การวิเคราะห์ข้อมูลกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล – การเปรียบเทียบ

เผยแพร่แล้ว: 2020-03-17

คำศัพท์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่คุ้นเคยกับบุคคลที่ทำงานในสาขาเทคโนโลยี อันที่จริงคำสองคำนี้ดูเหมือนเหมือนกันและคนส่วนใหญ่ใช้เป็นคำพ้องความหมายซึ่งกันและกัน อย่างไรก็ตาม บุคคลส่วนใหญ่ไม่ทราบว่ามีความ แตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นเรื่องสำคัญที่บุคคลที่ทำงานเกี่ยวกับข้อกำหนดเหล่านี้หรืออุตสาหกรรมข้อมูลและเทคโนโลยี ควรรู้วิธีใช้คำเหล่านี้ในบริบทที่เหมาะสม เหตุผลของเรื่องนี้ค่อนข้างง่าย: การใช้ข้อกำหนดเหล่านี้อย่างถูกต้องมีผลกระทบอย่างมากต่อการจัดการและประสิทธิผลของธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโลกที่ขึ้นกับข้อมูลอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

เมื่อชี้แจงแล้วว่าทำไมความเหลื่อมล้ำใน data science กับ data analytics จึงมีความจำเป็น ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะทำให้คุณกระจ่างเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องของคำสองคำนี้ และความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง data Analytics และ data science

ในบทความนี้
  • นิยามวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • คำจำกัดความของการวิเคราะห์ข้อมูล
  • ความแตกต่างระหว่าง Data Analytics และ Data Science

Data Science คืออะไร?

แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นกว้างมากอย่างไม่ต้องสงสัย มันหมายถึงวิธีการและกระบวนการต่าง ๆ ที่ได้มาซึ่งข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ แนวคิดนี้เกี่ยวข้องกับสาขาวิทยาศาสตร์ของคณิตศาสตร์และสถิติ รวมถึงแบบจำลองอื่นๆ ที่ใช้ในการประเมินและวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น โดยสรุป รูปแบบใดๆ ของแบบจำลองหรือเครื่องมือที่ใช้ในการได้มา การประมวลผล หรือ/และการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูล สามารถจัดหมวดหมู่ได้ภายใต้ขอบเขตที่กว้างขึ้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหัวข้อที่น่าสนใจมากที่สำรวจข้อมูลที่ไม่รู้จักเพื่อศึกษา ทำความเข้าใจ หรือพัฒนารูปแบบที่เป็นประโยชน์สำหรับการเติบโตของธุรกิจ มันไม่ได้เกี่ยวกับคำถามทั้งหมด แต่มันเกี่ยวกับการก้าวข้ามไปสู่การค้นพบที่ลึกซึ้งด้วยการสำรวจนวัตกรรมใหม่ๆ ที่แต่ก่อนนั้นไม่เด่นในข้อมูลใดโดยเฉพาะ

(อ่านเพิ่มเติม: Data Science คืออะไร ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้)

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

ในภาษาฆราวาส การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเพียงสาขาภายใต้แนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขึ้น มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับแนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่มีความเฉพาะเจาะจงและแคบกว่า งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและโดยเจตนาขณะวิเคราะห์ข้อมูล อันที่จริง มันแค่มีสมาธิและจดจ่อมากขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการไต่สวนสมมติฐานโดยมีวัตถุประสงค์หลักในการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่จะสนับสนุนและทำให้ธุรกิจเติบโตในด้านใดด้านหนึ่งโดยเฉพาะ นักวิเคราะห์ข้อมูลล้วนแต่เกี่ยวกับกลยุทธ์ที่จะส่งผลกระทบต่อองค์กรในการทำให้เป้าหมายเป็นจริง

( อ่านเพิ่มเติม: Big Hoopla รอบ ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่)

ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Analytics

ต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการวิเคราะห์ผลลัพธ์เชิงสมมุติฐาน วิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การประเมินและจัดการผลลัพธ์เพื่อวัตถุประสงค์ในอนาคต ความแตกต่างระหว่าง การวิเคราะห์ข้อมูลกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล จะกล่าวถึงภายใต้ 7 กลุ่มด้านล่าง:

  1. ขอบเขต

    วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขอบเขตที่กว้างกว่ามากเมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล ขอบเขตเกี่ยวข้องกับการสร้างคำถามเกี่ยวกับแหล่งข้อมูล

    ขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นแคบ อันที่จริง มันสามารถจำแนกได้ภายใต้ร่มของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่เกี่ยวข้องกับทักษะทางเทคนิคขั้นสูง

  1. เป้าหมาย

    นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเจริญเติบโตในการประเมินรูปแบบข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์ข้อมูลเชิงลึกและความคาดหวังในอนาคต

