Datavitenskap vs. dataanalyse: forstå forskjellene

Hva er datavitenskap?

Datavitenskap er en disiplin som håndterer en enorm mengde data hentet fra ulike kilder. Det er et av de raskest voksende feltene, siden det de siste årene har vært en massiv vekst i antall datakilder.

Datavitenskapelige løsninger oppnås ved hjelp av en rekke verktøy som trekker ut relevant informasjon og finner skjulte mønstre som kan brukes i forretningsbeslutninger og strategisk planlegging. For å få relevante data må dataforskere kunne integrere statistikk, kunstig intelligens, matematikk, maskinlæring, avansert analyse og programmering.

Ferdigheter og verktøy

Det som kjennetegner dataforskere, er deres evne til å stille spørsmål for å finne veier til det ukjente. De er også ansvarlige for å bygge statistiske modeller og skrive algoritmer, så det er helt avgjørende at de har statistiske og matematiske kunnskaper. De må også ha sterke tekniske ferdigheter, inkludert:

• dataanalyse;
• lager/datahenting;
• maskinlæring;
• objektorientert programmering;
• Java og Python for datavitenskap;
• datakrangling;
• programvareutvikling;
• statistikk;
• datavisualisering.

Og mestre verktøy som:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

Alle disse ferdighetene og verktøyene er nødvendige for å kunne utforme modelleringsprosesser og lage prediktive modeller og algoritmer. Disse brukes videre til å løse komplekse problemer og utnytte datavitenskap i virksomheten.

Roller og ansvarsområder

Generelt jobber dataforskere tett med kundenes virksomheter for å forstå deres primære mål og finne ut hvordan stordata kan brukes til å øke produktiviteten. De lager prediktive modeller og algoritmer og designer datamodelleringsprosesser for å trekke ut og analysere dataene som er nødvendige for prosjektet. Selv om hvert prosjekt er forskjellig, følger datavitenskapsprosessen for innsamling og analyse av data vanligvis banen nedenfor:

1. stille relevante spørsmål for å starte oppdagelses- og informasjonsinnhentingsprosessen;
2. innsamling av data;
3. rensing og behandling av dataene;
4. integrering og lagring av data;
5. undersøke innledende data og analysere utforskende data;
6. velge en eller flere potensielle algoritmer og modeller;
7. anvende teknikker som er utviklet for datavitenskap;
8. måle og forbedre resultatene;
9. presentere og rapportere det endelige resultatet til interessentene;
10. foreta justeringer i henhold til tilbakemeldinger.

Når denne prosessen er fullført, er det på tide å gjenta de samme trinnene for å løse et nytt problem i et nytt prosjekt.

Hva er dataanalyse?

Etter hvert som bedrifter og sosiale medier genererer enorme mengder informasjon, for eksempel kunderelaterte data eller loggfiler, ønsker de å utnytte informasjonen som samles inn til sin fordel. Det er her dataanalyse kommer inn i bildet.

Dataanalyse analyserer enorme datasett for å oppdage usette mønstre, korrelasjoner og trender og få en verdifull forståelse for å ta smarte forretningsbeslutninger, gjøre bedre markedsføring og forbedre effektiviteten generelt. Derfor er dataanalytisk rådgivning populært blant selskaper som ønsker å bruke dataanalyse for å øke forretningsytelsen.

Ferdigheter og verktøy

For dataanalytikere er det også viktig å ha matematikk- eller statistikkbakgrunn eller å lære seg verktøy som er nødvendige for å ta beslutninger ved hjelp av tall, siden de må utforme databaser og datasystemer og vedlikeholde dem ved hjelp av statistiske verktøy. De viktigste ferdighetene til dataanalytikere består av:

• datautvinning og modellering;
• SQL;
• dataanalyse og visualisering;
• statistisk analyse;
• maskinlæring;
• databaseadministrasjon og databaserapportering;
• prediktiv analyse;
• dataprogrammering.

De nødvendige verktøyene inkluderer:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Alt dette er avgjørende for å samle inn data, organisere og analysere dem.

Roller og ansvarsområder

En dag i livet til dataanalytikere kan variere avhengig av målene for dataanalyseprosjekter og i hvilken grad organisasjonen har tatt i bruk datadrevne teknologier og praksis. Dataanalytikerens ansvarsområder omfatter imidlertid rutinemessig følgende:

• utvinning av data fra primære og sekundære kilder;
• utforming og vedlikehold av databaser og datasystemer;
• bruk av ulike medier for å tolke datasett;
• samarbeide med en dataanalyseingeniør, programmerer eller organisasjonsleder for å utvikle retningslinjer og systemendringer;
• rapportering av funn.

Videre bør dataanalytikere forstå det grunnleggende om statistikk og vite hvordan databaser fungerer.

Forskjellen mellom datavitenskap og dataanalyse

Den grunnleggende forskjellen mellom de to feltene er hvilken del av stordata hver av dem prioriterer. Selv om både dataanalyse og datavitenskap arbeider med data og ofte antas å være det samme, er de to forskjellige disipliner.

Datavitenskap fokuserer på å utforme og lage nye prosesser for å modellere data. Driften er hovedsakelig basert på bruk av prototyper, prediktive modeller, algoritmer og tilpassede analyser.

På den annen side er dataanalyse mer opptatt av å utforske store datasett med det formål å identifisere trender, produsere diagrammer og generelt hjelpe virksomheter med å ta mer strategiske og effektive beslutninger.

Dataanalytiker vs. dataforsker: sammenligning av ferdigheter

Forskjellen mellom en dataforsker og en dataanalytiker stammer fra graden av ekspertise i bruk av stordata. En dataanalytiker bruker deskriptive testmetoder for å rapportere faktiske data og gi foreskrivende analyser. På den annen side må en dataforsker ha kunnskap om hele analyseprosessen og generere verdi for virksomheter med data.

La oss se på sammenligningstabellen nedenfor for å få en mer presis forståelse av forskjellene mellom dataanalytikere og dataforskeres ferdigheter.

Fremtiden for datavitenskap og dataanalyse

Hva bringer fremtiden for Big Tech? Hvordan vil teknologiene utvikle seg i årene som kommer, og hvordan vil disse endringene påvirke måten bedrifter og mennesker håndterer dataene sine på?

Fremtiden for datavitenskap og dataanalyse er utvilsomt lys og vil gi noen av de best betalte jobbene. Potensialet er enormt, enten det dreier seg om økt avhengighet av store datanettverk eller vekst innen maskinlæring og kunstig intelligens. Vi må vente og se hvordan disse feltene vokser og hjelper bedrifter.

Bunnlinjen

Etter hvert som tiden går, erkjenner flere og flere organisasjoner behovet for å håndtere dataene de produserer, noe som skaper en enorm etterspørsel etter datavitenskap og dataanalysetjenester og -løsninger. Og denne økende etterspørselen vil fortsette å skyte i været selv etter et par tiår, noe som baner vei for nye og innovative dataanalyseselskaper og -spesialister.