企業が集めうる実行可能なインサイトや結果のために、ビッグデータは今日、技術の世界においては大きな要素になっています。しかし、このような大きいデータセットの作成にはまた、適切な情報を見つけるために、それらを通じて構文解析するための適切なツールを理解し、手元に置くことが必要です。ビッグデータをよりよく理解するには、データサイエンスやアナリティクスの分野は大部分が学究的環境に移り、代わりにビジネスインテリジェンスやビッグデータのアナリティクスツールの不可欠な要素になりつつあります。

しかし、データアナリティクスとデータサイエンスを区別するのは混乱を招くかもしれません。この2つは相互につながっているにもかかわらず、異なる結果を提供し、異なる手法を求めます。ビジネスが生むデータを研究する必要がある場合、何を提供するか、それぞれがどのように固有かを理解することが重要です。ビッグデータアナリティクスを最適化する支援をするため、弊社は両方のカテゴリーを分解し、その違いを調べ、提供する価値を明らかにします。

データサイエンス

データサイエンスは、大きい未加工および非構造化データから実行可能なインサイトを発見することに焦点を当てた学際的分野です。この分野は、主に弊社が知らないことへの回答を発見することに集中しています。データサイエンスの専門家は、まだ考えられたことのない問題への解決策を確立するため大量のデータセットを構文解析するため、コンピューターサイエンスや予測アナリティクス、統計、機械学習を取り入れて、回答を得るために様々な手法を利用します。

データサイエンティスト の主な目標は、特定の質問へは関心を示さず、すべき適切な質問を発見することを強調して、質問をし、潜在的な研究手段を特定することです。専門家は、潜在的な傾向を予測し、異種の分断されたデータソースを探索し、情報を分析するより適切な手段を見つけることでこれを達成します。

Full Stack vs. Data Visualization

データアナリティクス

データアナリティクスは、既存のデータセットでの統計分析の処理および実施に焦点を置いています。アナリストは、現在の問題に対して実行可能なインサイトを発見するためにデータを獲得、処理および整理する方法を作成し、このデータを提示する最善の方法を確立することに専念します。分かりやすく言えば、データアナリティクスの分野は、知っている質問や回答がわからない質問に対する問題を解決することに向けられています。さらに重要なことに、これは、即時改善につながりうる結果を生むことに基づいています。

データアナリティクスはまた、結果を簡素化する一方で様々なデータソースの結合に役立ち、つながりを特定するより広い統計および分析のいくつかの異なる分岐も含みます。

Sisense アナリティクスを見てみる :

Profit & Loss - Financial Dashboard

違い

多くの人が同じ意味でこの用語を使用していますが、データサイエンスやビッグデータアナリティクスは固有の分野で、両者の主な違いはその範囲です。データアナリティクスは、大きいデータセットを発掘するのに使用される分野のグループに対する包括的な用語です。データアナリティクスは、よりこのことに焦点を当てており、より大きいプロセスの一部とも考えられます。アナリティクスは、既存の問い合わせに基づいて直ちに適用できる実行可能なインサイトを実現することに専念しています。

これら 2 つの分野間のもう 1 つの重要な違いは、探索の問題です。データサイエンティストは、特定の問い合わせには関係がなく、代わりにインサイトを明らかにするための非構造化手段を時に用いた大量のデータの構文解析に関係します。データ分析は集中するとよりよく機能し、既存のデータに基づく回答が必要だという質問を念頭に置きます。データサイエンスは、ビッグデータアナリティクスがなされた質問への回答を発見することに重点を置いている一方で、どの質問をなすべきかに集中するより広いインサイトを生みます。

さらに重要なことに、データサイエンスは、特定の質問を派遣することよりも、質問をすることに関係しています。この分野は、データを分析し、モデル化するより適切な方法の実現の他、既存のデータに基づいた潜在的な傾向の確立に集中しています。

Data ScienceData Analytics
範囲マクロミクロ
目標適切な質問をする実行可能なデータを発見する
主な分野機械学習、AI、検索エンジンのエンジニアリング、企業アナリティクスヘルスケア、ゲーム、旅行、差し迫ったデータの要求
ビッグデータの使用使用使用

2 つの分野は、同じコインの異なる面と考えられ、その機能は非常に相互の関連性が高いです。データサイエンスは、重要な基盤を構築し、大きいデータセットを構文解析して、初回観察、今後の傾向、重要である可能性のある潜在的なインサイトを作成します。情報がどのように分類され、理解されるかを改善できるため、この情報自体が、一部の分野、特にモデリング、機械学習の改善、AI アルゴリズムの強化において有用です。しかし、データサイエンスは、難しい質問の途中でほとんど何も提供しない一方で、気付かなかった重要な質問を行います。データアナリティクスを混合物に追加することによって、知らないことを実用的なアプリケーションで実行可能なインサイトに変えることができます。

これら 2 つの領域を考えると、それらをデータサイエンスとデータアナリティクスの違いとして見ることを忘れることが重要です。代わりに、所有している情報だけでなく、それを分析し、見直すためにより適切な方法も理解するにあたって不可欠な全体の一部として見なすべきです。

Full Stack vs. Data Visualization
Tags: |