Планета регулярно производит примерно 2,5 квинтиллиона байтов данных. Самая большая проблема, с которой сталкиваются организации, — это обработка огромных объемов данных. Поэтому мы постоянно ищем профессионалов в области данных, обладающих общим опытом в области сбора, хранения, сортировки, анализа, создания бизнес-аналитики и предоставления комплексных, основанных на фактах и ​​действенных решений. Фразы «исследователь рынка», «рыночные аналитики» и «специалисты по данным» в прошлом использовались как синонимы. Однако в последнее время каждая позиция стала отличаться от другой.

Хотя есть много параллелей между аналитиком бизнес-аналитики (BIA) и бизнес-аналитиком (BA), единственное незначительное различие между ними заключается в следующем; Б.И. использует прошлые и текущие данные для анализа и предлагает возможности для современной производительности. Для сравнения, Б.А. анализирует исторические и текущие данные для обучения организаций будущим решениям. Этот блог будет копать глубже и раскрывать основные различия, а также поможет вам понять разницу в ролях. Позже вы узнаете, как BIA и B.A. отличаются от Data Scientist.

Люди — это ходячие центры обработки данных, и, какими бы маленькими они ни были, наш опыт и деятельность создают почти бесконечный пул данных, накапливаемых на протяжении всей нашей жизни.

Изучая наш образ жизни, опыт и отношение, эти данные можно использовать для повышения качества нашей жизни; В современном бизнесе данные стали конкурентным преимуществом и важным компонентом роста продукта.

Бизнес-аналитика против аналитики данных

В современную эпоху бизнес-аналитика и анализ данных являются двумя наиболее распространенными концепциями. Хотя оба требуют использования данных, они полностью отличаются друг от друга. Наука о данных — это более крупный пул с большим объемом знаний, B.I. можно рассматривать как часть общей картины. Вы получите хорошее представление об их различиях к концу этого поста «Бизнес-аналитика и наука о данных».

Данные универсальны. Сегодня он используется в каждом секторе страны. Но наука о данных подобна огромному океану многочисленных компьютерных операций. Данные постоянно меняются и находят множество применений в различных отраслях. Одно из таких приложений, известное как Business Intelligence, используется в бизнес-секторе и использует данные для принятия взвешенных бизнес-решений. Изучите бизнес-аналитику и науку о данных, чтобы сравнить их друг с другом, чтобы лучше понять эти предметы.

Бизнес-аналитика — это метод, при котором данные собираются, обрабатываются, анализируются и отображаются. Руководители и руководители могут получить более глубокое понимание процесса принятия решений с помощью бизнес-аналитики. Через электронные сервисы и ресурсы осуществляется этот процесс.

Организации могут использовать Market Intelligence для принятия как стратегических, так и тактических бизнес-решений. Кроме того, Б.И. Методы используются для оценки и создания отчетов. Они часто используются для создания карт, информационных панелей, сводок и диаграмм, чтобы помочь бизнес-менеджерам сделать лучший выбор.

Business Intelligence использует данные, которые хранятся в качестве складов компании. Он также поддерживает данные в режиме реального времени, генерируемые службами. Бизнес-аналитика также используется для принятия стратегических решений.

Кроме того, бизнес-аналитика используется для автоматизации бизнес-процессов, повышения эффективности работы и получения информации о клиентах, обеспечивая преимущество над конкурентами. Компании могут отслеживать динамику рынка с помощью B.I. программного обеспечения и отвечать на вопросы бизнеса, а также запросы клиентов.

Мониторинг эффективности и количественная оценка прогресса в достижении бизнес-целей — два основных приложения Business Intelligence.

Количественный анализ проводится путем статистического анализа и моделирования.

Визуализация и хранение данных в хранилищах данных и их дальнейшая обработка в OLAP.

Что такое наука о данных?

Наука о данных в настоящее время является самым популярным модным словечком в мире. Harvard Business Review назвал его «самым сексуальным сектором 21 века». Однако очень немногие люди знают реальный контекст слова «наука о данных». Это концепция парапланеризма, используемая для описания всех операций с данными, лежащих в ее основе. Аналитика данных похожа на набор нескольких методов, используемых для формирования данных. Data Scientist обычно занимается выявлением тенденций внутри данных. Это междисциплинарная область, что означает, что наука о данных представляет собой комбинацию нескольких дисциплин. Три основные области — математика, статистика и программирование — составляют основу интеллектуального анализа данных.

В общем, Data Scientist занимается обнаружением тенденций внутри данных. Это междисциплинарная область, что означает, что наука о данных представляет собой комбинацию нескольких дисциплин. Три основные области: математика, статистика и программирование составляют основу науки о данных. Кроме того, специалистам по данным необходимы знания предметной области для выявления тенденций в данных.

