Data Science: Es el estudio complejo de las grandes cantidades de datos en el repositorio de una empresa u organización. Este estudio incluye de dónde se originaron los datos, el estudio real de su contenido y cómo estos datos pueden ser útiles para el crecimiento de la empresa en el futuro.
Los datos relacionados con una organización siempre están en dos formas: estructurados o no estructurados. Cuando estudiamos estos datos, obtenemos información valiosa sobre patrones comerciales o de mercado que ayudan a la empresa a tener una ventaja sobre los demás competidores, ya que han aumentado su eficacia al reconocer patrones en el conjunto de datos.
Los científicos de datos son especialistas que se destacan en la conversión de datos sin procesar en asuntos comerciales críticos. Estos científicos son expertos en codificación algorítmica junto con conceptos como minería de datos, aprendizaje automático y estadísticas.
La ciencia de datos se puede utilizar en el sector de la salud, en el sector de detección de fraudes, búsqueda en Internet, aerolíneas, etc.
Análisis empresarial: el análisis empresarial es bastante similar a la ciencia de datos en el sentido de que ambos implican el análisis de datos, pero en esto vamos un paso más allá y nos enfocamos en los pasos que se deben tomar para afectar positivamente el negocio después de analizar los datos.
Por lo tanto, podemos decir que Business Analytics es el estudio de los datos de manera que podamos tomar decisiones para el negocio a largo plazo. Su objetivo es recopilar datos de varios modelos comerciales e interpretarlos para resolver un objetivo o meta comercial.
Por lo general, se utiliza para mejorar el desempeño general de la empresa en el mercado al tomar decisiones estrictamente centradas en el negocio.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Data Science y Business Analytics:
| S. No. | Ciencia de los datos | Análisis de negocio | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Estudio de datos complejos usando algoritmos para encontrar un patrón | Análisis de datos para encontrar información comercial utilizando estadísticas | |||||||||||||||
| 2. | Más uso de algoritmos y código puro | Más uso de análisis estadístico y conceptos de negocio. | |||||||||||||||
| 3. | Por lo general, dos tipos de datos: estructurados y no estructurados. | Por lo general, los datos se toman de un modelo de negocio (estructurado) | 4. | Este es un concepto relativamente nuevo. | Ha existido desde el siglo XIX. | 5. | Es el superconjunto de análisis de negocios. | Es parte de la ciencia de datos. | 6. | Muy vago y da resultados genéricos. | Da resultados específicos del negocio. | 7. | El costo de inversión es alto | El costo de inversión es bajo | 8. | Se puede utilizar para mejorar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el futuro | Se puede utilizar para Tax Analytics y Cognitive Analysis en el futuro |
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Artículo escrito por sakshiparikh23 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA