Разница между Data Science и Business Analytics

04.12.2024
В современном мире данных, когда информация становится новой валютой, важным аспектом для бизнеса становится понимание разницы между двумя важными направлениями: DataScience и BusinessAnalytics. Хотя на первый взгляд они могут показаться схожими, у них есть свои уникальные черты и цели. Давайте разберемся в этих двух понятиях, углубившись в каждое из них и их различия.

Что такое DataScience?


DataScience(наука о данных) — это междисциплинарная область, которая использует различные научные методы, алгоритмы, процессы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. DataScience охватывает множество техник из статистики, математики, информатики и других областей, чтобы помочь в принятии последующих решений.

Основные компоненты DataScience 


В Аналитике Данных выделяют несколько ключевых компонентов, которые помогают профессионалам в этой области решать сложные задачи. Вот некоторые из них:

  1. Сбор данных: Этот этап включает в себя сбор информации из различных источников, таких как базы данных, веб-скрапинг, API и другие. Данные могут быть структурированными (например, таблицы баз данных) и неструктурированными (например, текстовые файлы, изображения).
  2. Очистка и подготовка данных: Прежде чем начать анализ, данные часто нуждаются в очистке. Это включает в себя исправление ошибок, заполнение пропусков и преобразование информации в подходящий формат.
  3. Анализ данных: Этот этап включает в себя использование различных статистических и вычислительных методов для анализа и определения паттернов внутри данных. Здесь применяются инструменты визуализации данных для удобства восприятия.
  4. Моделирование: На основе проведённого анализа специалисты разрабатывают модели, которые могут предсказывать будущие тренды или поведение. Это могут быть как традиционные статистические модели, так и алгоритмы машинного обучения.
  5. Коммуникация результатов: Важно не только получить результаты, но и уметь их донести до других. DataScientists должны уметь визуализировать данные и формулировать выводы так, чтобы бизнес-пользователи понимали их значение.

Кому нужна Аналитика Данных?


DataScience применяется в разных отраслях, включая финансовый сектор, здравоохранение, маркетинг и многие другие. Наиболее активно его используют компании, стремящиеся оптимизировать свои процессы, выявлять тренды и улучшать качество своих продуктов и услуг. DataScientists могут работать как в больших корпорациях, так и в стартапах, где необходимы глубокие аналитические способности.
Переходите на российские BI‑решения!
Попробуйте платформу для быстрой и простой разработки бизнес-аналитики Insight!
Переходите на российские BI-решения!

Что такое BusinessAnalytics?


BusinessAnalytics (Бизнес Аналитика) — это процесс применения статистических методов и анализа данных для понимания бизнеса и его процессов. В отличие от DataScience, BusinessAnalytics в большей степени направлена на решение конкретных управленческих задач и улучшение бизнес-процессов. Основная цель именно в применении аналитики к конкретной бизнес-проблеме для повышения эффективности.

Основные компоненты Бизнес Аналитики


Как и DataScience, BusinessAnalytics включает в себя несколько ключевых этапов, адаптированных под задачи бизнеса. Важные компоненты включают:

  1. Данные о бизнесе: В качестве источников данных используются различные внутренние и внешние данные, включая продажи, финансы, операции и т. д.
  2. Оперативный анализ: Это более специализированный анализ, направленный на оперативные нужды бизнеса. Он помогает выявить проблемы в реальном времени и позволяет быстро реагировать на изменения.
  3. Прогнозирование: Здесь акцент ставится на предсказания будущих показателей на основе исторических данных. Применяются решения для оптимизации процессов и планирования ресурсов.
  4. Поведенческий анализ: Исследует поведение клиентов, чтобы понять, что приведет к улучшению их опыта. Это ключевой аспект, который помогает улучшить взаимоотношения с клиентами.

Кому нужен Business Analytics?


Бизнес Аналитика более узконаправлен в сравнении с Аналитикой Данных и чаще используется бизнес-аналитиками, которые работают внутри компаний для улучшения внутренних процессов и повышения эффективности на уровне операционной деятельности. Его также активно применяют в области управления проектами, маркетинга и стратегического планирования.

Основные различия между DataScience и BusinessAnalytics


Теперь, когда мы углубились в каждый из аспектов, давайте рассмотрим основные различия между DataScience и BusinessAnalytics. Начнем с целей и задач, которые стоят перед этими двумя областями.

Цели и задачи

Основное назначение DataScience – это извлечение инсайтов и шаблонов из данных, чтобы направить стратегические решения и прогнозирование. Специалисты данного направления разрабатывают сложные модели и применяют алгоритмы, чтобы получить глубокое понимание данных и способствовать новшествам.

В отличие от этого, Бизнес Аналитика нацелена на использование данных для улучшения конкретных бизнес-процессов. Это более практичный подход, целью которого является улучшение текущих операций и решение конкретных задач.

Подход к данным

DataScience часто включает работу с большими объемами неструктурированных данных и применяет сложные алгоритмы машинного обучения и статистики. Это требует более глубоких знаний в области программирования и аналитики.

В свою очередь, BusinessAnalytics в основном сосредоточен на структурированных данных, часто используя готовые инструменты аналитики, такие как BI-системы (BusinessIntelligence).

Уровень технических навыков

Специалисты по DataScientists включают в свой арсенал обширные навыки в области программирования на языках, таких как Python или R, а также знание SQL, алгоритмов и моделей машинного обучения. Они также часто используют библиотеки для анализа данных, такие как Pandas, NumPy и SciPy.

С другой стороны, бизнес-аналитики чаще концентрируются на эксплуатационных инструментах и приложениях для визуализации данных, таких как. Им не обязательно иметь столь углубленные технические знания, как при работе с Большими Данными.

Взаимодействие с бизнесом

Специалисты по работе с Большими Данными работают более независимо и могут проводить исследования за пределами текущих бизнес-процессов. Их целью является поиск новых возможностей путем глубокого анализа данных.

Бизнес-аналитики, наоборот, требует тесного взаимодействия с различными отделами бизнеса для выявления ключевых проблем и создания практических решений. Аналитики должны понимать требования бизнеса и его цели, чтобы эффективно проводить исследования и предложения по улучшениям.

Почему важно знать разницу?

Понимание разницы между DataScience и BusinessAnalytics важно для профессионалов, стремящихся развивать свою карьеру в области аналитики. Выбор между этими направлениями зависит от ваших интересов и целей. Если вы стремитесь к более технической, исследовательской работе и хотите работать с большими данными, возможно, вам стоит рассмотреть карьеру в DataScience. Если же вы хотите работать непосредственно над улучшением бизнес-процессов и взаимодействовать с различными сторонниками в бизнесе, вам может подойти быть бизнес-аналитиком.

Заключение


В конечном счёте, и Наука о Данных, и Бизнес Аналитика играют жизненно важную роль в современном бизнесе. Несмотря на свои различия, обе области взаимно дополняют друг друга. Понимание их особенностей и того, как они могут быть использованы в вашей организации, может открывать новые горизонты для роста и эффективности. Независимо от того, какой путь вы выберете, есть много возможностей для специалистов в этих сферах.

Запомните: данные — это ваша сила. И правильный подход к их использованию может привести ваш бизнес к успеху.
Хотите узнать больше
о продуктах Goodt?
Хотите узнать больше
о продуктах Goodt?
Goodt. Современные HR Tech и BI-решения.
Подписаться на рассылку
Подписываясь на рассылку, вы даете согласие на обработку персональных данных. Рассылка осуществляется один раз в квартал.
Спасибо за подписку!
© Goodt 2016 – 2025.