ما هو الفرق بين تحليلات الأعمال وعلوم البيانات؟


الاجابه 1:

يتضمن كل من تحليلات الأعمال وعلوم البيانات اللعب حول البيانات مثل الحصول على البيانات ونمذجة البيانات وجمع المعلومات.

الفرق الرئيسي بين الاثنين هو:

كما يوحي الاسم ، تعتبر Business Analytics خاصة بالمشكلات المتعلقة بالأعمال مثل الربح وما إلى ذلك ، بينما تجيب Data Science على أسئلة مثل تأثير سلوك العملاء على النشاط التجاري.

تجمع علوم البيانات بين قوة البيانات وبناء الخوارزمية والتكنولوجيا للإجابة على مجموعة من الأسئلة. في الآونة الأخيرة ، كان التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يقومان بجولاتهما وقد تم تعيينهما لنقل علوم البيانات إلى المستوى التالي. تحليلات الأعمال ، من ناحية أخرى ، هي تحليل بيانات الشركة مع المفاهيم الإحصائية للحصول على الحلول والأفكار.

هل تريد أن تصبح عالم بيانات؟

دعونا نرى بعض الاختلاف الأساسي بين الاثنين:

أهم الصناعات في علوم البيانات: -

  • TechnologyFinanceE-commerceAcademic

أهم الصناعات في تحليلات الأعمال: -

  • FinanceTechnologyMarketingRetail

يتضمن مجال علوم البيانات مزيجًا من ممارسات التحليلات التقليدية ومعرفة البرمجة السليمة ، في حين أن تحليلات الأعمال لا تتضمن الكثير من الترميز.

والأهم من ذلك ، دعونا نتحدث أيضًا عن مجموعة متنوعة من التحديات في كل مجال:

علم البيانات:

في بعض الأحيان ، يصبح من الصعب للغاية على عالم البيانات الحصول على البيانات الصحيحة لرسم رؤى تجارية صحيحة ، حتى إذا حصلوا على بيانات ، فإن تنظيف البيانات يستغرق 80٪ من العملية بالنسبة لعالم البيانات ، ويأخذ نموذج البيانات الباقي بنسبة 20٪. .

لذلك ، فإن عدم توفر البيانات أو صعوبة الوصول إليها هو التحدي الرئيسي الذي يواجهه عالم البيانات !!

ثم ، يعد فهم المجال معيارًا مهمًا للغاية لطرح الأسئلة الصحيحة. عندما يُعرض عالم بيانات على مشكلة في العمل ، سيكون قادرًا على استنباط رؤى مفيدة فقط عندما يطرح الأسئلة المناسبة على مستخدمي الأعمال ثم يعمل عليها. ومع ذلك ، لن يكون قادرًا على القيام بذلك إذا لم يكن لديه الفهم الصحيح للنطاق.

وبالمثل ، في تحليلات الأعمال ، يمثل نقص مدخلات خبراء المجال تحديا كبيرا. في هذه الحقول ، يكون العمل أكثر سلاسة وسرعة في حالة توفر البيانات وإمكانية الوصول إليها.

الاختلافات الرئيسية بين علوم البيانات و تحليلات الأعمال:

· يستخدم علم البيانات كلاً من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، بينما يستخدم Business Analytics معظم البيانات المهيكلة.

· تكلفة الاستثمار في علوم البيانات مرتفعة في حين أن تكلفة تحليلات الأعمال منخفضة.

· علم البيانات هو علم دراسة البيانات باستخدام الإحصاء والخوارزميات والتكنولوجيا ، في حين أن تحليلات الأعمال هي الدراسة الإحصائية لبيانات الأعمال.

ومع ذلك ، يوفر كل من علوم البيانات وتحليلات الأعمال للموظفين نطاقًا واسعًا للتعلم وتحسين أنفسهم.

هل أنت مهتم بتعلم علوم البيانات؟

شاهد مقاطع الفيديو التالية لفهم وبدء التعلم:

  1. علم البيانات مع بيثون:

2. علوم البيانات مع البحث والتطوير:

لمعرفة المزيد حول "التعلم الآلي" والحصول على الخبرة في ذلك ، تحقق من التدريب لدينا شهادة التعلم آلة Simplilearn


الاجابه 2:

يحاول علم البيانات بشكل أساسي إلقاء نظرة على البيانات ومحاولة فهم الأفضل حول نوع الخصائص التي يمكننا استخلاصها من البيانات المقدمة ، وكيف يمكن إعادة تجميع نفسها. مع مراعاة هدف معين ، ما هي أفضل طريقة للوصول إلى هناك؟ لذلك ، في علم البيانات ، فإن النهج سيكون غير ملائم للمشكلة. ربما ، يمكن للمرء محاولة تقسيم كمية هائلة من البيانات إلى مجموعات أو التنبؤ بشيء ما ، كل هذه الأمور ستقع في مجموعة علم البيانات.

