Data Analytics vs. Data Science – Vergleich

Die Begriffe Data Science und Data Analytics sind Personen, die im Technologiebereich tätig sind, nicht unbekannt. Tatsächlich scheinen diese beiden Begriffe gleich zu sein und die meisten Menschen verwenden sie als Synonyme füreinander. Einem großen Teil der Menschen ist jedoch nicht bewusst, dass es tatsächlich einen Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics gibt .

Es ist wichtig, dass Personen, deren Arbeit sich um diese Begriffe oder die Informations- und Technologiebranche dreht, wissen sollten, wie sie diese Begriffe in den entsprechenden Kontexten verwenden. Der Grund dafür ist ganz einfach: Die richtige Verwendung dieser Begriffe hat erhebliche Auswirkungen auf das Management und die Produktivität eines Unternehmens, insbesondere in der heutigen schnell datenabhängigen Welt.

Nachdem geklärt wurde, warum die Diskrepanz zwischen Data Science und Data Analytics notwendig ist, werden Sie im verbleibenden Teil dieses Artikels über das jeweilige Konzept dieser beiden Begriffe und den Hauptunterschied zwischen Data Analytics und Data Science aufgeklärt.

• Data Science-Definition
• Data Analytics-Definition
• Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science

Was ist Data Science?

Der Begriff Data Science ist ohne Zweifel sehr weit gefasst. Es bezieht sich einfach auf die verschiedenen Mittel und Prozesse, mit denen Informationen für bestimmte Zwecke gewonnen werden. Das Konzept umfasst unter anderem die Wissenschaftszweige Mathematik und Statistik, die bei der Auswertung und Analyse von Daten zum Einsatz kommen. Zusammenfassend kann daher jede Form von Modell oder Werkzeug, die bei der Ableitung, Verarbeitung und/oder Analyse von Daten und Informationen verwendet wird, in den breiteren Geltungsbereich eingeordnet werden.

Data Science ist ein sehr interessantes Thema, das unbekannte Daten untersucht, um nützliche Muster für das Wachstum eines Unternehmens zu untersuchen, zu verstehen oder zu entwickeln. Es geht nicht nur um die Fragen, sondern darum, zu aufschlussreichen Entdeckungen zu gelangen, indem neuere Innovationen untersucht werden, die bisher in bestimmten Daten unauffällig waren.

(Lesen Sie auch: Was ist Data Science? Alles, was Sie wissen müssen)

Was ist Datenanalyse?

In Laiensprache ist Datenanalyse einfach ein Zweig unter dem umfassenderen Konzept der Datenwissenschaft. Es ist eng mit dem Begriff der Datenwissenschaft verbunden, jedoch spezifischer und enger gefasst. Die Aufgabe von Datenanalysten besteht darin, sich bei der Analyse von Daten auf bestimmte und bewusste Ziele zu konzentrieren. Wirklich, es ist einfach konzentrierter und fokussierter.

Datenanalyse beinhaltet die Untersuchung einer Hypothese mit dem primären Ziel, Erkenntnisse aufzudecken, die ein Unternehmen in einem bestimmten Bereich unterstützen und wachsen lassen würden. Bei Datenanalysten dreht sich alles um Strategien, die eine Organisation beeinflussen, um ihre Ziele zu verwirklichen.

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Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics

Im Gegensatz zur Datenanalyse, bei der ein hypothetisches Ergebnis analysiert wird, konzentriert sich die Datenwissenschaft auf die Bewertung und Manipulation der Ergebnisse für einen zukünftigen Zweck. Der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science wird unter den folgenden 7 Themen diskutiert:

1. Umfang

   Data Science ist im Vergleich zur Datenanalyse viel umfassender. Der Umfang umfasst die Erstellung von Fragen zu einer Datenquelle.

   Der Umfang der Datenanalyse ist eng. Tatsächlich kann es unter dem Dach der Datenwissenschaft kategorisiert werden. Es erfordert keine hochtechnischen Fähigkeiten.

2. Ziel

   Data Scientists streben danach, vergangene Datenmuster auszuwerten, um zukünftige Erkenntnisse und Erwartungen zu projizieren.

