9 Melhor Comparação entre Data Science Vs Business Analytics

Diferença entre Data Science e Business Analytics

No contexto de resposta a problemas de negócios, discutimos Data Science e Business Analytics. A Data Science e a Business Analytics envolvem coleta de dados, modelagem e coleta de informações. A diferença entre os dois é que o Business Analytics é específico para problemas relacionados aos negócios, como custo, lucro etc., enquanto o Data Science responde a perguntas como a influência da geografia, fatores sazonais e preferências do cliente nos negócios. Em suma, a Data Science é maior ou superconjunto dos dois. A Data Science combina dados com construção de algoritmos e tecnologia para responder a uma série de perguntas. Recentemente, o Machine Learning e a Inteligência Artificial estão fazendo suas rondas e devem levar a Ciência de Dados ao próximo nível. O Business Analytics, por outro lado, é a análise dos dados da empresa com conceitos estatísticos para obter soluções e insights.

Comparação direta entre ciência de dados e análise de negócios (infográficos)

Abaixo estão as 9 principais comparações entre ciência de dados e análise de negócios

Principais diferenças entre ciência de dados e análise de negócios

A ciência de dados é a ciência do estudo de dados usando estatísticas, algoritmos e tecnologia, enquanto o Business Analytics é o estudo estatístico de dados corporativos.
A Data Science é um desenvolvimento relativamente recente no campo da análise, enquanto o Business Analytics está em vigor desde o final do século XIX.
A ciência de dados envolve muitas habilidades de codificação, enquanto o Business Analytics não envolve muita codificação.
A ciência de dados é um superconjunto do Business Analytics. Portanto, uma pessoa com habilidades em Data Science pode fazer Business Analytics, mas não vice-versa.
A ciência de dados estar um passo à frente do Business Analytics é um luxo. No entanto, o Business Analytics é obrigatório para uma empresa entender o trabalho e obter insights.
Os resultados da análise de ciência de dados não podem ser usados na tomada de decisões do dia a dia da empresa, enquanto o Business Analytics é vital no gerenciamento da tomada de decisões importantes.
A Data Science não responde a uma pergunta clara. As perguntas são geralmente gerais. O Business Analytics, no entanto, responde a perguntas muito específicas relacionadas a negócios, principalmente financeiras.
A Data Science pode responder a perguntas que o Business Analytics pode, e não o contrário.
A Data Science usa dados estruturados e não estruturados, enquanto o Business Analytics usa principalmente dados estruturados.
A ciência de dados tem potencial para dar trancos e barrancos, especialmente com o surgimento de Machine Learning e inteligência artificial, enquanto o Business Analytics ainda está dando passos lentos.
Os cientistas de dados não encontram muitos dados sujos, enquanto os analistas de negócios o fazem.
A ciência de dados depende em grande parte da disponibilidade de dados, enquanto o Business Analytics não.
O custo do investimento em Data Science é alto, enquanto o do Business Analytics é baixo.
A Data Science pode acompanhar os dados de hoje. Os dados cresceram e se ramificaram em uma variedade de dados. Os cientistas de dados estão equipados com as habilidades certas para lidar com isso. Analistas de negócios, no entanto, não possuem isso.

Tabela de comparação Data Science vs Business Analytics

Base para comparação	Ciência de Dados	Analista de negócios
Cunhagem de Prazo	DJ Patil e Jeff Hammerbacher, que estavam trabalhando no LinkedIn e no Facebook, respectivamente, cunharam o termo Data Scientist pela primeira vez em 2008.	O Business Analytics é utilizado desde o final do século XIX, quando foi implementado por Frederick Winslow Taylor.
Conceito	Campo interdisciplinar de inferência de dados, construção de algoritmos e sistemas para obter insights dos dados.	Uso de conceitos estatísticos para extrair informações de dados corporativos.
As 5 principais indústrias de aplicativos	Tecnologia Financeiro Mistura de campos Baseado na Internet Acadêmico	Financeiro Tecnologia Mistura de campos CRM / Marketing Varejo
Codificação	A codificação é amplamente usada. O campo é uma combinação de práticas tradicionais de análise com conhecimento sólido da ciência da computação.	Não envolve muita codificação. Mais estatísticas orientadas.
Recomendações de idiomas	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	C / C ++ / C #, Java, Matlab, Python, R SAS, Scala, SQL
Estatisticas	A estatística é usada no final da análise após a construção e codificação do algoritmo.	Toda a análise é baseada em conceitos estatísticos.
Desafios de trabalho	Os resultados da Ciência de dados não são usados pelos tomadores de decisão de negócios. Incapacidade de aplicar descobertas ao processo de tomada de decisão das organizações. Falta de clareza nas perguntas que precisam ser respondidas com o conjunto de dados fornecido. Indisponibilidade / acesso difícil aos dados. Precisa se coordenar com a TI.	Falta de entrada significativa de especialistas em domínio. Dados sujos Indisponibilidade / acesso difícil aos dados. Questões de privacidade Falta de fundos para comprar conjuntos de dados úteis de fontes externas. Incapacidade de aplicar descobertas ao processo de tomada de decisão das organizações. Falta de clareza nas perguntas que precisam ser respondidas com o conjunto de dados fornecido. Limitações de ferramentas. Precisa se coordenar com a TI.
Dados Necessários	Dados estruturados e não estruturados.	Dados predominantemente estruturados.
Tendências futuras	Aprendizado de máquina e inteligência artificial	Análise Cognitiva, Análise Fiscal

Conclusão - Ciência de Dados x Análise de Negócios

Dados os desenvolvimentos recentes na Data Science e na Business Analytics, as empresas podem esperar uma grande mudança na maneira como os dados são analisados. Com o crescimento rápido de dados ou Big Data, as empresas terão a oportunidade de explorar diferentes variedades de dados e ajudar o gerenciamento a tomar decisões importantes. Isso não é apenas uma análise financeira, mas também a análise do papel das preferências do cliente, da geografia etc., contribuindo para o crescimento de uma empresa. Os dados de previsão também parecem estar na ordem do dia. A gerência quer saber em que posição eles se situarão nos próximos anos, para que eles possam tomar decisões confiantes.

Além dos dados e tendências gerais, um fator importante é o aprendizado de habilidades. A Data Science e a Business Analytics oferecem aos funcionários muitos escopos para aprender e melhorar a si mesmos. Essa aprendizagem é, de fato, uma obrigação para acompanhar os desenvolvimentos recentes. Longe vão os dias em que a análise envolvia apenas estatísticas e dados de pesquisas. Alunos e funcionários precisam ser versáteis e visam constantemente aprender novas habilidades. Com a mudança de dados e as tendências de aprendizado, as oportunidades de Ciência de Dados e Análise de Negócios podem ser consideradas aberturas quentes. As oportunidades que temos pela frente são muitas.

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