Data Science vs. Data Analytics: Hauptunterschiede

Data Science vs. Data Analytics

Unternehmen nutzen zunehmend Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. An der Spitze dieses Ansatzes haben sich zwei Schlüsseldisziplinen herausgebildet: Datenwissenschaft und Datenanalyse.

Während beide Bereiche dabei helfen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, konzentriert sich die Datenanalyse mehr auf die Analyse historischer Daten, um Entscheidungen in der Gegenwart zu treffen. Im Gegensatz dazu können Sie mit Data Science datengesteuerte Algorithmen erstellen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Diese Disziplinen unterscheiden sich erheblich in ihren Methoden, Werkzeugen und Ergebnissen. Das Verständnis dieser Unterschiede ist nicht nur für Datenexperten, sondern für jeden, der mit Daten arbeitet, von entscheidender Bedeutung.

Was ist Datenwissenschaft?

Unter Data Science versteht man die Untersuchung von Daten, die Analytik, Mathematik und Statistik kombiniert, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu leiten. Da es sich um ein interdisziplinäres Gebiet handelt, ist die Zusammenarbeit mehrerer Interessengruppen erforderlich:

• Domain-Experten
• Dateningenieure zur Verwaltung der Dateninfrastruktur
• Spezialisten für maschinelles Lernen (ML) entwickeln Vorhersagemodelle

Ziel ist es, Erkenntnisse zu liefern, die nicht nur beschreibender Natur sind (erklären, was passiert ist), sondern auch prädiktiver (Vorhersagen, was passieren könnte) und präskriptiver (Handlungsempfehlungen empfehlen).

Data Science deckt den gesamten Datenlebenszyklus ab: von der Erfassung und Bereinigung bis hin zur Analyse und Visualisierung. Datenwissenschaftler nutzen verschiedene Werkzeuge und Methoden wie maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und Deep Learning, um verborgene Muster aufzudecken und datenbasierte Vorhersagen zu treffen. Hier sind die entscheidenden Komponenten der Datenwissenschaft:

• Datensammlung: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIsund Web-Scraping.
• Datenbereinigung und Vorverarbeitung: Gewährleisten Datenqualität durch die Verwaltung fehlender Werte, die Eliminierung von Duplikaten, die Normalisierung von Daten und deren Vorbereitung für die Analyse.
• Explorative Datenanalyse (EDA): Nutzung statistischer Techniken und Visualisierungstools, um Datenverteilungen und Beziehungen zu verstehen.
• Modellierung: Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, um Ergebnisse vorherzusagen und Daten zu klassifizieren.
• Bewertung und Optimierung: Bewerten der Modellleistung mithilfe von Genauigkeits-, Präzisions- und Rückrufmetriken und Verfeinern von Modellen für eine verbesserte Genauigkeit.
• Einsatz: Implementierung von Modellen in Produktionsumgebungen, um Echtzeitvorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren.

Was ist Datenanalyse?

Während Datenanalyse ist Teil der Datenwissenschaft und untersucht historische Daten, um Trends, Muster und Erkenntnisse aufzudecken. Es hilft Ihnen, statistische und quantitative Techniken systematisch zu nutzen Prozessdaten und fundierte Entscheidungen treffen.

Das Hauptziel der Datenanalyse besteht darin, historische Daten zu analysieren, um spezifische Geschäftsfragen zu beantworten, Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren und Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein Analyseziel könnte beispielsweise darin bestehen, die Faktoren zu verstehen, die die Kundenabwanderung beeinflussen, oder Marketingkampagnen für höhere Konversionsraten zu optimieren.

Analysten nutzen Datenanalysen, um detaillierte Berichte und Dashboards zu erstellen, die Unternehmen dabei helfen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu überwachen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Datenanalysen sind in der Regel unkomplizierter und weniger komplex als Datenwissenschaften, da sie keine fortgeschrittenen Algorithmen für maschinelles Lernen oder Modellbildung erfordern.

Data Science vs. Data Analytics: Hauptunterschiede

Sowohl Data Science als auch Analytics beinhalten die Arbeit mit Daten und können zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse verwendet werden. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch im Umfang und der Tiefe ihrer Ansätze.

Datenanalyse ist im Allgemeinen fokussierter und neigt dazu, spezifische Fragen auf der Grundlage früherer Daten zu beantworten. Es geht darum, Datensätze zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Zwar kann es auch prädiktive Analysen zur Prognose zukünftiger Trends beinhalten, sein Hauptziel besteht jedoch darin, zu verstehen, was passiert ist und warum.

Auf der anderen Seite, Daten Wissenschaft ist ein breiteres Feld, das Datenanalyse und andere Techniken wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning umfasst. Datenwissenschaftler arbeiten häufig an komplexeren Problemen und verwenden fortschrittliche Algorithmen und Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren, was zu neuen datengesteuerten Produkten und Funktionen führt.

Mit anderen Worten: Während Datenanalysen Erkenntnisse liefern und Entscheidungen treffen können, nutzt die Datenwissenschaft Daten Systeme herzustellen, die Daten verstehen können und Entscheidungen oder Vorhersagen treffen. Es ist wie der Unterschied zwischen dem Verstehen der Daten und der Schaffung neuer Möglichkeiten, mit ihnen zu interagieren. Beide sind wertvoll, dienen aber unterschiedlichen Zwecken und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten.

Data Science vs. Data Analytics: Unterschiede im Prozess

Auch die Prozesse in der Datenwissenschaft und -analyse unterscheiden sich und spiegeln ihre unterschiedlichen Ziele und Methoden wider.

Data Science-Prozess

1. Unternehmensziel: Hier fangen Sie an. It würde helfen, wenn U ergriffen was der Kunde erreichen möchte voll. Sie definieren die Geschäftsziele, beurteilen die Situation, legen die Data-Science-Ziele fest und planen das Projekt. Es geht darum, ein solides Fundament für Ihr Projekt zu legen.
2. Datenerfassung und -integration: In diesem Schritt müssen Sie große Datensätze aus verschiedenen Bereichen sammeln, beispielsweise aus unstrukturierten Quellen, Datenbanken, APIs und Web Scraping. Sobald die Daten erfasst sind, werden sie integriert. Datenintegration kombiniert Daten aus vielen Quellen zu einem einheitliche Sicht. Es beinhaltet Datenumwandlung, Bereinigen und Laden, um die Rohdaten in einen ordnungsgemäßen Zustand zu überführen. Die integrierten Daten wird dann gespeichert in einem Data Warehousing oder eine Datensee. Diese Speichersysteme sind wichtig in der Datenanalyse und die Datenerfassung Wissenschaft und stellt die notwendige Infrastruktur zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen bereit.
3. Datenbereinigung und -vorbereitung: Datenreinigung und Vorbereitung beinhaltet Vorverarbeitung der Daten um es für die Analyse geeignet zu machen. Es beinhaltet die Behandlung fehlender Werte, was passieren könnte gefüllt sein Verwendung verschiedener Imputationsmethoden und Umgang mit Ausreißern, die die Ergebnisse verzerren könnten. Die Daten wird auch transformiert in ein geeignetes Format für die Analyse umwandeln, wie z. B. die Normalisierung numerischer Daten oder die Kodierung kategorialer Daten.
4. Explorative Datenanalyse (EDA): Bei EDA geht es darum, erste Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden die Daten mithilfe von Diagrammen und Diagrammen visualisiert, um Muster, Trends und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Zusammengefasste Statistiken werden ebenfalls berechnet um eine quantitative Beschreibung der Daten bereitzustellen.
5. Modellbau: In diesem Schritt werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art der Daten und dem vorliegenden Problem ab. Datenteams teilen diese Daten in zwei Sätze auf: Trainings- und Testsätze. Sie trainieren das Modell auf dem Trainingsset.
6. Modellbewertung: Nachdem sie das Modell erstellt haben, bewerten die Teams seine Leistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Erinnerung. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut das Modell ist leistet eine korrekte Vorhersage die Ergebnisse.
7. Einsatz: Schließlich sind Sie bereit, Ihre Erkenntnisse mitzuteilen. Sobald das Modell ausgewertet und verfeinert wurde, ist es implementiert ist in einer realen Umgebung für automatisierte Entscheidungsfindung. Sie müssen die Bereitstellung planen, das Modell überwachen und warten, den Abschlussbericht erstellen und das Projekt überprüfen.
8. Überwachung und Wartung: Teams überwachen kontinuierlich die Leistung des Modells nach der Bereitstellung, um sicherzustellen, dass es effektiv bleibt Zeit. Wenn die Leistung des Modells nachlässt, müssen sie es möglicherweise anpassen oder mit neuen Daten neu trainieren. Dieser Schritt ist für die Sicherstellung von entscheidender Bedeutung Das Modell bleibt relevant, wenn neue Daten eingehen.

Datenanalyseprozess

1. Ziele setzen: Der erste Schritt in jedem Analyseprojekt besteht darin, mit den Stakeholdern klare und messbare Ziele festzulegen. Diese Ziele sollten mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen und sollte spezifisch, messbar, erreichbar, relevant sein und Zeit gebunden. Die Stakeholder können alle sein, von Führungskräften und Managern bis hin zu Endbenutzern Wer hat ein begründetes Interesse am Ergebnis des Analyseprojekts.
2. Datenerfassung und -integration: In diesem Schritt müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Onlinediensten und Benutzerformularen sammeln. Data Warehouses und Data Lakes spielen eine Rolle Haupt Rolle hier. Sie speichern große Mengen strukturierter bzw. unstrukturierter Daten und bieten ein zentrales Repository für Daten, die bereinigt, integriert und zur Analyse bereit sind.
3. Datenreinigung: Mit der Datenbereinigung können Sie die Qualität der Daten sicherstellen, indem Sie Fehler korrigieren, fehlende Werte behandeln und Formate standardisieren. Tools wie SQL für strukturierte Daten und Hadoop oder Spark für Big Data verwendet werden in diesem Prozess. Es geht darum sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und für die Analyse bereit sind.
4. Datenanalyse: Jetzt ist es an der Zeit, die Daten zu untersuchen und Muster und Trends zu entdecken. Mithilfe statistischer Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens wollen wir die Daten verstehen und zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Für diese Phase sind häufig Tools wie R und Python sowie Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn erforderlich.
5. Datenvisualisierung: Hier erstellen Sie visuelle Darstellungen der Daten, um das Verständnis der Muster und Trends zu erleichtern. Tools wie Tableau, PowerBI oder Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn in Python, Hilfe beim Erstellen wirksam Visualisierungen.
6. Datenberichterstattung: Schließlich müssen Sie Ihre Ergebnisse in Berichten und Dashboards zusammenfassen, um sicherzustellen, dass sie leicht verständlich sind und die Geschäftsfragen beantworten, die den Prozess begonnen haben. Mit Berichtstools wie Tableau und PowerBI können Sie interaktive Dashboards erstellen die Entscheidungsträger nutzen können um die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen.

Erforderliche Fähigkeiten für Data Science vs. Data Analytics

Die für Data Science und Analytics erforderlichen Fähigkeiten spiegeln ihre unterschiedlichen Schwerpunkte und Methoden wider.

Erforderliche Fähigkeiten für Data Science

• Programmierung: Sie benötigen Kenntnisse in Python, R und Java. Diese Fähigkeit ist für das Schreiben von Skripten zum Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten unerlässlich.
• Maschinelles lernen: Algorithmen und Frameworks verstehen wie scikit-lernen, TensorFlow und PyTorch sind entscheidend. Damit können Sie Vorhersagemodelle erstellen und Muster aus komplexen Datensätzen extrahieren.
• Statistik und Mathematik: Eine solide Grundlage in statistischen Methoden, Wahrscheinlichkeit und linearer Algebra ist Haupt. Dies sind die Bausteine ​​für maschinelle Lernalgorithmen und statistische Analysen.
• Datenmanipulation: Erfahrung mit Datenverarbeitungstools wie Pandas und NumPy ist wichtig. Mit diesen Tools können Sie bereinigen, transformieren und Bereiten Sie Daten für die Analyse vor.
• Big Data-Technologien: Kenntnisse von Hadoop, Sparkund anderen Big-Data-Frameworks ist von Vorteil. Damit können Sie große Datenmengen verarbeiten und analysieren verbreitet in den heutigen datenreichen Umgebungen.
• Fachwissen: Es ist wichtig, sie zu verstehen und anzuwenden Data-Science-Konzepte für spezifische Branchenprobleme. Dieses hilft Ihnen dabei, aussagekräftige Erkenntnisse und Lösungen bereitzustellen Das hat relevant für das Unternehmen.

Erforderliche Fähigkeiten für die Datenanalyse

• SQL: Kenntnisse im Abfragen und Verwalten relationale Datenbanken ist ein Muss. Es ermöglicht Ihnen das Abrufen und Daten manipulieren effizient.
• Datenvisualisierung: Fachkenntnisse in Tools wie Tableau, Power BI und D3.js sind vorhanden wichtig. Es hilft Ihnen, Daten optisch ansprechend und verständlich darzustellen.
• Statistische Analyse: Das Verständnis der deskriptiven und inferenziellen Statistik ist von entscheidender Bedeutung. Damit können Sie Daten zusammenfassen und anhand von Beispieldaten Rückschlüsse auf Populationen ziehen.
• Excel: Fortgeschrittene Kenntnisse in der Bearbeitung und Analyse von Tabellenkalkulationen sind von Vorteil. Excel ist ein weit verbreitetes Tool zur Datenanalyse und -visualisierung.
• Kommunikation: Die Fähigkeit, Ergebnisse für nicht-technische Interessengruppen klar zu präsentieren, ist Haupt. Es stellt sicher, dass Ihre Erkenntnisse von Entscheidungsträgern verstanden und umgesetzt werden können.
• Geschäftssinn: Es ist wichtig, den Geschäftskontext zu verstehen und Erkenntnisse in strategische Empfehlungen umzuwandeln. Es stellt sicher, dass Ihre Analyse mit den Geschäftszielen übereinstimmt und einen Mehrwert schafft.

Data Science vs. Data Analytics: Tools

Die in Data Science und Data Analytics eingesetzten Tools sind auf ihre spezifischen Aufgaben und Anforderungen zugeschnitten.

Data-Science-Tools:

• Programmiersprachen: Python, R, Java.
• Bibliotheken für maschinelles Lernen: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
• Datenverarbeitung: Pandas, NumPy.
• Big-Data-Plattformen: Hadoop, Spark.
• Visualisierung: Matplotlib, Seaborn.
• Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs): Jupyter, RStudio.

Datenanalyse-Tools:

• SQL-Datenbanken: MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
• Datenvisualisierung: Tableau, Power BI, QlikView.
• Statistiksoftware: Excel, SAS, SPSS.
• BI-Tools: Schau mal, Domo.
• Skriptsprachen: Python für Skripterstellung und Automatisierung.
• Reporting: Microsoft Excel, Google Data Studio.

Data Science vs. Data Analytics: Die Anwendungsfälle

Sowohl Data Science als auch Analytics haben breite Anwendungsmöglichkeiten, ihre Anwendungsfälle unterscheiden sich jedoch in Umfang und Komplexität.

Anwendungsfälle für Data Science:

1. Wartungsintervalle planen : Maschinenausfälle können in Branchen wie der Fertigung oder der Luftfahrt zu erheblichen Ausfallzeiten und finanziellen Verlusten führen. Mit Data Science können Unternehmen Maschinen nutzen lernen zu Verarbeiten Sie Sensordaten und prognostizieren Sie, wann eine Maschine ausfallen könnte. Dieser Prozess beinhaltet die Analyse vergangener Ausfälle und die Vorhersage zukünftiger Ausfälle auf der Grundlage komplexer Echtzeit-Sensordatenmuster.
2. Entdeckung eines Betruges: Finanzbetrug ist oft komplex und entwickelt sich schnell, sodass es mit regelbasierten Systemen schwierig zu erkennen ist. Mit maschinellem Lernen können Datenwissenschaftler jedoch ungewöhnliche Muster erkennen, die auf Betrug hinweisen können. Diese Erkennung geht über die herkömmliche Datenanalyse hinaus, bei der Transaktionen möglicherweise nur auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder Schwellenwerte gekennzeichnet werden.
3. Empfehlungssysteme: Unternehmen wie Netflix und Amazon empfehlen Produkte oder Filme basierend auf Benutzerpräferenzen, auch wenn ähnliche Artikel noch nie gekauft oder angesehen wurden. Techniken wie Filterung oder Deep Learning sagen Präferenzen basierend auf Mustern in den Daten voraus. Im Gegensatz dazu segmentiert die Datenanalyse Benutzer möglicherweise nur auf der Grundlage ihres früheren Verhaltens, was für die Personalisierung weniger effektiv ist.
4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Anwendungen wie Sprachassistenten oder Chatbots müssen die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren natürlich. Datenwissenschaftler nutzen ML und Deep Learning, um die Semantik und den Kontext von Sprache zu erfassen, was herkömmliche Datenanalysen nicht leisten können.
5. Bilderkennung: In Bereichen wie dem Gesundheitswesen und autonomen Fahrzeugen ist die Erkennung von Bildern – etwa zur Identifizierung von Krankheiten in der medizinischen Bildgebung oder zur Erkennung von Objekten auf der Straße – von entscheidender Bedeutung. Fortschrittliche datenwissenschaftliche Methoden wie Faltungs-Neuronale Netze können Muster in Bilddaten identifizieren. Für diese Fähigkeit ist die Datenanalyse, die sich normalerweise mit strukturierten numerischen oder kategorialen Daten befasst, nicht ausgestattet.
6. Stimmungsanalyse: Um die Stimmung der Kunden zu verstehen, müssen unstrukturierte Daten wie Kundenbewertungen oder Kommentare in Social-Media-Beiträgen analysiert werden. Datenwissenschaftler nutzen NLP und maschinelles Lernen, um die Stimmung hinter Textdaten zu erkennen, was über die Möglichkeiten herkömmlicher Datenanalysen hinausgeht.

