علم داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها: مقایسه های کلیدی


تمام جلسات درخواستی از اجلاس امنیت هوشمند را در اینجا بررسی کنید.


علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها دو عملکرد متداخل و مکمل در بخش داده یک شرکت مدرن هستند.

با این حال، علم داده به طور خاص در ایجاد سیستم‌هایی دخیل است که توسط آن مجموعه داده‌های بزرگ – و اغلب بدون ساختار – برای هدایت قابلیت‌های یادگیری ماشین (ML) و بنابراین برای اطلاع‌رسانی تحلیل‌ها و فرآیندهای پیش‌بینی‌کننده و تجویزی استفاده می‌شوند.

در مقابل، تجزیه و تحلیل داده ها بیشتر در گزارش یا ارائه داده های عملیاتی سنتی و توصیفی تر یا نتایج برای استفاده توسط متخصصان در بخش های دیگر در کسب و کار نقش دارد.

علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها: رفع سردرگمی

برای مثال، یک بخش علوم داده ممکن است داده‌ها را ترکیب کند و الگوریتم‌هایی بنویسد تا احساسات رسانه‌های اجتماعی بلادرنگ، اطلاعات اقتصادی مبتنی بر جغرافیا، در دسترس بودن عرضه و هزینه‌ها و تقاضای مشتری را برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق درآمد و سودآوری و مدل‌های تخصیص منابع ایجاد کند.

رویداد

اجلاس امنیت هوشمند بر حسب تقاضا

نقش حیاتی هوش مصنوعی و ML در امنیت سایبری و مطالعات موردی خاص صنعت را بیاموزید. امروز جلسات درخواستی را تماشا کنید.

اینجا را تماشا کنید

در همین حال، یک بخش تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است بر روی ارائه ابزارهای تجسم برای کمک به تحلیلگران تجاری در امور مالی و سایر بخش های عملیاتی تمرکز کند.

دانشمندان داده ممکن است الگوریتم هایی بنویسند که تحلیلگران داده از آنها برای ارائه داشبورد و سایر ابزارهای تجسم برای کاربران غیر فنی برای دسترسی و استفاده از داده های سازمانی استفاده می کنند.

در مورد تفاوت بین اصطلاحات سردرگمی وجود دارد زیرا هر دو در معانی وسیع تر و خاص تر استفاده شده اند و بنابراین گاهی اوقات به طور متغیر در سازمان های مختلف استفاده می شوند.

هنگامی که “علم داده” به طور گسترده استفاده می شود، عملکرد کلی جمع آوری، سازماندهی، خرد کردن و ارائه داده ها را نشان می دهد. در آن زمینه، تجزیه و تحلیل داده ها تنها یک مرحله از خط لوله فرآیند است. هنگامی که “تحلیل داده ها” به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد، به طور کلی تجزیه و تحلیل داده ها را نشان می دهد، با علم داده که یکی از زیرمجموعه های دقیق و ریاضی محور در این رشته است.

سایت کار Cleverism یک نمودار سازمانی را ارائه می دهد که نشان می دهد چگونه این دو عملکرد ممکن است در یک بخش داده قرار گیرند. هر دو نیاز به درک تجاری و آماری دارند، در حالی که یک دانشمند داده همچنین به مهارت های برنامه نویسی قوی نیاز دارد، و متخصص تجزیه و تحلیل به مهارت های ارتباطی قوی نیاز دارد. دانشگاه ویسکانسین جزئیات بیشتری در مورد آنچه برای هر نقش و عملکرد لازم است ارائه می دهد.

علم داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها: شباهت ها و تفاوت ها

شباهت های بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها

شباهت های بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

  • هر دو رشته شامل استخراج بینش های کلیدی تجاری از داده ها هستند.
  • هر دو رشته نیازمند تبدیل بینش به اشکال قابل استفاده یا قابل فهم تر هستند.
  • هر دو رشته به ترکیبی از مهارت های برنامه نویسی و آماری نیاز دارند که با درک قابل توجهی از تجارت به کار گرفته شوند.

تفاوت بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها

تفاوت های کلیدی بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

  • علم داده بیشتر با مجموعه داده‌های جدیدتر، بزرگ‌تر، پیچیده‌تر و بدون ساختار (یعنی ترکیب داده‌های بی‌درنگ و خارجی بیشتر) درگیر است، در حالی که تجزیه و تحلیل داده‌ها در درجه اول از داده‌های سنتی‌تر و عملیاتی‌تر استفاده می‌کند.
  • علم داده تمایل دارد از قابلیت‌های هوش مصنوعی (AI) ML استفاده کند، در حالی که تجزیه و تحلیل داده‌ها بیشتر مبتنی بر افزایش گزارش سنتی نتایج کسب‌وکار عملیاتی است.
  • علم داده به برنامه نویسی و مهارت های آماری گسترده تری نیاز دارد، در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها به مهارت های ارتباطی و همکاری بیشتری برای درک و پاسخ به نیازهای کاربران غیر فنی در سایر بخش ها نیاز دارد.

ماموریت VentureBeat این است که یک میدان شهر دیجیتال برای تصمیم گیرندگان فنی باشد تا دانشی در مورد فناوری سازمانی متحول کننده کسب کنند و معامله کنند. جلسات توجیهی ما را کشف کنید.