    ในอีกทางหนึ่ง เป้าหมายหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการตั้งคำถามที่มีความหมายในรายละเอียดที่ถูกซ่อนไว้ตั้งแต่แรก เพื่อคลี่คลายและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งอาจเป็นไปได้ ที่นี่ นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานเพื่อให้คำตอบสำหรับชุดคำถามที่มีอยู่ก่อนแล้ว

  1. สาขาหลัก

    สาขาที่โดดเด่นที่สุดที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์องค์กร วิศวกรรมเครื่องมือค้นหา และปัญญาประดิษฐ์

    การวิเคราะห์ข้อมูล: สาขาหลักๆ ในที่นี้ประกอบด้วยอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ต้องการข้อมูลอย่างเร่งด่วน บางสาขา ได้แก่ บริษัทท่องเที่ยว บริษัทเกม ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ และอื่นๆ สาขาวิชานักวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยนักวิเคราะห์การดำเนินงาน นักวิเคราะห์การขาย นักวิเคราะห์ฐานข้อมูล นักวิเคราะห์ราคา นักวิเคราะห์การวิจัยตลาด นักวิเคราะห์กลยุทธ์ระหว่างประเทศ และนักวิเคราะห์การตลาดและการโฆษณา

  1. Skillset

    วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการความรู้ในชุดทักษะต่อไปนี้: คณิตศาสตร์ สถิติ และการแฮ็ก มันเกี่ยวข้องกับฐานความรู้ในการคำนวณนามธรรม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมีพื้นฐานที่ดีในการเขียนโปรแกรม โดยมีความรู้ที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับ Python, Scale, R, SAS, การเข้ารหัสฐานข้อมูล SQL, การเรียนรู้ของเครื่อง และทักษะการวิเคราะห์อื่นๆ ที่แสดงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งต่างๆ

    การวิเคราะห์ข้อมูล: นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมีทักษะในการสืบค้นข้อมูลในเชิงลึกในขณะที่แสดงความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับคณิตศาสตร์และสถิติ, PIG/ HIVE, Python และ R และการจัดการข้อมูล

  1. สำรวจ

    นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำรวจวิธีการสร้างแบบจำลอง(1) อัลกอริธึมที่สร้างสรรค์ และการออกแบบข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่จำเป็นซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการแก้ปัญหาของธุรกิจหรือองค์กร

    อีกด้านหนึ่งของเหรียญ นักวิเคราะห์ข้อมูลสำรวจระบบข้อมูลและฐานข้อมูลเพื่อค้นหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้า

  1. การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

    Data Science มีส่วนร่วมในการรวบรวม ดึงข้อมูล ประเมิน และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งเรียกรวมกันว่าข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะประเมินบิ๊กดาต้าเพื่อสร้างแบบจำลองและสร้างการวิเคราะห์แบบกำหนดเอง อัลกอริธึม และแบบจำลองข้อมูลอื่นๆ

    นักวิเคราะห์ข้อมูลยังประเมินข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การประเมินของพวกเขามุ่งเป้าไปที่การพัฒนาการนำเสนอด้วยภาพ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจทางยุทธวิธีได้ดีขึ้น

  1. ความสนใจ

    ความสนใจของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกต่างกันไปเล็กน้อยจากนักวิเคราะห์ข้อมูล ความสนใจของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะอยู่ในการประเมินทางสถิติ

    ในทางกลับกัน ความสนใจของนักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะสอดคล้องกับความรักในตัวเลข การวิเคราะห์ที่ครอบคลุม และแน่นอนความชอบสำหรับอุตสาหกรรมธุรกิจ

ความคิดสุดท้าย

โดยสรุป Data Science เป็นเพียงการรวมตัวของสาขาวิชาต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์องค์กร และวิศวกรรมซอฟต์แวร์

ข้อมูลสำคัญอย่างหนึ่งที่ต้องจำไว้คือ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรมธุรกิจในปัจจุบัน พวกเขาทำงานจับมือกัน เสริมและรวมพลังกันในความพยายามของกันและกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นสาขาที่สำคัญมากซึ่งกำลังอยู่ในระหว่างการสำรวจเพื่อสร้างอนาคตที่ดีกว่าซึ่งการใช้ข้อมูลจะมีประสิทธิภาพสูงสุด ดังนั้นความรู้ในด้านใดด้านหนึ่งสามารถช่วยให้คุณสร้างอาชีพที่ร่ำรวยให้กับตัวคุณเองได้

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

ทำไม Data Science Technology ถึงใหญ่กว่า Big Data

วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – การเปรียบเทียบ

เครื่องมือวิเคราะห์ Big Data อันดับต้นๆ ที่ควรพิจารณาสำหรับธุรกิจ

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล