Datavetenskap vs dataanalys: förstå skillnaderna

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är en disciplin som handlar om en enorm mängd data som hämtas från olika källor. Det är ett av de snabbast växande områdena eftersom det under de senaste åren har skett en massiv tillväxt i antalet datakällor.

Datavetenskapliga lösningar uppnås genom en mängd olika verktyg som extraherar relevant information och hittar dolda mönster som ska användas för att fatta affärsbeslut och strategisk planering. För att få relevant data måste Dataforskare kunna integrera statistik, artificiell intelligens, matematik, maskininlärning, avancerad analys samt programmering.

Kompetens och verktyg

Det som kännetecknar dataforskare är deras förmåga att ställa frågor för att hitta vägar till det okända. De ansvarar också för att bygga statistiska modeller och skriva algoritmer, så det är helt avgörande för dem att ha statistisk och matematisk kunskap. De måste också ha starka tekniska färdigheter, inklusive:

• dataanalys;
• lager/dataförvaring;
• maskininlärning;
• objektorienterad programmering;
• Java och Python för datavetenskap;
• datahantering;
• utveckling av programvara;
• statistik;
• visualisering av data.

Och behärska verktyg som:

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

Alla dessa färdigheter och verktyg krävs för att kunna utforma modelleringsprocesser och skapa prediktiva modeller och algoritmer. Dessa tillämpas vidare för att lösa komplexa problem och utnyttja datavetenskap i näringslivet.

Roller och ansvar

I allmänhet arbetar dataforskare nära sina kunders företag för att fullt ut förstå deras primära mål och bestämma hur stora data kan användas för att förbättra produktiviteten. De skapar prediktiva modeller och algoritmer och utformar datamodelleringsprocesser för att extrahera och analysera de data som behövs för projektet. Medan varje projekt är annorlunda följer datavetenskapsprocessen för att samla in och analysera data vanligtvis vägen nedan:

1. ställa relevanta frågor för att starta upptäckten och underrättelseinsamlingsprocessen;
2. insamling av data;
3. rengöring och behandling av data;
4. integrera och lagra data;
5. undersöka inledande data och analysera undersökande data;
6. välja en eller flera potentiella algoritmer och modeller;
7. tillämpa tekniker utformade för datavetenskap;
8. mäta och förbättra resultaten;
9. presentera och rapportera slutresultatet till intressenter;
10. göra justeringar enligt feedback.

När denna process är klar är det dags att upprepa samma steg för att lösa ett nytt problem i ett nytt projekt.

Vad är dataanalys?

Eftersom företag och sociala medier genererar en enorm mängd information, till exempel kundrelaterade data eller loggfiler, vill de utnyttja den information som samlas in till deras fördel. Det är där dataanalys går in för att hjälpa till.

Data analytics analyserar enorma datamängder för att upptäcka osynliga mönster, korrelationer och trender och få en värdefull förståelse för att fatta smarta affärsbeslut, göra bättre marknadsföring och förbättra dess effektivitet totalt sett. Det är därför data analytics consulting är populärt bland företag som vill använda dataanalys för affärsutveckling.

Kompetens och verktyg

För dataanalytiker är det också viktigt att ha en matematik- eller statistikbakgrund eller att lära sig verktyg som behövs för att fatta beslut med hjälp av siffror eftersom de måste utforma databaser och datasystem och underhålla dem med hjälp av statistiska verktyg. De viktigaste dataanalytikerna består av:

• datautvinning och modellering;
• SQL;
• dataanalys och visualisering;
• statistisk analys;
• maskininlärning;
• databashantering och databasrapportering;
• prediktiv analys;
• dataprogrammering.

De nödvändiga verktygen inkluderar:

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

Alla dessa är viktiga för att samla in data, organisera och analysera den.

Roller och ansvar

En dag i dataanalytikernas liv kan variera beroende på målen för dataanalysprojekt och i vilken utsträckning organisationen har antagit datadriven teknik och praxis. Dataanalytikerns ansvarsområden omfattar emellertid rutinmässigt följande:

• gruvdata från primära och sekundära källor;
• utforma och underhålla databaser och datasystem;
• använda olika medier för att tolka datamängder;
• samarbeta med en dataanalysingenjör, programmerare eller organisationsledare för att utveckla policyer och systemändringar;
• rapportering av resultat.

Dessutom bör dataanalytiker förstå grunderna i statistik och veta hur databaser fungerar.

Skillnaden mellan datavetenskap och dataanalys

Den grundläggande skillnaden mellan de två fälten är den del av big data som var och en av dem prioriterar. Även om både dataanalys och datavetenskap arbetar med data och ofta anses vara desamma, är de två olika discipliner.

Datavetenskap fokuserar på att designa och skapa nya processer för att modellera data. Dess drift baseras huvudsakligen på användning av prototyper, prediktiva modeller, algoritmer och anpassad analys.

Å andra sidan är dataanalys mer intresserad av att utforska stora datamängder i syfte att identifiera trender, producera diagram och övergripande hjälpa företag att fatta mer strategiska och effektiva beslut.

Dataanalytiker vs. datavetare: jämförelse av färdigheter

Skillnaden mellan en datavetenskapare och en dataanalytiker beror på graden av deras expertis i att använda big data. En dataanalytiker använder beskrivande testmetoder för att rapportera faktiska data och ge föreskrivande analyser. Å andra sidan måste en datavetare vara kunnig om hela analysresan och generera värde för företag med data.

Låt oss titta på jämförelsetabellen nedan för en mer exakt förståelse av skillnaderna mellan dataanalytiker och datavetenskapares färdigheter.

Framtiden för datavetenskap och dataanalys

Hur ser framtiden ut för Big Tech? Hur kommer tekniken att utvecklas under de kommande åren, och hur kommer dessa förändringar att påverka hur företag och människor hanterar sina data?

Utan tvekan är framtiden för datavetenskap och dataanalys ljus och kommer att ge några av de högst betalande jobben. Vare sig det är ett ökat beroende av stora datanätverk eller tillväxt inom maskininlärning och artificiell intelligensteknik, är potentialen enorm. Vi måste vänta och se hur dessa områden växer och hjälper företag.

Resultat

Med tiden inser fler och fler organisationer behovet av att hantera de data de producerar, vilket skapar en enorm efterfrågan på datavetenskaps- och dataanalystjänster och lösningar. Och denna växande efterfrågan kommer att fortsätta att skjuta i höjden även efter ett par decennier, banar väg för nya och innovativa dataanalysföretag och specialister.