Data science vs data analytics: de verschillen begrijpen

Wat is data science?

Data science is een discipline die zich bezighoudt met een enorme hoeveelheid gegevens uit verschillende bronnen. Het is een van de snelst groeiende vakgebieden omdat het aantal gegevensbronnen de laatste jaren enorm is toegenomen.

Data science-oplossingen worden bereikt door een verscheidenheid aan tools die relevante informatie extraheren en verborgen patronen vinden die kunnen worden gebruikt bij het nemen van zakelijke beslissingen en strategische planning. Om de relevante gegevens te verkrijgen, moeten datawetenschappers statistiek, kunstmatige intelligentie, wiskunde, machine learning, geavanceerde analyse en programmering kunnen integreren.

Vaardigheden en instrumenten

Kenmerkend voor data scientists is hun vermogen om vragen te stellen en zo wegen te vinden naar het onbekende. Zij zijn ook verantwoordelijk voor het bouwen van statistische modellen en het schrijven van algoritmen, dus het is absoluut cruciaal dat zij statistische en wiskundige kennis hebben. Ze moeten ook over sterke technische vaardigheden beschikken, waaronder:

• data analyse;
• magazijn/gegevens ophalen;
• machine learning;
• object-georiënteerd programmeren;
• Java en Python voor data science;
• datagraaien;
• software ontwikkeling;
• statistieken;
• data visualization.

En beheers hulpmiddelen zoals:

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

Al deze vaardigheden en hulpmiddelen zijn nodig om modelleringsprocessen te kunnen ontwerpen en voorspellende modellen en algoritmen te creëren. Deze worden verder toegepast om complexe problemen op te lossen en data science in het bedrijfsleven te gebruiken.

Taken en verantwoordelijkheden

Over het algemeen werken data scientists nauw samen met de bedrijven van hun klanten om hun primaire doelstellingen volledig te begrijpen en te bepalen hoe big data kunnen worden gebruikt om de productiviteit te verhogen. Zij creëren voorspellende modellen en algoritmen en ontwerpen datamodelleringsprocessen om de voor het project benodigde gegevens te extraheren en te analyseren. Hoewel elk project anders is, volgt het data science-proces voor het verzamelen en analyseren van gegevens doorgaans het onderstaande pad:

1. het stellen van relevante vragen om het proces van ontdekking en informatieverzameling op gang te brengen;
2. het verzamelen van gegevens;
3. het schoonmaken en verwerken van de gegevens;
4. het integreren en opslaan van gegevens;
5. het onderzoeken van initiële gegevens en het analyseren van verkennende gegevens;
6. het selecteren van een of meer potentiële algoritmen en modellen;
7. waarbij technieken voor data science worden toegepast;
8. het meten en verbeteren van de resultaten;
9. het eindresultaat presenteren en rapporteren aan de belanghebbenden;
10. en aanpassingen maken op basis van feedback.

Zodra dit proces is voltooid, is het tijd om dezelfde stappen te herhalen om een nieuw probleem op een nieuw project op te lossen.

Wat is data analytics​?

Aangezien bedrijven en sociale media een enorme hoeveelheid informatie genereren, zoals klantgerelateerde gegevens of logbestanden, willen zij de verzamelde informatie in hun voordeel gebruiken. Dat is waar data-analyse helpt.

Data analytics analyseert enorme datasets om ongeziene patronen, correlaties en trends te ontdekken en een waardevol begrip te krijgen voor het maken van slimme zakelijke beslissingen, het doen van betere marketing en het verbeteren van de algehele efficiëntie. Daarom is data analytics advies populair bij bedrijven die data analytics willen gebruiken om hun bedrijfsprestaties te verbeteren.

Vaardigheden en instrumenten

Voor gegevensanalisten is het ook belangrijk om een wiskundige of statistische achtergrond te hebben of de instrumenten te leren die nodig zijn om beslissingen te nemen met behulp van cijfers, aangezien zij databanken en gegevenssystemen moeten ontwerpen en onderhouden met behulp van statistische instrumenten. De belangrijkste vaardigheden voor gegevensanalisten zijn:

• datamining en modellering;
• SQL;
• gegevensanalyse en visualisatie;
• statistische analyse;
• machine learning;
• databasebeheer en -rapportage;
• predictive analytics;
• computerprogrammering.

De vereiste gereedschappen omvatten:

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

Dit alles is van vitaal belang voor het verzamelen, ordenen en analyseren van gegevens.

Taken en verantwoordelijkheden

Een dag uit het leven van data-analisten kan variëren, afhankelijk van de doelstellingen van data-analyseprojecten en de mate waarin de organisatie datagestuurde technologieën en praktijken heeft ingevoerd. De verantwoordelijkheden van de data-analist omvatten echter gewoonlijk het volgende:

• het ontginnen van gegevens uit primaire en secundaire bronnen;
• het ontwerpen en onderhouden van databases en datasystemen;
• het gebruik van verschillende media om gegevensreeksen te interpreteren;
• samenwerken met een data analytics engineer, programmeur of organisatorisch leider om beleid en systeemwijzigingen te ontwikkelen;
• bevindingen rapporteren.

Verder moeten gegevensanalisten de grondbeginselen van de statistiek begrijpen en weten hoe databanken werken.

Verschil tussen data science en data analytics

Het fundamentele verschil tussen de twee vakgebieden is het deel van big data waaraan elk van hen prioriteit geeft. Hoewel data analytics en data science beide met gegevens werken en vaak als hetzelfde worden beschouwd, zijn het twee verschillende disciplines.

Data science richt zich op het ontwerpen en maken van nieuwe processen om gegevens te modelleren. De werking ervan is hoofdzakelijk gebaseerd op het gebruik van prototypes, voorspellende modellen, algoritmen en analyses op maat.

Aan de andere kant houdt data-analyse zich meer bezig met het verkennen van grote datasets met als doel trends vast te stellen, grafieken te produceren en in het algemeen bedrijven te helpen meer strategische en efficiënte beslissingen te nemen.

Gegevensanalist vs. gegevenswetenschapper: vergelijking van vaardigheden

Het verschil tussen een data scientist en een data analist komt voort uit de mate van hun expertise in het gebruik van big data. Een data-analist gebruikt beschrijvende testmethoden om feitelijke gegevens te rapporteren en prescriptieve analyses te geven. Een data scientist daarentegen moet kennis hebben van het hele analytics-traject en met data waarde genereren voor bedrijven.

Laten we eens kijken naar de onderstaande vergelijkingstabel voor een nauwkeuriger begrip van het onderscheid tussen de vaardigheden van data-analisten en data-scientists.

De toekomst van gegevenswetenschap en -analyse

Wat heeft de toekomst in petto voor Big Tech? Hoe zullen de technologieën de komende jaren evolueren, en hoe zullen deze veranderingen de manier beïnvloeden waarop bedrijven en mensen met hun gegevens omgaan?

De toekomst van data science en data analytics is zonder twijfel rooskleurig en zal enkele van de best betaalde banen opleveren. Of het nu gaat om een toenemend gebruik van grote gegevensnetwerken of de groei van technologieën voor machine learning en kunstmatige intelligentie, het potentieel is enorm. We zullen moeten afwachten hoe deze gebieden groeien en bedrijven helpen.

Conclusie

Naarmate de tijd vordert, erkennen steeds meer organisaties de noodzaak om de gegevens die zij produceren te beheren, waardoor een enorme vraag ontstaat naar diensten en oplossingen op het gebied van data science en data analytics. En deze groeiende vraag zal zelfs na een paar decennia blijven stijgen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor nieuwe en innovatieve bedrijven en specialisten op het gebied van data analyse.