Аналитика данных — это метод, который собирает, обрабатывает, визуализирует, сохраняет данные и создает прогнозы. Специалист по данным должен знать различные компьютерные операции, а также алгоритмы, связанные с машинным обучением. Отрасли могут получать информацию и прогнозировать свой успех с помощью Data Science.

Бизнес-аналитика против науки о данных — определение

Наука о данных и бизнес-аналитика — все о результатах. Хотя наука о данных является более обширным источником знаний, бизнес-аналитика может рассматриваться как часть более широкой картины. Кроме того, бизнес-аналитика ограничена бизнес-контекстом. Б.И. речь идет о разработке информационных панелей, предоставлении информации о рынке, организации данных и сборе знаний, которые помогут компаниям расширяться.

Однако, с другой стороны, наука о данных приобретает гораздо более широкую картину. Наука о данных использует широкий спектр сложных математических алгоритмов и прогностических моделей. По сравнению с бизнес-аналитикой наука о данных намного сложнее. В маркетинговой аналитике исторические данные анализируются, чтобы понять нынешние модели поведения компании. Однако мы используем данные Data Science, чтобы делать прогнозы на будущее и прогнозировать рост бизнеса.

Ресурсы бизнес-аналитики также ограничены оценкой деталей об управлении и курировании стратегий компании. Однако ресурсы специалиста по данным включают в себя сложные алгоритмические модели, анализ данных и даже ресурсы больших данных. Хотя Б.И. фокусируется на создании отчетов на основе внутренних структурированных данных, наука о данных фокусируется на извлечении информации из данных. Такие идеи генерируются сложной прогностической аналитикой, а представленный результат — не отчет, а модель данных. Эта модель данных представляет собой прогностическую платформу, которая использует машинное обучение, чтобы получать представление о будущем и фиксировать тенденции данных.

Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

Хотя и бизнес-аналитика, и наука о данных часто основаны на «информации» для обеспечения успешных бизнес-стратегий, таких как; повысить размер прибыли, привлечь клиентов, выйти на новые рынки и так далее; между этими двумя понятиями есть существенная разница.

Б.И. может обрабатывать статические и организованные данные, в то время как специалист по обработке и анализу данных может управлять высокоскоростными, динамическими и большими объемами данных из различных источников, используя передовые технологии, такие как большие данные, Интернет вещей и облачные технологии.

Кроме того, в обычном Б.И. среде компании вынуждены использовать опыт штатной команды аналитиков для извлечения полезных знаний из данных. Однако наука о данных, управляемая машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ), представила системы самообслуживания, которые позволяют пользователям легко получать доступ, анализировать и извлекать результаты из базы данных без необходимости посторонней помощи.

Специалист по данным, который считается одной из самых привлекательных областей для входа (термины InformationWeek, а не мои), теперь помогает компаниям всех форм и размеров разобраться в этих больших наборах данных, чтобы лучше понять эффективность бизнеса.

Оформить заказ Лучшие методы интеллектуального анализа данных.

В последние годы сектор стал намного доступнее, и прогнозы о его росте так же пузырятся.

Генеральная Ассамблея сообщила TNW, что с 2013 по 2014 год количество студентов, изучающих данные, обучающихся в G.A. увеличится более чем в два раза, а количество заполненных заявок на участие в программе уже утроилось в 2014 г. по сравнению с 2013 г.

В опросе 2011 года Глобальный институт McKinsey предсказал, что к 2018 году в США будет существовать 4 миллиона рабочих мест, связанных с большими данными.

И предприятия не только активно набирают сотрудников, но и раскрывают свои кошельки. Согласно отчетам Glassdoor, средняя зарплата специалистов по данным в США составляет 115 000 долларов.

И почему, а теперь почему, программисты?

Я поговорил с несколькими профессионалами в области данных из разных секторов и заметил некоторые из своих закономерностей в том, почему их карьера настолько сложна.

Доступ к данным больше, чем когда-либо прежде

Компании смотрят на различные впечатления на сайте от разных людей, от того, как они зашли, до действий, совершенных в Интернете, до того, как они выполнили конкретную задачу. С помощью данных команды могут оценить оптимальную функциональность пользователей, достигших своих целей.

Мы развились в нашей цифровой жизни, помимо простых данных о транзакциях, так что мы публикуем в Интернете больше значимой информации, чем когда-либо прежде.

Сектор науки о данных находится в переходной фазе с точки зрения того, как использовать новые разработки в области данных для получения конкурентного преимущества при решении рыночных проблем. В ближайшее время специалисты по данным будут выполнять свою работу совсем по-другому. Поскольку большие данные, экономика, Интернет вещей и облачная аналитика продолжают становиться обычным явлением в глобальных отраслях, компаниям необходимо адаптировать новые стратегические подходы, чтобы оставаться на шаг впереди. Двумя наиболее яркими аспектами этой трансформации являются улучшенная автоматизация обработки данных и предоставление решений для немедленной аналитики.

Исследование Forbes Аналитический отчет McKinsey за 2016 год определяет будущее машинного обучения представляет собой обзор способности машинного обучения (ML) улучшать текущее состояние прогнозной аналитики. Forbes также отмечает, что исследование McKinsey выявило 120 случаев использования машинного обучения в 12 различных отраслях промышленности, а также опросило более 600 отраслевых экспертов о будущем влиянии машинного обучения Business Analytics. Возможно, бизнес-аналитика — это технологическая область номер один, в которой в будущем наука о данных, а также будущие специалисты по данным могут сыграть важную роль.

Будущая цель большинства поставщиков аналитических решений — предоставить корпоративным пользователям быстрые автоматизированные инструменты, чтобы они могли выполнять свою корпоративную аналитику с наименьшим количеством суеты. В отчете Cloud Computing News «Почему автоматизация еще не заменит специалистов по данным» обсуждается, почему можно автоматизировать уникальные аналитические задачи, а другие — нет. Поскольку простота использования будет играть ключевую роль в отделении центральных аналитических систем от других решений, поставщики теперь концентрируются на простоте использования при автоматизации аналитических задач. Подготовка данных, создание данных и обработка данных, как правило, являются главными приоритетами автоматизации среди крупных поставщиков решений.

Обновленный ученый данных будущего

В статье Datanami «Будущее науки о данных» отмечается, что специалисты по обработке и анализу данных теперь смогут внедрять инновации и более комплексно решать рыночные проблемы благодаря автоматизации трудоемких и сложных процессов, таких как обработка данных. Специалисты по данным исторически тратили 80% своего времени и энергии на сбор и подготовку данных из нескольких источников для практической аналитики, что оставляло им мало возможностей для выполнения сложных аналитических задач.

Теперь, с программным обеспечением машинного обучения для управления всеми операциями маршрута, специалисты по данным смогут сосредоточиться на реальной проблеме — этапе анализа данных.

В отличие от крупных технологических компаний, предприятия обычно только погружаются в науку о данных и искусственный интеллект. С ранним внедрением все обстоит не так просто, как обычно — большинство предприятий не проходят процесс Proof of Concept, который воспринимается как разочарование с точки зрения бизнеса. Нет данных о том, сколько проектов Data Science потерпело неудачу. Однако я уверен, что для проектов с большими данными этот показатель даже выше, чем разочаровывающие 85%.

Почему так высок процент отказов? В основном потому, что это ново для науки о данных. Он привносит новые формы сотрудничества, потребности и культуру в существующую бизнес-среду. Осложнения, вызванные такими новинками, поначалу всегда трудно заметить. Но в какой-то момент они все равно становятся слишком сложными, когда начинают распутываться. Однако эти сложности обычно не упоминаются во всевозможных маркетинговых презентациях, продающих ИИ. и наука о данных для бизнеса.

Бизнес-аналитика — это общий термин, обозначающий принципы и стратегии улучшения процесса принятия бизнес-решений за счет использования систем поддержки, основанных на фактах. Современная бизнес-аналитика — это не просто отчетная деятельность. Это зрелая платформа, предлагающая совместные информационные панели, планирование «что, если», веб-аналитику и т. д. Она также требует широких серверных компонентов для сохранения возможностей отчетности и управления.

Поскольку Б.И. это концепция парапланеризма, она может варьироваться от одной компании к другой. В других случаях это может быть только простая отчетность по ключевому показателю эффективности (KPI) со всем вспомогательным оборудованием, а некоторые организации могут использовать сложные подходы к прогнозированию, основанные на математических моделях и специализированных инструментах. Но независимо от используемых методов или инструментов — они предоставляют участникам рынка информацию для принятия решений в соответствии с их требованиями.

С точки зрения бизнес-процессов нет большой разницы между наукой о данных и бизнес-аналитикой — и то, и другое помогает принимать бизнес-решения на основе фактических данных. Возможно, именно поэтому компании начинают свою первую науку о данных или искусственный интеллект. предприятия часто считают, что наука о данных — это та же старая бизнес-аналитика, которая работает намного умнее. Из этой предпосылки следует, что проект Data Science может быть реализован поверх существующего B.I. инфраструктуры и процессов.

Получается, что дата-сайентисту нужны данные из сети в виде CSV-файла, но корпоративная политика безопасности этого не позволяет; специалисты по данным создают свои модели с использованием внешних библиотек и инструментов, которые команды инфраструктуры не используют и не помогут в производстве, и так далее.

Любой первый проект Data Science в любой организации должен начинаться с самого начала, создавая новые требовательные критерии для существующих команд. Что ты? Почему это происходит, когда наука о данных делает то же самое, что и бизнес-аналитика? Почему эти странные требования?

В науке о данных все по-другому: компании приходят со своими реальными данными и каким-то вопросом, на который раньше не было ответа. Теперь Data Scientist должен протестировать несколько решений и выбрать правильное, сбалансировав точность, гибкость, удобство использования и возможности производственной платформы. Когда модель выбрана и принята компанией, она становится признанным методом решения запроса и становится темой аналитики данных, а не темой науки о данных.

Все эти вариации проистекают из различия, которое сначала казалось незначительным. Действительно, Data Scientist будет использовать метод проб и ошибок, когда решение неясно с самого начала. В этих обстоятельствах было бы благоразумно использовать ресурсы и методы, обеспечивающие быстрый обмен идеями, чтобы подготовка каждого нового испытания не занимала слишком много времени: при необходимости новые данные должны быть легко доступны, новое программное обеспечение и библиотеки, реализующие следующие подход к попытке должен быть легко доступен для установки и загрузки, инфраструктура должна быть готова для поддержки дополнительного программного обеспечения или фреймворков.

Это означает, что большинство крупных нетехнологических корпораций I.T. системы минимальны и медленно вносят изменения. Любой проект по науке о данных в этих организациях столкнется с несколькими разочаровывающими препятствиями, такими как:

Долгий цикл анализа данных бизнес-процессов, невозможность операционализации решения из-за существующей ИТ-инфраструктуры. инфраструктура не может вместить контейнеры и микросервисы и т. д.

У тех, кто управляет организационными структурами, могут быть очень разные цели и разное мышление. Они не обязательно будут в восторге от улучшения своих систем или добавления новых, и они могут беспокоиться о соблюдении требований безопасности при подписании доступа к данным компании и так далее. Конечные бизнес-пользователи могут быть не очень рады внедрению ИИ. или науке о данных. Вместо ложного впечатления об А.И. опасности, которую они получили от средств массовой информации, они могут быть обеспокоены отсутствием информации в новой области или защитой своих рабочих мест.

Тем не менее, все эти люди имеют решающее значение для каждого проекта Data Science.

Бизнес-аналитика, с другой стороны, уже является хорошо зарекомендовавшей себя функцией традиционной корпоративной среды, и по замыслу B.I. в основном свободен от этих проблем. Как правило, Б.И. функциональность поддерживается одной или несколькими платформами, уже интегрированными в ИТ-систему. Архитектура и процессы. Бизнес-пользователи все больше знакомы с ним, поэтому им удобно. Б.И. проекты должны иметь дело с известными неизвестными, что гарантирует, что есть способ идентифицировать такие неизвестные, и, таким образом, проект может быть хорошо подготовлен заранее. Б.И. не содержит много проб и ошибок. Кроме того, компания, как правило, должна иметь большой опыт и послужной список успешных бизнес-аналитиков. проекты и сильный проект

И наука о данных, и бизнес-аналитика играют одинаковую роль в бизнес-процессах с точки зрения компании — обе предлагают основанные на фактах данные, помогающие принимать бизнес-решения. Но с другой точки зрения, они радикально отличаются, что и делает его другим: убеждения, процессы, используемые ресурсы и т. д.

Разница в типе вопросов, которые они решают: Б.И. имеет дело с известными неизвестными, используя установленную формулу для измерения нового значения известного ключевого показателя эффективности, в то время как наука о данных имеет дело с неизвестными неизвестными, чтобы ответить на вопросы данных, на которые раньше никто не обращался.

Эта небольшая разница в определениях очень много значит. Специалисты по данным используют метод проб и ошибок без формулировки или определенного процесса. В этих условиях Data Science обычно не может гарантировать прогресс до старта проекта, не может определить, сколько шагов потребуется для поиска решения и как оно будет выглядеть.

Наука о данных использует оптимизированные по скорости инструменты и методы для максимально быстрого поиска решений: языки программирования, библиотеки, контейнеры Docker, архитектура для микросервисов и т. д. Это сильно отличается от традиционной корпоративной настройки, где задаются контроль и надежность систем. вверх. Один только этот пробел вызывает много трудностей для первых проектов Data Science существующей компании.

Но это еще ничего! Еще одна проблема, поджидающая за углом, — использование машинного обучения. Внедрение машинного обучения в бизнес-среду может стать огромным культурным шоком для рыночных аналитиков, которые разрабатывают и применяют бизнес-правила в своей жизни. Такие практики больше не понадобятся для решений, использующих машинное обучение! Зачем вам такие перемены? Я коснусь тектонического сдвига, который машинное обучение привносит в существующую корпоративную культуру, в следующем коротком разделе.