   

   Andererseits ist das primäre Ziel der Datenanalyse, zunächst verborgene Details sinnvoll zu ergründen, zu enträtseln und in umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren, die potenziell praktikabel sind. Hier arbeiten Datenanalysten daran, Antworten auf die bereits bestehende Reihe von Fragen zu geben.

3. Hauptfelder

   Die wichtigsten Bereiche der Datenwissenschaft sind maschinelles Lernen, Unternehmensanalysen, Suchmaschinenentwicklung und künstliche Intelligenz.

   Datenanalyse: Die Hauptfelder hier umfassen im Wesentlichen verschiedene Branchen mit dringendem Datenbedarf, einige der Felder sind; Reisebüros, Glücksspielunternehmen, Gesundheitsdienstleister und einige andere. Das Feld der Datenanalysten besteht aus Betriebsanalysten, Vertriebsanalysten, Datenbankanalysten, Preisanalysten, Marktforschungsanalysten, internationalen Taktikanalysten sowie Marketing- und Werbeanalysten.

4. Fähigkeiten

   Data Science erfordert Kenntnisse in den folgenden Fähigkeiten: Mathematik, Statistik und Hacking. Es beinhaltet eine Wissensbasis zur Berechnung des Abstracts. Ein Datenwissenschaftler verfügt über fundierte Kenntnisse in der Programmierung und verfügt über zuverlässige Kenntnisse in Python, Scale, R, SAS, SQL-Datenbankcodierung, maschinellem Lernen und anderen vielfältigen Analysefähigkeiten, die die Fähigkeit zur Analyse unstrukturierter Daten aus verschiedenen zahlreichen Quellen demonstrieren.

   Datenanalyse: Ein Datenanalyst sollte über die Fähigkeit verfügen, Daten gründlich zu untersuchen und gleichzeitig ein gutes Verständnis für Mathematik und Statistik, PIG/HIVE, Python und R sowie Datenmanipulation nachweisen.

5. Erkundung

   Datenwissenschaftler erforschen Modellierungsmethoden(1), kreative Algorithmen und Datendesign, um die notwendigen Informationen zu entdecken, die zur Lösung der Probleme eines Unternehmens oder einer Organisation nützlich wären.

   Auf der anderen Seite der Medaille untersuchen Datenanalysten Datensysteme und Datenbanken, um innovative Lösungen zu finden, die das Geschäft voranbringen.

6. Big Data nutzen

   Data Science befasst sich mit dem Sammeln, Abrufen, Auswerten und Verarbeiten riesiger Datenmengen, die zusammenfassend als Big Data bezeichnet werden. Data Scientists werten Big Data aus, um benutzerdefinierte Analysen, Algorithmen und andere Datenmodelle zu modellieren und zu erstellen.

   Auch Datenanalysten werten Big Data aus. Ihre Auswertung zielt jedoch darauf ab, visuelle Präsentationen zu entwickeln, die es einer Organisation ermöglichen, bessere taktische Entscheidungen zu treffen.

7. Interessen

   Die Interessen von Datenwissenschaftlern unterscheiden sich geringfügig von Datenanalysten. Das Interesse eines Data Scientists liegt in der Regel in der statistischen Auswertung

   Auf der anderen Seite stimmen die Interessen eines Datenanalysten normalerweise mit der Liebe zu Zahlen, umfassenden Analysen und natürlich einer Vorliebe für die Unternehmensbranche überein.

Abschließende Gedanken

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Science nur eine Integration einer Reihe verschiedener Disziplinen ist, darunter unter anderem Datenanalyse, maschinelles Lernen, Data Engineering, Predictive Analytics, künstliche Intelligenz, Unternehmensanalyse und Softwareentwicklung.

Eine wichtige Information, die Sie im Hinterkopf behalten sollten, ist, dass Data Science und Data Analytics heute in der Geschäftsbranche sehr gefragt sind. Sie arbeiten Hand in Hand; gegenseitige Bemühungen ergänzen und konsolidieren, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen.

Data Science vs. Data Analytics sind sehr wichtige Bereiche, die derzeit erforscht werden, um eine bessere Zukunft zu schaffen, in der die Datennutzung optimal effizient ist. Daher können Kenntnisse in beiden Bereichen Ihnen helfen, eine lukrative Karriere für sich selbst aufzubauen.

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