserungen vorzunehmen.

Prädiktive Modellierung

Sowohl Business Analytics als auch Data Science nutzen prädiktive Modellierungstechniken, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Unter prädiktiver Modellierung versteht man den Prozess, bei dem statistische Methoden zur Analyse vergangener Daten eingesetzt werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Während Wirtschaftsanalysten die prädiktive Modellierung vor allem dazu nutzen, das zukünftige Wachstum eines Unternehmens vorherzusagen, können Datenwissenschaftler diese Art der Modellierung für viele Anwendungen nutzen. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler diese Methode verwenden, um zukünftige Wettertrends auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

Starke Prognose

Die Nachfrage nach Fachkräften sowohl in den Bereichen Business Analytics als auch Data Science wird wahrscheinlich steigen. Das US-Büro für Arbeitsstatistik (BLS) prognostiziert, dass die Beschäftigung von Managementanalysten, einem Beruf, der sich mit der Geschäftsanalyse überschneidet, bis 2030 um 14 % steigen wird. BLS erwartet im gleichen Zeitraum ein Beschäftigungswachstum von 22 %. Beide Indikatoren liegen über dem Durchschnitt aller Berufe. Das BLS führt das Wachstum in diesen Bereichen auf die zunehmende Datenerfassung und den Bedarf an Fachkräften zurück, die Daten zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz nutzen können.

Unterschiede zwischen Business Analytics und Data Science

Obwohl es einige Ähnlichkeiten zwischen Business Analytics und Data Science gibt, gibt es viele Unterschiede zwischen den beiden Bereichen. Zu diesen Unterschieden gehören:

Anwendungen

Business Analytics und Data Science unterscheiden sich in der Anwendung von Daten. Business Analytics konzentriert sich auf die Analyse statistischer Muster, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Fachleute auf diesem Gebiet analysieren historische Daten, um Unternehmensleitern, Managern und anderen Interessengruppen Empfehlungen für die Zukunft des Unternehmens zu geben. Data Science hat breitere Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft. Während Datenwissenschaftler auch daran arbeiten, Muster in Daten zu finden, konzentrieren sie sich mehr darauf, die Ursachen dieser Trends zu verstehen. Diese Spezialisten unterbreiten Unternehmen selten Vorschläge auf der Grundlage ihrer Datenanalyse.

Codierung verwenden

Data Science ist eine Kombination aus Statistik, Dateninferenz und Informatik. Datenwissenschaftler benötigen ausgezeichnete Programmierkenntnisse, um Algorithmen zum Sammeln, Organisieren und Verwalten von Daten entwickeln zu können. Mithilfe der Codierung können sie auch Algorithmen erstellen, um große Datensätze schnell zu verarbeiten und Beziehungen zwischen Datensätzen zu finden. Im Gegensatz dazu verwenden Business-Intelligence-Experten selten Codierung zur Datenanalyse. Stattdessen verwenden sie statistische Methoden, um Daten zu untersuchen und Informationen zu erhalten.

Schwerpunkt auf Statistik

Obwohl beide Bereiche zur Analyse von Daten auf Statistiken basieren, sind statistische Konzepte in der Geschäftsanalyse wichtiger. Business-Analytics-Experten verwenden statistische Techniken, um Geschäftsdaten zu analysieren und ihnen dabei zu helfen, Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen. Sie nutzen Statistiken in jeder Phase ihres Analyseprozesses. Im Vergleich dazu beginnt die Datenwissenschaft mit der Programmierung und Erstellung eines Algorithmus zur Interpretation von Daten. Diese Algorithmen helfen ihnen, Zusammenhänge in den Daten herzustellen und Trends zu erkennen. Datenwissenschaftler verwenden Statistiken erst am Ende ihres Prozesses, um die Ergebnisse eines Datensatzes zu analysieren.

Datentypen

Data Science und Business Analytics unterscheiden sich in der Art der Daten, die sie benötigen, um Vorhersagen zu treffen und Ergebnisse zu bestimmen. Business Intelligence verwendet hauptsächlich strukturierte Daten, also Informationen, die in einer organisierten Datenbank vorhanden sind. Strukturierte Daten umfassen typischerweise Zahlen und Text. Business-Intelligence-Experten können diese strukturierten Daten nutzen, um Geschäftstrends zu analysieren und Lösungen für Probleme zu finden. Im Vergleich dazu kann Data Science sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, also Daten in ihrem Originalformat, verwenden. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Social-Media-Beiträge oder Bilder. Datenwissenschaftler können Algorithmen erstellen, die mit beiden Datentypen funktionieren.

Werkzeuge

Die Bereiche Data Science und Business Analytics erfordern unterschiedliche Werkzeuge zur Datenanalyse. Zu den gängigen Business-Intelligence-Tools gehören Tabellenkalkulationsanwendungen zum Durchführen von Berechnungen und strukturierte Abfragesprache (SQL) zum Organisieren von Daten. Obwohl Data Science auch SQL zum Verwalten von Datenbanken verwendet, benötigen Fachleute in diesem Bereich mehr technische Tools und Fähigkeiten, um ihre Arbeit effektiv erledigen zu können. Beispielsweise sind Datenwissenschaftler in der Regel mit mehreren Arten von Programmiersprachen für die Entwicklung von Algorithmen vertraut, darunter Python und C++. Sie können auch Bibliotheken für maschinelles Lernen nutzen, bei denen es sich um Schnittstellen handelt, die Modelle für komplexe Probleme ohne aufwändige Programmierung erstellen.

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Karriere

Beide Bereiche bieten zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten für Fachkräfte, die sich für Daten und Informationen interessieren. Die Arbeit im Bereich Business Analytics kann eine gute Berufswahl für Menschen sein, die Mathematik und Statistik in einer Geschäfts- oder Projektmanagementrolle einsetzen möchten. Einige gängige Karrieren für Personen mit einem Hintergrund in der Geschäftsanalyse sind Wirtschaftsanalysten, Marktforscher und quantitative Analysten. Fachkräfte mit hervorragenden technischen Fähigkeiten und Programmierkenntnissen können in datenwissenschaftlichen Berufen hervorragende Leistungen erbringen. Zu den gängigen Berufswahlmöglichkeiten für Datenwissenschaftler gehören Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenarchitekten.