डेटा विज्ञान बनाम बिजनेस एनालिटिक्स के बीच अंतर
परिचय
“क्या मापा जाता है, प्रबंधित हो जाता है”
– पीटर ड्रूक्कर
उपर्युक्त उद्धरण इस कारण का सही सारांश है कि कंपनियां डेटा से संबंधित अध्ययनों में निवेश करने का विकल्प क्यों चुनती हैं। व्यवसाय विशिष्ट लोगों से लेकर सामान्य लोगों तक के विभिन्न प्रश्नों पर प्रकाश डालने के प्रयास में, डेटा कठोर मॉडलिंग और अंतर्दृष्टि निष्कर्षण के अधीन होते हैं। व्यावसायिक समस्याओं का उत्तर देने के संदर्भ में, हम डेटा विज्ञान और बिजनेस एनालिटिक्स पर चर्चा करते हैं। डेटा विज्ञान और बिजनेस एनालिटिक्स दोनों में डेटा एकत्रण शामिल है , मॉडलिंग शामिल हैऔर अंतर्दृष्टि एकत्रण। दोनों के बीच का अंतर यह है कि बिजनेस एनालिटिक्स व्यवसाय से संबंधित समस्याओं जैसे लागत, लाभ इत्यादि के लिए विशिष्ट है जबकि डेटा विज्ञान व्यवसाय पर भूगोल, मौसमी कारकों और ग्राहक प्राथमिकताओं के प्रभाव जैसे सवालों का जवाब देता है। संक्षेप में, डेटा विज्ञान दो का बड़ा या सुपरसेट है। डेटा विज्ञान कई प्रकार के सवालों के जवाब देने के लिए एल्गोरिदम बिल्डिंग और तकनीक के साथ डेटा को जोड़ती है। हाल ही में मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपने राउंड कर रहे हैं और अगले स्तर पर डेटा विज्ञान लेने के लिए तैयार हैं। दूसरी तरफ, व्यवसाय विश्लेषिकी समाधान और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय अवधारणाओं के साथ कंपनी डेटा का विश्लेषण है।
डेटा विज्ञान बनाम बिजनेस एनालिटिक्स (इंफोग्राफिक्स) के बीच हेड तुलना के प्रमुख
नीचे डेटा विज्ञान बनाम बिजनेस एनालिटिक्स के बीच शीर्ष 9 तुलना है
डेटा विज्ञान बनाम बिजनेस एनालिटिक्स के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा विज्ञान आंकड़ों, एल्गोरिदम, और प्रौद्योगिकी का उपयोग कर डेटा अध्ययन का विज्ञान है जबकि बिजनेस एनालिटिक्स व्यवसाय डेटा का सांख्यिकीय अध्ययन है।
- डेटा विज्ञान एनालिटिक्स के क्षेत्र में अपेक्षाकृत हालिया विकास है जबकि 19वीं शताब्दी के उत्तरार्ध से बिजनेस एनालिटिक्स रहा है।
- डेटा विज्ञान में बहुत सारे कोडिंग कौशल शामिल हैं जबकि बिजनेस एनालिटिक्स में ज्यादा कोडिंग शामिल नहीं है।
- डेटा विज्ञान बिजनेस एनालिटिक्स का एक सुपरसेट है।इसलिए, डेटा विज्ञान कौशल वाले व्यक्ति बिजनेस एनालिटिक्स कर सकते हैं लेकिन इसके विपरीत नहीं।
- बिजनेस एनालिटिक्स से एक कदम आगे डेटा विज्ञान एक लक्जरी है।हालांकि, व्यवसाय के लिए कामकाजी समझने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए व्यवसाय विश्लेषिकी अनिवार्य है।
- डाटा विज्ञान विश्लेषण परिणामों का उपयोग कंपनी के दिन-प्रतिदिन निर्णय लेने में नहीं किया जा सकता है, जबकि प्रबंधन में बिजनेस एनालिटिक्स महत्वपूर्ण निर्णय लेना महत्वपूर्ण है।
- डेटा विज्ञान एक स्पष्ट कट सवाल का जवाब नहीं देता है।सवाल ज्यादातर सामान्य हैं। बिजनेस एनालिटिक्स, हालांकि, ज्यादातर विशिष्ट व्यापार से संबंधित प्रश्नों का उत्तर ज्यादातर वित्तीय है।
- डेटा विज्ञान उन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जो बिजनेस एनालिटिक्स इसके विपरीत नहीं हो सकते हैं।
- डेटा विज्ञान संरचित और असंगठित डेटा दोनों का उपयोग करता है जबकि बिजनेस एनालिटिक्स ज्यादातर संरचित डेटा का उपयोग करता है ।
- डेटा विज्ञान में विशेष रूप से यंत्र अधिगमऔरकृत्रिम बुद्धिमत्ता के आने के साथ छलांग और सीमाएं लेने की क्षमता है जबकि बिजनेस एनालिटिक्स अभी भी धीमी गति से कदम उठा रहा है।
- डेटा वैज्ञानिक कई गंदे डेटा में नहीं आते हैं जबकि व्यापार विश्लेषकों करते हैं।
- डाटा विज्ञान डेटा की उपलब्धता पर काफी हद तक निर्भर करता है जबकि बिजनेस एनालिटिक्स नहीं है।
- डेटा विज्ञान में निवेश की लागत अधिक है जबकि बिजनेस एनालिटिक्स कम है।
- डेटा विज्ञान आज के डेटा के साथ तालमेल रख सकता है।डेटा उगाया गया है और विभिन्न प्रकार के डेटा में ब्रांच किया गया है। डेटा वैज्ञानिक इस से निपटने के लिए सही कौशल से लैस हैं। व्यापार विश्लेषकों, हालांकि, इसका अधिकार नहीं है।
डेटा विज्ञान बनाम बिजनेस एनालिटिक्स तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा विज्ञान | व्यापारिक विश्लेषणात्मक |
| अवधि का सिक्का | डीजे पाटिल और जेफ हैमरबाकर जो क्रमशः लिंक्डइन और फेसबुक में काम कर रहे थे, ने पहली बार 2008 में डेटा वैज्ञानिक शब्द बनाया। | बिजनेस एनालिटिक्स का उपयोग 19 वीं शताब्दी के उत्तरार्ध से किया गया था जब इसे फ्रेडरिक विंसलो टेलर द्वारा रखा गया था। |
| संकल्पना | आंकड़ों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा अनुमान, एल्गोरिदम बिल्डिंग और सिस्टम के अंतःविषय क्षेत्र। | व्यावसायिक डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करें।
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| आवेदन-शीर्ष 5 उद्योग |
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| कोडिंग | कोडिंग व्यापक रूप से प्रयोग किया जाता है। यह क्षेत्र कंप्यूटर विज्ञान के ध्वनि ज्ञान के साथ पारंपरिक विश्लेषिकी प्रथाओं का संयोजन है। | बहुत कोडिंग शामिल नहीं है।अधिक आंकड़े उन्मुख। |
| भाषा सिफारिशें | सी / सी ++ / सी #, हास्केल, जावा, जूलिया, मैटलैब, पायथन, आर, एसएएस, स्कैला, एसक्यूएल, स्टाटा | सी / सी ++ / सी #, जावा, मैटलैब, पायथन, आर एसएएस, स्कैला, एसक्यूएल |
| आंकड़े | एल्गोरिदम बिल्डिंग और कोडिंग के बाद विश्लेषण के अंत में सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है। | पूरा विश्लेषण सांख्यिकीय अवधारणाओं पर आधारित है। |
| कार्य चुनौतियां |
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| डेटा की आवश्यकता है | दोनों संरचित और असंगठित डेटा। | मुख्य रूप से संरचित डेटा। |
| भविष्य के रुझान | यंत्र अधिगम और कृत्रिम बुद्धिमत्ता | संज्ञानात्मक एनालिटिक्स , कर विश्लेषिकी |
निष्कर्ष
डेटा विज्ञान और बिजनेस एनालिटिक्स दोनों में हालिया घटनाओं को देखते हुए, व्यवसायों का विश्लेषण करने के तरीके में एक बड़ी बदलाव की उम्मीद कर सकते हैं। तेजी से बढ़ते डेटा या बिग डेटा के साथ, व्यवसायों को डेटा की विभिन्न किस्मों का पता लगाने और प्रबंधन को महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद मिलेगी। यह सिर्फ वित्तीय विश्लेषण नहीं है बल्कि कंपनी की वृद्धि में योगदान देने में भूमिका निभाता है ग्राहक प्राथमिकताएं, भूगोल इत्यादि। डेटा की भविष्यवाणी भी दिन का आदेश प्रतीत होता है। प्रबंधन जानना चाहता है कि भविष्य में वे दो साल क्यों खड़े रहेंगे ताकि वे आत्मविश्वास निर्णय ले सकें।
डेटा और सामान्य प्रवृत्तियों के अतिरिक्त, एक महत्वपूर्ण कारक कौशल सीखना है। डेटा विज्ञान और बिजनेस एनालिटिक्स दोनों कर्मचारियों को सीखने और सुधारने के लिए बहुत सारे क्षेत्रों की पेशकश करते हैं। वास्तव में, यह सीखना हाल के घटनाक्रमों को बनाए रखने के लिए जरूरी है। वह दिन थे जब विश्लेषण में आंकड़े और सर्वेक्षण डेटा शामिल थे। छात्रों और कर्मचारियों को बहुमुखी होना चाहिए और लगातार नए कौशल सीखने का लक्ष्य रखना चाहिए। डेटा और सीखने के रुझान बदलने के साथ, डेटा विज्ञान और बिजनेस एनालिटिक्स के अवसरों को गर्म खोलने के रूप में माना जा सकता है। आगे आने वाले अवसर बहुत हैं।
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