¿Cuál es la diferencia entre el análisis empresarial y la ciencia de datos?


Respuesta 1:

Tanto Business Analytics como Data Science implican jugar con los datos, como la adquisición de datos, el modelado de datos y la recopilación de información.

La diferencia clave entre los dos es que:

Como su nombre lo indica, Business Analytics es específico para problemas relacionados con el negocio como ganancias, etc., mientras que Data Science responde preguntas como la influencia del comportamiento del cliente en el negocio.

Data Science combina el poder de los datos con la creación de algoritmos y la 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 los datos de la empresa con conceptos estadísticos para obtener soluciones y conocimientos.

¿Quieres convertirte en un científico de datos?

Veamos alguna diferencia básica entre los dos:

Principales industrias en ciencia de datos: -

  • Tecnología Finanzas Comercio electrónico Académico

Principales industrias en análisis de negocios: -

  • FinanzasTecnologíaMarketingVenta al por menor

El campo de la ciencia de datos implica la combinación de prácticas analíticas tradicionales con conocimientos sólidos de programación, mientras que Business Analytics no implica mucha codificación.

Más importante aún, hablemos también sobre la variedad de desafíos en cada campo:

Ciencia de los datos:

A veces, se vuelve muy difícil para un Científico de Datos obtener los datos correctos para obtener los conocimientos empresariales correctos, incluso si obtienen datos, entonces la limpieza de datos ocupa el 80% del proceso para un Científico de Datos, el modelado de los datos toma el 20% restante .

¡Entonces, la indisponibilidad o el difícil acceso a los datos es el principal desafío que enfrenta un científico de datos!

Entonces, la comprensión del dominio es un criterio muy importante para hacer las preguntas correctas. Cuando a un científico de datos se le presenta un problema comercial, podrá obtener información útil solo cuando haga las preguntas correctas a los usuarios comerciales y luego trabajar en ellos. Sin embargo, no podrá hacerlo si no tiene la comprensión correcta del dominio.

Del mismo modo, en la analítica empresarial, la falta de participación de expertos en el dominio es un desafío importante. En estos campos, el trabajo es más sencillo y rápido si hay disponibilidad y accesibilidad a los datos.

Diferencias clave entre Data Science y Business Analytics:

· Data Science utiliza datos estructurados y no estructurados, mientras que Business Analytics utiliza principalmente datos estructurados.

· El costo de invertir en Data Science es alto, mientras que el de Business Analytics es bajo.

· 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.

Sin embargo, tanto Data Science como Business Analytics ofrecen a los empleados muchos ámbitos para aprender y mejorar.

¿Interesado en aprender ciencia de datos?

Mire los siguientes videos para comprender y comenzar a aprender:

  1. Ciencia de datos con Python:

2. Ciencia de datos con R:

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático y obtener experiencia en él, consulte nuestra Capacitación de certificación de aprendizaje automático de Simplilearn


Respuesta 2:

La ciencia de datos está esencialmente tratando de ver los datos y tratando de comprender lo mejor sobre qué tipo de propiedades podemos extraer de los datos proporcionados y cómo puede reagruparse. Teniendo en cuenta un objetivo particular, ¿cuál es la mejor manera de llegar allí? Entonces, en ciencia de datos, el enfoque sería independiente del problema. Probablemente, uno puede tratar de dividir una gran cantidad de datos en grupos o predecir algo, todo esto caería en el grupo de ciencia de datos.

Business Analytics [1] está convirtiendo todo este algoritmo en una regla de decisión, finalmente, Business Analytics implica tomar una decisión [2] y el parámetro de decisión debe basarse en cosas muy simples. No podemos hacer que el parámetro de decisión sea muy complejo.

Por ejemplo, la ciencia de datos tendría un millón de registros de un cliente para tarjetas de crédito y usted podría estar tratando de desarrollar un modelo que determine los buenos clientes de los malos para un préstamo de crédito. Business Analytics se trata de ponerle una regla de decisión. Un analista de negocios analizará todos estos datos y llegará a la simple regla de que el cliente es bueno si su puntaje de crédito está por encima de un porcentaje particular (digamos 95%) o sus ingresos están por encima de 10 LAcs y la cantidad de dependientes de él es menor de 3. De lo contrario, un cliente es malo para préstamos de crédito. Entonces, Business Analytics se aplica con un objetivo muy específico en mente. En ciencia de datos, solo se enfoca en la precisión, pero el análisis empresarial no se trata de precisión. Se trata de lo que se puede implementar o lo que puede ser útil para el cliente. Por lo tanto, el análisis empresarial a menudo compromete la precisión un poco, siempre que el modelo proporcione información sobre la que se pueda actuar. La analítica empresarial requerirá mucha información e intuición para comprender cuáles son los resultados.

Si un candidato realmente quiere realizar análisis porque hay muchas cosas interesantes que se pueden hacer, y cómo entender los datos y hacerlo bien, debe optar por la ciencia de datos, pero si el candidato está tratando de resolver un mundo real problema (incluso puede ser una pregunta que se plantea en inglés) usando datos, entonces las cosas en análisis de negocios serían mucho más fáciles. Por eso, tenemos programas PGP-BABI y PGP-BDML que se adaptan a ambos grupos.

Notas al pie

[1] ¿Qué es Business Analytics? - Gran aprendizaje

[2] ¿Qué es el aprendizaje profundo? - Gran aprendizaje


Respuesta 3:

Analista de negocios: las tareas asignadas a los analistas de negocios incluyen evaluar los requisitos de la organización con respecto a sus operaciones y funciones. Reúnen toda la información que necesita ser implementada y, en consecuencia, les pide a los desarrolladores que desarrollen. Esto también incluye los criterios de aceptación.

Ejemplo: tomemos Microsoft PowerPoint como nuestro producto y los gerentes de producto desean agregar una nueva función en la que quiera incluir emoji. Entonces, aquí BA escribirá una historia en la que explicará qué es exactamente lo que se debe hacer, en qué menú debe estar, dónde debe estar su botón de acceso directo, etc. a nivel de detalle. Y lo mismo que los desarrolladores deben implementar.

Analista de datos: las tareas principales de los analistas de datos son recopilar, manipular y analizar datos. Preparan informes, que pueden ser en forma de visualizaciones como gráficos, cuadros y tableros, detallando los resultados significativos que dedujeron.

Ejemplo: tomemos un ejemplo de EBay, y el requisito de la organización es que quieren saber el número de personas que acceden al sitio web directamente y a través de anuncios, específicamente en la región. Así que aquí un analista de datos investigará un poco y dará un informe diciendo que estas personas están atacando directamente, estas son las personas que no llegan al sitio web a través de publicidad. De esta manera, la organización tomará la decisión y hará lo necesario. Como en qué región necesitan concentrarse más y etc.

Científico de datos: un científico de datos es un profesional que comprende los datos desde un punto de vista comercial. Está a cargo de hacer predicciones para ayudar a las empresas a tomar decisiones precisas. Están un paso por delante del analista de datos.

Edición 1: Diferencia entre el científico de datos y el analista de datos