Er zijn twee methoden voor het verwerken van data: data science en data analytics. Beide stellen je in staat om de klantenservice te verbeteren, kosten te verlagen en de bedrijfsvoering te optimaliseren.
Hoewel data science en data analytics op elkaar lijken, werken en presenteren ze informatie op een andere manier. Dit artikel zal hun aard nader toelichten.
Definitie en procedures van data science
Data science is een term die wordt gebruikt om een aanpak te beschrijven die wiskunde, statistiek en computerwetenschappen combineert om grote hoeveelheden data voor te bereiden op data-analyse. Dit stelt data-analisten in staat om waardevollere informatie uit de verzamelde hoeveelheid te halen. Om deze rol effectief te vervullen, moet je goed bekend zijn met de fasen van de data science-levenscyclus. Vastleggen – De eerste stap omvat meestal data-extractie. Dit proces verzamelt informatie uit verschillende bronnen, zoals e-mails, bestanden, webpaginaʼs, pdfʼs en gescande tekst. Onderhoud – Onderhoud wordt ook wel data warehousing genoemd, omdat het gaat om het veilig opslaan van informatie. Het omvat ook het verwijderen of corrigeren van corrupte en onjuiste gegevens (opschonen) en het converteren van de informatie naar machineleesbare vormen (verwerken). Analyse – Dit is het proces van het verkennen van informatie om trends te detecteren en bewijs te testen om aannames te bevestigen. Het omvat vaak het ontdekken van de betekenis van datasets door middel van kwalitatieve analyse.
Definitie en typen data-analyse
Data-analyse is het proces van het onderzoeken van ruwe informatie om u te helpen conclusies over de data te trekken. Het is onderdeel van datawetenschap. De meeste technieken die bij deze procedure betrokken zijn, zijn geautomatiseerd in algoritmen en andere arrangementen om de data gemakkelijk begrijpelijk te maken.
Uw data-analyse kan vrijwel alle informatie omvatten om uw bedrijfsvoering te verbeteren. Het kan statistieken en trends aan het licht brengen die je anders niet zou kunnen vinden in enorme hoeveelheden data. Je kunt de resultaten van de analyse vervolgens gebruiken om je processen en algehele efficiëntie te stroomlijnen. Stel bijvoorbeeld dat je een productiebedrijf bent. Je zou data-analyse gebruiken om de werkplanning, stilstandtijd en gebruiksduur van machines te registreren. Je zou dieper in de informatie kunnen duiken om je werkbelasting beter te plannen en ervoor te zorgen dat de apparatuur op maximale capaciteit werkt. Data-analyse doet veel meer dan alleen productieknelpunten aanwijzen. Gamingbedrijven gebruiken deze methode vaak om beloningen voor spelers in te stellen die andere spelers aanmoedigen om in het spel te blijven. Ook contentorganisaties gebruiken de informatie om ervoor te zorgen dat hun publiek blijft klikken, de content opnieuw ordenen of bekijken. Er zijn vier hoofdtypen data-analyse. Diagnostische analyse – Dit type data-analyse richt zich op de oorzaken van verbanden tussen variabelen of trends. Het ondersteunt zakelijke beslissingen met overtuigende informatie. Beschrijvende analyse – U kunt beschrijvende analyse gebruiken om informatie uit het verleden en het heden te onderzoeken en zo uw bedrijf beter te begrijpen. Het is cruciaal voor uw business intelligence, omdat het opvallende trends identificeert met behulp van Microsoft Excel en andere tools. Voorschrijvende analyse – Voorschrijvende analyse maakt gebruik van machine learning, simulaties, grafieken, neurale netwerken en andere technieken om aan te bevelen hoe de prestaties geoptimaliseerd kunnen worden en uw bedrijf kan groeien. Met andere woorden, het vertelt je wat je moet doen om je concurrenten te overtreffen.
Hoe lijken data science en data analytics op elkaar?
Data analytics en data science hebben veel overeenkomsten.
Het verwerken van grote hoeveelheden data
Experts in data science en data analytics manipuleren enorme hoeveelheden informatie met talloze datapunten. Deze kolossale databases kunnen informatie van lage kwaliteit bevatten die moet worden opgeschoond, georganiseerd en onderhouden om de nauwkeurigheid te garanderen. Beide vakgebieden streven ernaar dit te bieden.
Technische vaardigheden
Zowel data science als data analytics vereisen diverse programmeervaardigheden, zoals SQL, Tableau, Python en R. Uw medewerkers moeten ook weten hoe ze informatie kunnen verwerken in tools voor datavisualisatie en Microsoft Excel. Professionals in deze vakgebieden moeten een systematische aanpak hebben voor projectmanagement en probleemoplossing.
Uitstekende communicatieve vaardigheden
Data scientist en data analyst werken met verschillende afdelingen. Sommige mensen uit deze sectoren zijn niet technisch onderlegd, daarom moeten experts in beide vakgebieden hun rapporten duidelijk en effectief presenteren. Hoewel data science en data analytics op elkaar lijken, zijn er veel opmerkelijke verschillen tussen de twee. Data science is een breder begrip. Zoals eerder aangegeven, is data analytics een onderdeel van data science. Data science is een overkoepelende term die machine learning, data mining en vele andere disciplines omvat. Het probeert de toekomst te voorspellen door patronen te gebruiken die door een data-analist worden aangeleverd om zinvolle inzichten te verkrijgen uit een scala aan bronnen. Dit betekent ook dat data science en data analytics verschillende benaderingen hebben van ruwe informatie. Data scientists stellen vragen, terwijl data-analisten zoeken naar antwoorden op de vragen die door data scientists worden gesteld. Specifieke opleidingsachtergronden Een data scientist houdt zich meer bezig met het construeren en ontwerpen van nieuwe procedures voor dataproductie en -modellering. Ze gebruiken een breed scala aan technieken, waaronder machine learning en data mining, om informatie te filteren. Daarom is een masterdiploma in data science of een ander geavanceerd vakgebied noodzakelijk voor professionele ontwikkeling. Een data-analist onderzoekt grote hoeveelheden informatie om trends te ontdekken en visuele representaties te creëren die helpen bij het nemen van betere strategische beslissingen. Om deze taken correct uit te voeren, hebben ze de juiste opleiding nodig. Daarom volgen analisten doorgaans een bacheloropleiding in wiskunde, techniek, technologie of natuurwetenschappen. Soms behalen ze daarnaast een masterdiploma in analytics of aanverwante vakgebieden. Ze zoeken vaak ervaring met databases, voorspellende analyses, modellering en programmeren.
Enkele variaties in technische vaardigheden
Hoewel data scientist en data analyst grotendeels dezelfde technische vaardigheden gebruiken, kunnen er enkele verschillen zijn. Hier zijn bijvoorbeeld de technische (harde) vaardigheden die een data scientist kan leren via data science-cursussen:
- Programmeertalen
- Statistiek
- Informatica
Daarentegen richten opleidingen in data-analyse zich doorgaans op de volgende vaardigheden:
- Voorspellende modellen
- Data-analyse en datawarehousing
- Datamining
Interesses
Een ander belangrijk verschil tussen datawetenschappers en data-analisten is hun interessegebied.
Datawetenschappers zijn bedreven in wiskunde, informatica en statistiek. Dit vakgebied vereist echter over het algemeen geen geavanceerde kennis van specifieke sectoren. De wetenschappers hebben een basiskennis van uw bedrijfswereld nodig om de gegevens te begrijpen die u nodig hebt om uw bedrijfsvoering te verbeteren.
Data-analisten hebben een passie voor statistiek, programmeren en cijfers. Als beheerders van uw bedrijfsgegevens werken ze mogelijk uitsluitend met databases om bruikbare inzichten uit complexe bronnen te leveren. Ze moeten ook een diepgaand begrip hebben van uw branche.
