Diferencia entre ciencia de datos y análisis de negocios
En el contexto de responder a problemas de negocios, discutimos la Ciencia de Datos y el Análisis de Negocios. Tanto Data Science como Business Analytics implican la recopilación de datos, el modelado y la recopilación de información. La diferencia entre ambos es que Business Analytics es específico para problemas relacionados con el negocio como el costo, las ganancias, etc., mientras que Data Science responde preguntas como la influencia de la geografía, los factores estacionales y las preferencias de los clientes en el negocio. En resumen, Data Science es más grande o superconjunto de los dos. Data Science combina datos con la creación de algoritmos y tecnología para responder una variedad de preguntas. Recientemente, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han estado haciendo sus rondas y están listos para llevar la ciencia de datos al siguiente nivel. Business Analytics, por otro lado, es el análisis de datos de la empresa con conceptos estadísticos para obtener soluciones y conocimientos.
Comparación directa entre ciencia de datos y análisis de negocios (infografía)
A continuación se muestran las 9 principales comparaciones entre la ciencia de datos y el análisis empresarial
Diferencias clave entre la ciencia de datos y el análisis empresarial
- Data Science es la ciencia del estudio de datos utilizando estadísticas, algoritmos y tecnología, mientras que Business Analytics es el estudio estadístico de datos comerciales.
- Data Science es un desarrollo relativamente reciente en el campo de la analítica, mientras que Business Analytics ha estado vigente desde fines del siglo XIX.
- La ciencia de datos implica muchas habilidades de codificación, mientras que Business Analytics no implica mucha codificación.
- Data Science es un superconjunto de Business Analytics. Entonces, una persona con habilidades en Data Science puede hacer Business Analytics pero no al revés.
- Data Science está un paso por delante de Business Analytics es un lujo. Sin embargo, Business Analytics es obligatorio para que una empresa entienda el funcionamiento y obtenga información.
- Los resultados del análisis de Data Science no se pueden usar en la toma de decisiones cotidianas de la empresa, mientras que Business Analytics es vital para que la administración tome decisiones clave.
- Data Science no responde una pregunta clara. Las preguntas son en su mayoría generales. Sin embargo, Business Analytics responde preguntas muy específicas relacionadas con el negocio, principalmente financieras.
- Data Science puede responder preguntas que Business Analytics puede, mientras que no al revés.
- Data Science utiliza datos estructurados y no estructurados, mientras que Business Analytics utiliza principalmente datos estructurados.
- Data Science tiene el potencial de dar pasos agigantados, especialmente con el surgimiento de Machine Learning e Inteligencia Artificial, mientras que Business Analytics todavía está dando pasos lentos.
- Los científicos de datos no encuentran muchos datos sucios, mientras que los analistas de negocios sí.
- Data Science depende en gran medida de la disponibilidad de datos, mientras que Business Analytics no lo es.
- El costo de invertir en Data Science es alto, mientras que el de Business Analytics es bajo.
- Data Science puede seguir el ritmo de los datos de hoy. Los datos han crecido y se han ramificado en una variedad de datos. Los científicos de datos están equipados con las habilidades adecuadas para lidiar con esto. Los analistas de negocios, sin embargo, no poseen esto.
Tabla comparativa de Data Science vs Business Analytics
| Bases para la comparación | Ciencia de los datos | Análisis de negocio |
| Acuñación de plazo | DJ Patil y Jeff Hammerbacher, que trabajaban en LinkedIn y Facebook respectivamente, acuñaron el término Data Scientist en 2008. | Business Analytics se ha utilizado desde finales del siglo XIX cuando Frederick Winslow Taylor lo puso en marcha. |
| Concepto | Campo interdisciplinario de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y sistemas para obtener información de los datos. | Uso de conceptos estadísticos para extraer información de los datos comerciales. |
| Aplicación-Top 5 Industrias |
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| Codificación | La codificación se usa ampliamente. El campo es una combinación de prácticas analíticas tradicionales con un sólido conocimiento de la informática. | No implica mucha codificación. Más orientado a las estadísticas. |
| Recomendaciones 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 |
| Estadísticas | Las estadísticas se utilizan al final del análisis después de la creación y codificación del algoritmo. | Todo el análisis se basa en conceptos estadísticos. |
| Desafíos laborales |
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| Datos necesarios | Datos estructurados y no estructurados. | Datos predominantemente estructurados. |
| Futuras tendencias | Aprendizaje automático e inteligencia artificial | Analítica cognitiva, analítica fiscal |
Conclusión: Data Science vs Business Analytics
Dados los desarrollos recientes en Data Science y Business Analytics, las empresas pueden esperar un cambio importante en la forma en que se analizan los datos. Con el rápido crecimiento de los datos o Big Data, las empresas tendrán la oportunidad de explorar diferentes variedades de datos y ayudar a la administración a tomar decisiones clave. Esto no es solo un análisis financiero, sino también el análisis del papel que juegan las preferencias del cliente, la geografía, etc. para contribuir al crecimiento de una empresa. También los datos de pronóstico parecen estar a la orden del día. La gerencia quiere saber en qué posición estarán un par de años en el futuro para poder tomar decisiones confiables.
Además de los datos y las tendencias generales, un factor importante es el aprendizaje de habilidades. Tanto Data Science como Business Analytics ofrecen a los empleados muchos ámbitos para aprender y mejorar. Este aprendizaje es, de hecho, imprescindible para mantenerse al día con los desarrollos recientes. Atrás quedaron los días en que el análisis solo involucraba estadísticas y datos de encuestas. Los estudiantes y los empleados deben ser versátiles y tener el objetivo constante de aprender nuevas habilidades. Con los cambios en los datos y las tendencias de aprendizaje, las oportunidades de Data Science y Business Analytics se pueden considerar oportunidades abiertas. Las oportunidades que se avecinan son muchas.
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