Data Analytics vs Data Science - Comparaison

Les termes science des données et analyse de données ne sont pas inconnus des personnes qui travaillent dans le domaine de la technologie. En effet, ces deux termes semblent identiques et la plupart des gens les utilisent comme synonymes l'un de l'autre. Cependant, une grande partie des individus ne savent pas qu'il existe en fait une différence entre la science des données et l'analyse des données .

Il est pertinent que les personnes dont le travail tourne autour de ces termes ou des industries de l'information et de la technologie sachent comment utiliser ces termes dans les contextes appropriés. La raison en est assez simple : le bon usage de ces termes a des impacts significatifs sur la gestion et la productivité d'une entreprise, en particulier dans le monde d'aujourd'hui qui dépend rapidement des données.

Après avoir clarifié pourquoi la disparité entre la science des données et l'analyse des données est nécessaire, la partie restante de cet article vous éclairera sur le concept respectif de ces deux termes et sur la différence majeure entre l'analyse des données et la science des données.

• Définition de la science des données
• Définition de l'analyse des données
• Différence entre l'analyse de données et la science des données

Qu'est-ce que la science des données ?

Le concept de science des données est sans aucun doute très large. Il fait simplement référence aux divers moyens et processus par lesquels les informations sont obtenues à des fins spécifiques. Le concept implique les branches scientifiques des mathématiques et des statistiques, entre autres modèles utilisés dans l'évaluation et l'analyse des données. Par conséquent, en résumé, toute forme de modèle ou d'outil utilisé dans la dérivation, le traitement ou/et l'analyse de données et d'informations peut être classée dans le champ d'application plus large.

La science des données est un sujet très intéressant qui explore des données inconnues afin d'étudier, de comprendre ou de développer des modèles utiles pour la croissance d'une entreprise. Il ne s'agit pas uniquement de questions, il s'agit plutôt de transcender des découvertes perspicaces en explorant de nouvelles innovations qui étaient jusqu'ici peu visibles dans des données particulières.

(Lire aussi : Qu'est-ce que la science des données ? Tout ce que vous devez savoir)

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

En langage profane, l'analyse de données est simplement une branche du concept plus large de science des données. Il a des liens étroits avec le concept de science des données, mais il est cependant plus spécifique et resserré. Le travail des analystes de données consiste à se concentrer sur des objectifs spécifiques et délibérés lors de l'analyse de données. Vraiment, c'est simplement plus concentré et focalisé.

L'analyse de données implique une enquête sur une hypothèse avec l'objectif principal de découvrir des informations qui soutiendraient et développeraient une entreprise dans un domaine particulier. Les analystes de données sont tout au sujet des stratégies qui auront un impact sur une organisation pour matérialiser ses objectifs.

( Lire aussi : Le grand battage autour de l'analyse de données volumineuses)

Différences entre la science des données et l'analyse des données

Contrairement à l'analyse de données qui consiste à analyser un résultat hypothétique, la science des données se concentre sur l'évaluation et la manipulation des résultats à des fins futures. La différence entre l'analyse de données et la science des données sera discutée sous 7 parapluies ci-dessous :

1. Portée

   La science des données a une portée beaucoup plus large que l'analyse des données. Le périmètre implique la création de questions concernant une source de données.

   La portée de l'analyse des données est étroite. En fait, il peut être classé sous l'égide de la science des données. Il n'implique pas de compétences hautement techniques.

2. Objectif

   Les scientifiques des données s'épanouissent pour évaluer les modèles de données passés afin de projeter les perspectives et les attentes futures.

   

   D'autre part, l'objectif principal de l'analyse de données est de faire des recherches significatives sur des détails qui sont initialement cachés, afin de les démêler et de les transformer en informations exécutables potentiellement réalisables. Ici, les analystes de données travaillent pour fournir des réponses à la série de questions préexistantes.

3. Principaux champs

   Les domaines les plus importants impliqués dans la science des données sont l'apprentissage automatique, l'analyse d'entreprise, l'ingénierie des moteurs de recherche et l'intelligence artificielle.

   Analyse de données : les principaux domaines ici incluent essentiellement diverses industries ayant un besoin urgent de données, certains des domaines sont ; agences de voyages, sociétés de jeux, prestataires de soins de santé et quelques autres. Le domaine des analystes de données comprend les analystes des opérations, les analystes des ventes, les analystes des bases de données, les analystes des prix, les analystes des études de marché, les analystes des tactiques internationales et les analystes du marketing et de la publicité.

4. Ensemble de compétences

   La science des données nécessite des connaissances dans les compétences suivantes : mathématiques, statistiques et piratage. Il s'agit d'une base de connaissances de calcul de l'abstrait. Un scientifique des données serait bien ancré dans la programmation, ayant une connaissance fiable de Python, Scale, R, SAS, le codage de base de données SQL, l'apprentissage automatique et d'autres compétences analytiques multiples qui démontrent la capacité d'analyser des données non structurées provenant de différentes nombreuses sources.

   Analyse de données : un analyste de données doit avoir les compétences nécessaires pour effectuer des recherches approfondies sur les données tout en démontrant une bonne compréhension des mathématiques et des statistiques, de PIG/HIVE, Python et R, et de la manipulation de données.

5. Exploration

   Les scientifiques des données explorent les méthodes de modélisation (1), les algorithmes créatifs et la conception de données afin de découvrir les informations nécessaires qui seraient utiles pour résoudre les problèmes d'une entreprise ou d'une organisation.

   De l'autre côté de la médaille, les analystes de données explorent les systèmes de données et les bases de données afin de trouver des solutions innovantes qui font avancer l'entreprise.

6. Utiliser les mégadonnées

   La science des données est impliquée dans la collecte, la récupération, l'évaluation et le traitement d'énormes quantités de données, collectivement appelées mégadonnées. Les scientifiques des données évaluent les mégadonnées afin de modéliser et de produire des analyses personnalisées, des algorithmes et d'autres modèles de données.

   Les analystes de données évaluent également les mégadonnées. Cependant, leur évaluation vise à développer des présentations visuelles qui permettront à une organisation de prendre de meilleures décisions tactiques.

7. Intérêts

   Les intérêts des scientifiques de données diffèrent légèrement de ceux des analystes de données. L'intérêt d'un data scientist serait généralement dans l'évaluation statistique

   D'un autre côté, les intérêts d'un analyste de données ont généralement tendance à s'aligner sur l'amour des chiffres, l'analyse complète et, bien sûr, le goût du secteur des affaires.

Dernières pensées

En conclusion, la science des données n'est qu'une incorporation d'un certain nombre de disciplines différentes, notamment l'analyse de données, l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données, l'analyse prédictive, l'intelligence artificielle, l'analyse d'entreprise et le génie logiciel, entre autres.

Une information majeure à garder à l'esprit est que la science des données et l'analyse des données sont toutes deux très demandées dans le secteur des affaires aujourd'hui. Ils travaillent main dans la main; complétant et consolidant les efforts des uns et des autres pour donner un résultat souhaité.

La science des données par rapport à l'analyse des données sont des domaines très importants qui sont actuellement explorés pour créer un avenir meilleur où l'utilisation des données est optimale. Par conséquent, les connaissances dans l'un ou l'autre domaine peuvent vous aider à établir une carrière lucrative pour vous-même.

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