Verantwoordelijkheden
Wanneer u overweegt of u een data scientist of data analyst nodig hebt, moet u bepalen welke rollen u van uw medewerkers verwacht.
Een data scientist kan een breed scala aan verantwoordelijkheden hebben, afhankelijk van de behoeften van uw organisatie.
- Informatie verzamelen en databronnen identificeren
- Gestructureerde of ongestructureerde grote hoeveelheden data analyseren Informatie
- Strategieën en oplossingen ontwikkelen om zakelijke problemen op te lossen
- Samenwerken met leiders en andere teamleden om gedegen datastrategieën te ontwikkelen
- Patronen en trends ontdekken en modules en algoritmen combineren
- Informatie presenteren met behulp van datavisualisatietools en -technieken
- Geavanceerde technologieën onderzoeken om innovatieve datastrategieën te ontwikkelen
- Analytische oplossingen creëren door data te verzamelen en weer te geven
- Engineers helpen bij het bouwen van hoogwaardige datapijplijnen
- Data-analisten en business intelligence-ontwikkelaars ondersteunen waar nodig
- Samenwerken met pre-sales- en salesteams om kosten te verlagen, te schatten en te optimaliseren
- De algemene prestaties en effectiviteit van bestaande dataoplossingen verbeteren
- Op de hoogte blijven van de nieuwste technologieën, trends en tools
- Samenwerken met productteams en andere partners om datagedreven oplossingen aan te bieden met behulp van originele concepten
- Analytische oplossingen voor uw bedrijf creëren met machine learning en toegepaste statistiek
- Discussies leiden en het beoordelen van de haalbaarheid van machine learning- of AI-oplossingen voor uw processen
- Het ontwerpen, implementeren en monitoren van datapijplijnen
- Het houden van kennisdelingssessies met andere afdelingen om efficiënt datagebruik te garanderen
Een data-analist heeft normaal gesproken de volgende taken:
- Helpen bij het onderhouden en ontwerpen van databases en datasystemen door data-gerelateerde problemen aan te pakken, zoals codeerfouten
- Informatie verzamelen uit primaire en secundaire bronnen
- Verzamelde data reorganiseren in formaten die gemakkelijk te begrijpen zijn voor machines of mensen
- Datasets interpreteren met statistische tools
- Aandacht besteden aan patronen en trends die voorspellende en beschrijvende analyses kunnen faciliteren
- Aantonen waarom hun werk belangrijk is in verschillende contexten contexten, zoals wereldwijd, nationaal en lokaal
- Uitleggen hoe verschillende trends van invloed zijn op uw branche en organisatie
- Rapporten samenstellen voor leiders die patronen, voorspellingen en trends duidelijk communiceren met relevante informatie
- Samenwerken met leiders, ingenieurs en programmeurs om mogelijkheden te ontdekken om processen te verbeteren, beleid te ontwikkelen en systeemwijzigingen aan te bevelen
- De juiste documenten maken die hun data-analyseprocedure vereenvoudigen
- Samenwerken met het management om informatie en bedrijfsbehoeften te prioriteren
- Analyses dupliceren of repliceren wanneer nodig
Vul uw zakelijke lacunes in door het juiste talent te werven
Uw bedrijf heeft een groot aantal doelstellingen. Ongeacht uw doelen heeft u hoogwaardige data nodig om uw initiatieven te implementeren. Datawetenschappers en data-analisten kunnen u helpen de juiste keuze te maken. Elk beroep vult specifieke lacunes op. Als u bruikbare inzichten en algemene kennis over big data nodig hebt, heeft u waarschijnlijk een datawetenschapper nodig. Als u daarentegen datagestuurde aanbevelingen nodig hebt om strategieën te formuleren of specifieke programmeerproblemen op te lossen, kunt u overwegen een data-analist in te huren.