يقوم Business Analytics [1] بتحويل كل هذه الخوارزمية إلى قاعدة قرار ، وفي النهاية تتضمن تحليلات Business اتخاذ قرار [2] وينبغي أن تستند معلمة القرار على أشياء بسيطة للغاية. لا يمكننا أن نجعل معلمة القرار معقدة للغاية.

على سبيل المثال ، سيكون لعلوم البيانات مليون سجل من العملاء للحصول على بطاقات الائتمان ، وقد تحاول تطوير نموذج يكتشف العملاء الجيدين من السيئ للحصول على قرض ائتماني. تحليلات الأعمال تدور حول وضع قاعدة قرار لها. سوف ينظر محلل الأعمال إلى جميع هذه البيانات ويتوصل إلى قاعدة بسيطة مفادها أن العميل جيد إذا كانت درجة الائتمان الخاصة به أعلى من نسبة معينة (دعنا نقول 95 ٪) أو كان دخله أعلى من 10 LACs وعدد المعالين عليه أقل من 3. خلاف ذلك ، يكون العميل سيئًا بالنسبة لقروض الائتمان. لذلك ، يتم تطبيق تحليلات الأعمال مع وضع هدف محدد للغاية في الاعتبار. في علم البيانات ، تركز فقط على الدقة ، لكن تحليلات الأعمال لا تتعلق بالدقة. يتعلق الأمر بما يمكن تنفيذه أو ما يمكن أن يكون مفيدًا للعميل. لذلك غالبًا ما تتنازل تحليلات الأعمال عن الدقة المضاءة طالما أن النموذج يعطي رؤى يمكن التعامل معها. سوف تتطلب تحليلات الأعمال الكثير من المدخلات والحدس لفهم ماهية النتائج.

إذا كان المرشح يريد حقًا متابعة التحليلات لأن هناك الكثير من الأشياء المثيرة للاهتمام التي يمكن القيام بها ، وكيفية فهم البيانات والقيام بها بشكل جيد ، فيجب أن يذهبوا إلى علم البيانات ولكن إذا كان المرشح يحاول حل عالم حقيقي مشكلة (قد تكون حتى السؤال الذي يطرح باللغة الإنجليزية) باستخدام البيانات ، ثم الأمور في تحليلات الأعمال ستكون أسهل بكثير. لهذا السبب ، لدينا برامج PGP-BABI و PGP-BDML التي تلبي احتياجات المجموعتين.

الحواشي

[1] ما هو تحليلات الأعمال؟ - التعلم العظيم

[2] ما هو التعلم العميق؟ - التعلم العظيم


الاجابه 3:

محلل الأعمال - تشمل المهام المخصصة لمحللي الأعمال تقييم متطلبات المؤسسة فيما يتعلق بعملياتها ووظائفها. إنهم يجمعون جميع المعلومات التي يحتاجون إلى صياغتها ويطلبون من المطورين تطويرها. وهذا يشمل أيضا معايير القبول.

مثال - دعنا نأخذ Microsoft PowerPoint كمنتج لدينا ويريد مديرو المنتجات إضافة ميزة جديدة يريد تضمين الرموز التعبيرية بها. إذن هنا سوف تكتب مكتبة الإسكندرية قصة حيث سيشرح بالضبط ما يجب القيام به مثل القائمة التي يجب أن تكون عليها ، وأين يجب أن يكون زر الاختصار الخاص بها ، إلخ على مستوى التفاصيل. ونفس الشيء يحتاج المطورون إلى تنفيذه.

محلل البيانات - تتمثل المهام الرئيسية لمحللي البيانات في جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها. يعدون تقارير ، والتي قد تكون في شكل تصورات مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية ولوحات المعلومات ، مع تفاصيل النتائج الهامة التي استنتجوها.

مثال - دعنا نأخذ مثالاً على موقع ئي باي ، ومتطلبات المنظمة هي كما لو أنهم يريدون معرفة عدد الأشخاص الذين يصلون إلى موقع الويب مباشرةً ومن خلال الإعلانات ، والمنطقة على وجه التحديد. لذلك ، سيقوم أحد محللي البيانات بإجراء بعض عمليات الحفر وتقديم تقرير يقول إن هؤلاء الأشخاص يضربون بشكل مباشر هؤلاء ليسوا من الأشخاص الذين يصلون إلى هناك من خلال الإعلان. لذلك بهذه الطريقة ستتخذ المنظمة القرار وتقوم بما يلزم. كما هو الحال في أي منطقة يحتاجون إلى التركيز أكثر وما إلى ذلك.

عالم البيانات - عالم البيانات هو محترف يفهم البيانات من وجهة نظر العمل. إنه مسؤول عن وضع توقعات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات دقيقة. إنها خطوة إلى الأمام من محلل البيانات.

تحرير 1: الفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات