Articles

Datavidenskab vs. dataanalyse

On december 6, 2021 by

Den nuværende verden er ufuldstændig uden data. Utrolige mængder af data genereres af brugerne hver dag. Hvis disse data på en eller anden måde kan analyseres og fortolkes for at fange, hvad brugeren ønsker, og lave innovationer i overensstemmelse hermed, kan vi indføre et revolutionerende system, hvor virksomheder kan levere state-of-the-art-løsninger til de problemer, som en almindelig mand står over for, og det også til lave omkostninger. Endnu bedre er det, at dette system kan improvisere og forbedre sig selv og blive mere innovativt for hver dag, der går. Denne revolution er datavidenskab og omfatter dataanalyse, maskinlæring og meget mere.

I denne artikel skal vi udforske big data, datavidenskab og derefter vide, hvordan de er forskellige fra hinanden.

En almindelig brugssituation

Som navnet siger, betyder big data en masse data – ustrukturerede eller rå data. Med stigende krav og interaktive forretningsmodeller er den traditionelle måde at indsamle data på ikke længere tilstrækkelig. Den enorme mængde data, der genereres hver dag fra forskellige kilder, kaldes big data. Dernæst er vi nødt til at have systemer, der kan samle dataene, filtrere dem for den relevante målgruppe, anvende nogle statistiske modeller og maskinlæringsmodeller og forudsige fremtidige beslutninger på baggrund af de aktuelle data. Tænk på det som et feedbacksystem. Data Analytics gør en del af dette – udfører statistiske analyser på datasæt for at finde svar på forretningsproblemer. Resten af det – analyse af dataene, maskinlæring, forudsigelsesanalyse og visualisering – i datalogi.

Du har sikkert set denne form for intelligens i dit Facebook-feed. Hvis du ser en bestemt genre af videoer eller tekster, bliver du også vist med lignende slags annoncer i fremtiden. Selv hvis du i gennemsnit bruger ca. 10 minutter på Facebook, kan du se et par videoer af din interesse og “synes godt om” nogens indlæg. Alle disse data (big data) indsamles af Facebook for at holde styr på dine interesser og uinteresser.

Hvem bruger disse data?

En maskine.

Ja. På baggrund af dine valg giver Facebook dig de næste lignende forslag. Hvis du f.eks. kan lide Bournvita, får du måske en annonce om Cadbury drikkechokolade eller nogle andre lignende drikkevarer. Hvis du på den anden side vælger ikke at se Bournvita-annoncen i første omgang, vil du heller ikke få vist andre lignende annoncer i den nærmeste fremtid.

Forestil dig, hvor komplekst systemet må være, der tager højde for tilpasning på et så minutiøst niveau for hver enkelt bruger!

Det er den samme måde, som online-shopping også fungerer på!

Alt dette sker gennem dataanalyse og datalogi.

I vores artikel Data Analyst vs Data Scientist, har vi detaljeret beskrevet ansvaret for disse roller. Du vil få en rimelig idé om, hvordan begge er relateret og alligevel forskellige.

Hvad er Data Analytics?

Igennem ovenstående eksempel ser vi, at der er en masse rå data, der indsamles og kan analyseres på en ordentlig måde for at få forretningsmæssige fordele. En sådan analyse af data for at hente information og få meningsfuld indsigt til at løse et forretningsproblem kaldes dataanalyse.

Dataanalyse anvender flere værktøjer og teknikker til at analysere de enorme big data i modsætning til ren menneskelig indgriben og manuel organisering af data. Dataanalyse omfatter følgende enkle trin –

  • Bestemmelse af datakrav og gruppering. Dette kan være baseret på målgruppen eller forretningsproblemet. Data kan grupperes på den måde, der er mest hensigtsmæssig, f.eks. alder, placering, køn, interesser, livsstil osv…
  • Indsamling af data fra forskellige kilder online og offline – computere, fysiske undersøgelser, sociale medier osv…
  • Organisering af dataene med henblik på analyse. Den mest almindelige metode til at organisere data er i regneark, selv om frameworks som Apache Hadoop og Spark er ved at tage fart til at erstatte regneark.
  • Ufuldstændige, inkonsekvente og dublerede datasæt fjernes, og data renses før analyse. I dette trin korrigeres eventuelle fejl i dataene, og dataene bliver klar til at blive analyseret.

I dataanalyse har dataanalytikeren allerede oplysninger i hånden – f.eks. et forretningsproblem – og arbejder på et kendt datasæt for at foretage en beskrivende, forudsigende, diagnostisk eller præskriptiv analyse. Læs mere om disse her.

Dataanalyse bliver stadig vigtigere inden for alle de store områder som sundhedspleje, finans, detailhandel, turisme og hotelbranchen. Start din rejse til dataanalyse med vores letlærte tutorials.

Hvad er datavidenskab?

Datavidenskab har et bredere anvendelsesområde sammenlignet med dataanalyse. Vi kan sige, at dataanalyse er indeholdt i datavidenskab og er en af faserne i datavidenskabens livscyklus. Det, der sker før og efter analysen af data, er alt sammen en del af datavidenskab.

