Quelle est la différence entre l'analyse commerciale et la science des données?


Réponse 1:

Business Analytics et Data Science impliquent de jouer autour des données comme l'acquisition de données, la modélisation de données et la collecte d'informations.

La principale différence entre les deux est que:

Comme son nom l'indique, Business Analytics est spécifique aux problèmes liés aux entreprises tels que le profit, etc. tandis que la science des données répond à des questions telles que l'influence du comportement des clients sur l'entreprise.

La science des données combine la puissance des données avec la création d'algorithmes et la technologie pour répondre à un éventail de questions. Récemment, le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle ont fait leur tournée et devraient faire passer la Data Science au niveau supérieur. Business Analytics, d'autre part, est l'analyse des données de l'entreprise avec des concepts statistiques pour obtenir des solutions et des informations.

Vous souhaitez devenir Data Scientist?

Voyons une différence fondamentale entre les deux:

Principales industries de la science des données: -

  • TechnologieFinanceCommerce électroniqueAcadémie

Top Industries en Business Analytics: -

  • FinanceTechnologieMarketingCommerce de détail

Le domaine de la science des données implique la combinaison de pratiques analytiques traditionnelles avec de solides connaissances en programmation, tandis que Business Analytics n'implique pas beaucoup de codage.

Plus important encore, parlons également de la variété des défis dans chaque domaine:

Science des données:

Parfois, il devient très difficile pour un Data Scientist d'obtenir les bonnes données pour tirer les bonnes informations métier, même s'il obtient des données, le nettoyage des données occupe 80% du processus pour un Data Scientist, la modélisation des données prend le reste 20% .

Ainsi, l'indisponibilité ou l'accès difficile aux données est le défi majeur auquel est confronté un data scientist !!

Ensuite, la compréhension du domaine est un critère très important pour poser les bonnes questions. Lorsqu'un scientifique des données est confronté à un problème commercial, il ne pourra tirer des enseignements utiles que lorsqu'il posera les bonnes questions aux utilisateurs métier, puis travaillera dessus. Cependant, il ne pourra pas le faire s'il n'a pas la bonne compréhension du domaine.

De même, dans l'analyse commerciale, le manque de contributions d'experts du domaine est un défi majeur. Dans ces domaines, le travail est plus fluide et plus rapide s'il y a disponibilité et accessibilité aux données.

Différences clés entre la science des données et l'analyse commerciale:

· La science des données utilise à la fois des données structurées et non structurées tandis que Business Analytics utilise principalement des données structurées.

· Le coût d'investissement dans la Data Science est élevé alors que celui de Business Analytics est faible.

· La science des données est la science de l'étude des données utilisant des statistiques, des algorithmes et des technologies, tandis que Business Analytics est l'étude statistique des données commerciales.

Cependant, Data Science et Business Analytics offrent aux employés de nombreuses possibilités d'apprendre et de s'améliorer.

Intéressé à apprendre la science des données?

Regardez les vidéos suivantes pour comprendre et commencer à apprendre:

  1. Science des données avec Python:

2. Science des données avec R:

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Réponse 2:

La science des données essaie essentiellement d'examiner les données et de mieux comprendre quel type de propriétés pouvons-nous tirer des données fournies et comment peut-elle se regrouper. En gardant à l'esprit un objectif particulier, quelle est la meilleure façon d'y arriver? Ainsi, en science des données, l'approche serait agnostique aux problèmes. Probablement, on peut essayer de diviser une énorme quantité de données en groupes ou de prédire quelque chose, tout cela tomberait dans le seau de la science des données.

Business Analytics [1] convertit tout cet algorithme en une règle de décision. Finalement, Business Analytics implique de prendre une décision [2] et le paramètre de décision devrait être basé sur des choses très simples. Nous ne pouvons pas rendre le paramètre de décision très complexe.

Par exemple, la science des données aurait un million d'enregistrements d'un client pour les cartes de crédit et vous pourriez essayer de développer un modèle qui va distinguer les bons clients des mauvais pour un prêt de crédit. Business Analytics consiste à lui appliquer une règle de décision. Un analyste commercial examinera toutes ces données et arrivera à la règle simple que le client est bon si son pointage de crédit est supérieur à un pourcentage particulier (disons 95%) ou si son revenu est supérieur à 10 LAcs et que le nombre de personnes à sa charge est inférieur que 3. Sinon, un client est mauvais pour les prêts de crédit. Ainsi, Business Analytics est appliqué avec un objectif très précis en tête. En science des données, vous vous concentrez uniquement sur la précision, mais l'analyse commerciale ne concerne pas la précision. Il s'agit de savoir ce qui peut être mis en œuvre ou ce qui peut être utile au client. Ainsi, l'analyse commerciale compromet souvent la précision un peu éclairée tant que le modèle donne des informations sur lesquelles il est possible d'agir. L'analyse commerciale nécessitera beaucoup d'entrée et d'intuition pour comprendre quels sont les résultats.

Si un candidat veut vraiment poursuivre l'analyse parce qu'il y a beaucoup de choses intéressantes qui peuvent être faites, et comment comprendre les données et bien le faire, il devrait opter pour la science des données, mais si le candidat essaie de résoudre un monde réel problème (peut-être même une question posée en anglais) en utilisant les données, alors les choses dans l'analyse commerciale seraient beaucoup plus faciles.C'est pourquoi, nous avons des programmes PGP-BABI et PGP-BDML qui s'adressent aux deux groupes.

Notes de bas de page

[1] Qu'est-ce que Business Analytics? - Excellent apprentissage

[2] Qu'est-ce que le Deep Learning? - Excellent apprentissage


Réponse 3:

Analyste d'affaires - Les tâches assignées aux analystes d'affaires comprennent l'évaluation des exigences de l'organisation en ce qui concerne ses opérations et ses fonctions. Ils rassemblent toutes les informations à implémenter et demandent en conséquence aux développeurs de se développer. Cela inclut également les critères d'acceptation.

Exemple - Prenons Microsoft PowerPoint comme produit et les chefs de produit souhaitent ajouter une nouvelle fonctionnalité dans laquelle il souhaite inclure des emoji. Alors ici, BA écrira une histoire où il expliquera exactement ce qui devait être fait comme sous quel menu il devrait être, où devrait être son bouton de raccourci, etc. au niveau très détaillé. Et la même chose que les développeurs doivent implémenter.

Analyste de données - Les principales tâches des analystes de données sont de collecter, manipuler et analyser les données. Ils préparent des rapports, qui peuvent prendre la forme de visualisations telles que des graphiques, des graphiques et des tableaux de bord, détaillant les résultats significatifs qu'ils ont déduits.

Exemple - prenons l'exemple d'Ebay, et l'exigence d'organisation est comme s'ils voulaient connaître le nombre de personnes qui visitent le site Web directement et par le biais de publicités, en particulier dans la région. Donc, ici, un analyste de données va creuser et faire un rapport disant que ces nombreuses personnes frappent directement ce sont les non des personnes qui visitent le site Web via la publicité. Ainsi, de cette façon, l'organisation prendra la décision et fera le nécessaire. Comme dans quelle région ils doivent se concentrer davantage, etc.

Data scientist - Un Data Scientist est un professionnel qui comprend les données d'un point de vue commercial. Il est chargé de faire des prédictions pour aider les entreprises à prendre des décisions précises. Ils ont une longueur d'avance sur l'analyste de données.

Edit 1: Différence entre Data Scientist et Data Analyst