Sia Data Science che Business Analytics implicano la raccolta di dati, la modellazione, l'analisi e l'acquisizione di insight, ma potresti chiederti cosa distingue la scienza dei dati e la business analytics. In questa panoramica, illustreremo cosa si intende per Business Analytics, cos'è Data Science e come differiscono.
Cosa si intende per Business Analytics
L'ambito dei Business Analytics è lo studio statistico dei dati aziendali, che è stato sfruttato dalle aziende praticamente da quando sono nate le prime imprese.
Generalmente, è una tecnica applicata per risolvere problemi che sono molto specifici per il business, come i costi e le entrate.
Cosa si intende per Data Science
La Data Science presenta un quadro molto più ampio del business. Non cerca solo approfondimenti di dati più approfonditi, ma prescrive anche strategie in modo più efficiente.
La Data Science non si concentra sulla descrizione dei fatti da cui gli imprenditori possono analizzare, ma fornisce una strategia completa prendendo in considerazione molti fattori esogeni da comportamenti interni ed esterni riflessi da dati storici o trasversali.
Le 10 principali differenze tra Business Analytics e Data Science
- La Data Science richiede vaste capacità di coding e conoscenze statistiche, mentre l'analisi dei Business Analytics richiede una conoscenza minima del coding e del processo statistico poiché l'attenzione è rivolta alla visualizzazione dei dati e alle query di dati.
- I concetti principali della Data Science ruotano attorno all'apprendimento automatico, in cui le tradizionali discipline di stima parametrica e non parametrica sono alla base. D'altra parte, per i Business Analytics, l'analisi cognitiva è più comune.
- I Business Analytics rappresentano una necessità in cui la conoscenza delle performance aziendali è una chiave per il successo aziendale. La Data Science è considerata più un lusso.
- Sebbene il costrutto matematico della statistica sia una vecchia disciplina, la pratica della Data Science è un nuovo concetto. D'altra parte, le analisi di business sono in circolazione da quando esistono le aziende.
- La Data Science è altamente intuitiva e più predittiva per sua natura. Scopre il fenomeno sottostante, che si traduce in ciò che i Business Analytics presentano in superficie. Allo stesso tempo, prevede e suggerisce strategie ottimali, che non rientrano nello scopo tipico dello sforzo di analisi aziendale.
- La Data Science richiede in genere più dati, sia dati aziendali interni che dati esterni come dati demografici, di contesto e social media.
- Ogni azienda ha questi due aspetti interdipendenti: risolvere i problemi immediati tramite soluzioni rapide e tenere d'occhio il quadro generale prevedendo e proponendo nuove direzioni. Per la prima parte, i Business Analytics sono un ottimo strumento per le decisioni quotidiane, mentre la Data Science agisce a livello strategico a lungo termine.
- La Data Science può spesso rispondere a domande che non rientrano nel campo dei Business Analytics. Esistono diversi tipi di casi in cui si utilizza l'uno o l'altro. La Data Science utilizza spesso dati non strutturati piuttosto che strutturati, cerca più dati di comportamento di base e presenta la causalità nei processi che possono essere guidati da attività interne, dati sui social media o altri dati esterni. La conversione di informazioni vocali, grafiche e di testo in dati numerici viene spesso sfruttata in Data Science, mentre i Business Analytics utilizzano principalmente dati strutturati come i dati transazionali, dei clienti e dei prodotti.
- I Business Analytics offrono informazioni chiare e precise per aiutare a prendere importanti decisioni aziendali. I risultati della Data Science non vengono utilizzati direttamente dai responsabili delle decisioni aziendali. Gli sforzi comuni della Data Science sono di convalidare o confutare diverse ipotesi, testarle valutandone rischi e probabilità di successo.
- Il costo della Data Science è molto più elevato rispetto a quello delle attività di Business Analytics poiché sono necessari molti più dati, oltre a competenze di coding più sofisticate e la capacità di elaborare grandi volumi di dati.
Diverse implementazioni, diversi risultati
Conclusioni
Queste erano solo alcune differenze tra i due argomenti e una panoramica su questo argomento vasto e ricco. I recenti sviluppi in Data Science e Business Analytics stanno per cambiare le dinamiche delle imprese e le regole del gioco per i player che stanno cercando di rimanere competitivi sul mercato.
Con la rapida crescita e la proliferazione dei big data e delle analisi predittive, i decision maker all'interno delle aziende non fanno più affidamento unicamente sulle informazioni di business; invece, vogliono capire meglio il futuro in modo che l'azienda possa lasciare il segno nel momento presente.