Anwendungsfälle für Datenanalysen:

• Verkaufstrendanalyse: Datenanalysen ermöglichen es Einzelhandelsunternehmen, historische Verkaufsdaten zu analysieren und Muster und Trends aufzudecken. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, beliebte Produkte, Hauptsaisons und potenzielle Bereiche für Umsatzwachstum zu identifizieren und so ihre Lagerbestandsentscheidungen zu beeinflussen.
• Kundensegmentierung: Unternehmen können sich damit befassen Kundendaten Durch Datenanalysen werden gemeinsame Merkmale wie Kaufverhalten oder Demografie identifiziert. Datenanalyse verwendet wird herstellen Kundendaten, Anwendung von Clustering-Algorithmen zur Gruppierung von Kunden basierend auf gemeinsamen Merkmalen. Diese Segmentierung informiert über gezielte Marketingstrategien. Es hilft Ihnen beim Erstellen mehr personalisierte Marketingkampagnen, verbessern die Kundenbindung und steigern den Umsatz.
• Optimierung der Lieferkette: Mithilfe von Datenanalysen können Sie Lagerbestände, Lieferantenleistung und Lieferzeiten überprüfen. Statistische Analysen können dabei helfen, Engpässe zu erkennen und einen Fahrplan für Prozessverbesserungen bereitzustellen.
• Risikomanagement: Die Datenanalyse untersucht historische Markttrends und Anlageleistungsdaten im Finanzsektor. Diese Analyse hilft bei der Risikobewertung und informiert über Entscheidungen über die Ressourcenallokation und zukünftige Anlagestrategien.
• Gesundheitsanalytik: Im Gesundheitswesen verfolgt die Datenanalyse die Patientenergebnisse und identifiziert Risikofaktoren für verschiedene Erkrankungen. Diese Analyse unterstützt Gesundheitsdienstleister dabei, datengesteuerte Entscheidungen über Behandlungspläne zu treffen.
• Website Analytics: Datenanalysen sind entscheidend für das Verständnis von Benutzerinteraktionen mit Websites. Es verarbeitet Daten über Benutzerinteraktionen mit Websites, was statistische Analysen und möglicherweise A/B-Tests umfasst. Die Ergebnisse können eine verbesserte Benutzererfahrung, höhere Konversionsraten und ein effektiveres Website-Design sein. Unternehmen können ihre Website verbessern, indem sie Seitenaufrufe und Bounces analysieren Preiseund Engagement-Raten.

Final Word

Datenwissenschaft und Datenanalyse sind beide von entscheidender Bedeutung, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Jeder Bereich hat einzigartige Ziele, Prozesse, Fähigkeiten, Werkzeuge und Anwendungsfälle. Wenn wir uns durch die Komplexität von Data Science und Datenanalyse bewegen, wird deutlich, dass eine robuste Datenmanagementlösung die Grundlage für den Aufbau von Datenpipelines ist, die einen nahtlosen Datenfluss sowohl für Data Science- als auch für Datenanalyseaufgaben ermöglichen.

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