Ud over viden om programmeringssprog som Python, SQL osv. som en dataanalytiker kombinerer datavidenskab statistisk viden og domæneviden for at frembringe indsigt fra data, der kan forbedre forretningen drastisk. Data science-eksperter bruger maskinlæringsalgoritmer til enhver type data – tekst, billede, video, lyd osv… for at producere AI-systemer, der er i stand til at tænke som et menneske.

Datavidenskab har følgende hovedkomponenter –

  • Statistik – Statistik beskæftiger sig med indsamling, analyse, fortolkning og præsentation af data ved hjælp af matematiske metoder.
  • Datavisualisering – Resultater af datavidenskab vises i form af visuelt tiltalende diagrammer, diagrammer og grafer, hvilket gør det nemt at se og forstå. Dette hjælper også til hurtigere beslutningstagning ved at fremhæve de vigtigste resultater.
  • Maskinlæring – dette er en væsentlig komponent, hvor vi bruger intelligente algoritmer, der lærer af sig selv og forudsiger menneskelig adfærd så præcist som muligt.

En data science-ekspert identificerer og definerer potentielle forretningsproblemer fra forskellige uvedkommende kilder og henter data fra disse kilder. Når data analyseres gennem dataanalyse, dannes der en model, som iterativt testes for nøjagtighed.

Data Science vs. Data Analytics: Nu hvor vi er klar over hvert felt, lad os lave en hoved til hoved-sammenligning af data science og data analytics for at få et klarere billede.

Data Science Data Analytics
Data Science er hele det tværfaglige område, der omfatter domæneekspertise, maskinlæring, statistisk forskning, dataanalyse, matematik og datalogi. Det er en væsentlig del af data science, hvor data organiseres, behandles og analyseres for at løse forretningsproblemer.
Datavidenskabens omfang siges at være makro. Dataanalysens omfang er mikro.
Et af de højest betalte områder inden for datalogi. Det er et velbetalt job, men mindre end data scientistens.
Kræver kendskab til datamodellering, avanceret statistik, maskinlæring og grundlæggende kendskab til programmeringssprog som SQL, Python/R, SAS. Kræver et solidt kendskab til databaser som SQL, programmeringsevner som Python/R, Hadoop/Spark. Kræver også kendskab til BI-værktøjer og forståelse på mellemniveau af statistik.
Input er rå eller ustrukturerede data, som derefter renses og organiseres for at blive sendt til analyse. Input er for det meste strukturerede data, som der anvendes designprincipper og datavisualiseringsteknikker på.
Involverer søgemaskineudforskning, kunstig intelligens og maskinlæring. Den er begrænset til analytiske teknikker, der for det meste anvender statistiske værktøjer og teknikker.
Målet med datavidenskab er at finde og definere nye forretningsproblemer, der fører til innovation. Problemet er allerede kendt, og med analytik forsøger analytikeren at finde de bedste løsninger på problemet.
Anvendes til anbefalingssystemer, internetforskning, billedgenkendelse, talegenkendelse og digital markedsføring. Anvendes inden for domæneområder som sundhedspleje, rejser og turisme, spil, finans og så videre.
Indgår i at finde løsninger på nye og ukendte problemer ved at opdage dem og omdanne data til forretningshistorier og use cases. Dataene gennemgår kun en grundig analyse og fortolkning, men der oprettes ikke nogen køreplan.

Sammenfattende

Dette hierarkiske diagram opsummerer stort set forskellen mellem data science og data analytics.

Billedkilde her.

Som du måske har indset nu, er datavidenskab meget omfattende og byder på en mere lovende fremtid. Men hvis du ønsker at være tættere på programmering, kan Data analytics være din bedste start. En ting står klart – begge områder er sultne efter data, og du skal arbejde intensivt med data for at forstå hele billedet. Datalogi omfatter hele forretningsprocessen fra inddragelse af interessenter, storytelling, dataanalyse, forberedelse, modelopbygning, testning og implementering. Dataanalyse er et af stadierne inden for datavidenskab – og et stort stadium – hvor de store data analyseres og indsigter udtrækkes og forberedes i form af grafer, diagrammer og diagrammer. Det er lettere at bevæge sig op ad stigen fra dataanalyse til datavidenskab. Læs vores omfattende liste over spørgsmål til datavidenskabsinterviews for at få fat i dit drømmejob i dag.

People are also reading:

  • Top 10 Python Data Science Libraries
  • Top Data Science Interview Questions
  • R for Data Science
  • 10 Best Data Science Books
  • What is Data Analysis?
  • Få forskellen mellem Data Analyst vs Data Scientist
  • Sådan bliver du dataanalytiker uden nogen erfaring
  • R vs Python: Den bemærkelsesværdige forskel, du måske er interesseret i
  • Bedste Data Analytics Kurser
  • Forskellen mellem Data Science vs Machine Learning

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.