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Data Science und Data Analytics

On Dezember 6, 2021 by

Die heutige Welt ist ohne Daten unvollständig. Jeden Tag werden von den Nutzern riesige Mengen an Daten erzeugt. Wenn diese Daten in irgendeiner Weise analysiert und interpretiert werden können, um die Wünsche der Nutzer zu erfassen und entsprechende Innovationen zu entwickeln, könnten wir ein revolutionäres System einführen, in dem Unternehmen hochmoderne Lösungen für die Probleme des Durchschnittsbürgers anbieten können, und das zu geringen Kosten. Noch besser ist, dass dieses System sich selbst verbessern kann, um von Tag zu Tag innovativer zu werden. Diese Revolution ist die Datenwissenschaft und umfasst Datenanalyse, maschinelles Lernen und vieles mehr.

In diesem Artikel wollen wir uns mit Big Data und Data Science befassen und herausfinden, wie sie sich voneinander unterscheiden.

Ein gemeinsamer Anwendungsfall

Wie der Name schon sagt, bedeutet Big Data eine große Menge an Daten – unstrukturiert oder unbearbeitet. Mit steigenden Anforderungen und interaktiven Geschäftsmodellen reicht die traditionelle Art der Datenerfassung nicht mehr aus. Die riesige Menge an Daten, die täglich aus verschiedenen Quellen generiert wird, wird als Big Data bezeichnet. Als Nächstes brauchen wir Systeme, die die Daten sammeln, sie nach der relevanten Zielgruppe filtern, einige statistische und maschinelle Lernmodelle anwenden und zukünftige Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Daten vorhersagen können. Stellen Sie sich das als ein Feedback-System vor. Data Analytics übernimmt einen Teil dieser Aufgabe – die Durchführung statistischer Analysen von Datensätzen, um Antworten auf Geschäftsprobleme zu finden. Der Rest – das Parsen der Daten, maschinelles Lernen, prädiktive Analyse und Visualisierung – gehört zur Datenwissenschaft.

Diese Art von Intelligenz haben Sie sicher schon in Ihrem Facebook-Feed gesehen. Wenn Sie ein bestimmtes Genre von Videos oder Texten sehen, werden Ihnen auch in Zukunft ähnliche Arten von Anzeigen angezeigt. Selbst wenn Sie durchschnittlich 10 Minuten auf Facebook verbringen, können Sie einige Videos sehen, die Sie interessieren, und die Beiträge anderer „mögen“. Nun, all diese Daten (Big Data) werden von Facebook gesammelt, um deine Interessen und Desinteressen zu verfolgen.

Wer verwendet diese Daten?

Eine Maschine.

Ja. Auf der Grundlage deiner Auswahl gibt dir Facebook ähnliche nächste Vorschläge. Wenn du zum Beispiel Bournvita magst, bekommst du vielleicht eine Werbung für Cadbury Trinkschokolade oder andere ähnliche Getränke. Wenn du die Bournvita-Werbung hingegen nicht auf Anhieb sehen möchtest, werden dir in naher Zukunft auch keine anderen ähnlichen Werbeanzeigen angezeigt.

Stellen Sie sich vor, wie komplex das System sein muss, das eine so genaue Anpassung für jeden Nutzer ermöglicht!

So funktioniert auch das Online-Shopping!

All dies wird durch Datenanalyse und Datenwissenschaft erreicht.

In unserem Artikel Data Analyst vs. Data Scientist haben wir die Aufgaben dieser Rollen detailliert beschrieben. Sie erhalten eine gute Vorstellung davon, wie beide miteinander verwandt und doch unterschiedlich sind.

Was ist Datenanalyse?

Anhand des obigen Beispiels sehen wir, dass es eine Menge Rohdaten gibt, die gesammelt werden und auf geeignete Weise analysiert werden können, um geschäftliche Vorteile zu erzielen. Eine solche Analyse von Daten zur Gewinnung von Informationen und aussagekräftigen Erkenntnissen zur Lösung eines Geschäftsproblems wird als Datenanalyse bezeichnet.

Datenanalyse verwendet verschiedene Tools und Techniken, um die riesigen Datenmengen zu analysieren, im Gegensatz zu rein menschlicher Intervention und manueller Organisation der Daten. Die Datenanalyse umfasst die folgenden einfachen Schritte:

  • Bestimmen der Datenanforderungen und Gruppierung. Dies kann auf der Grundlage der Zielgruppe oder des Geschäftsproblems erfolgen. Die Daten können auf jede Art und Weise gruppiert werden, die am besten geeignet ist, z. B. nach Alter, Standort, Geschlecht, Interessen, Lebensstil usw.
  • Sammeln von Daten aus verschiedenen Online- und Offline-Quellen – Computer, physische Erhebungen, soziale Medien usw.
  • Organisieren der Daten für die Analyse. Die gebräuchlichste Methode zur Organisation von Daten ist die Tabellenkalkulation, obwohl Frameworks wie Apache Hadoop und Spark immer mehr dazu beitragen, Tabellenkalkulationen zu ersetzen.
  • Unvollständige, inkonsistente und doppelte Datensätze werden entfernt und die Daten werden vor der Analyse bereinigt. In diesem Schritt werden eventuelle Fehler in den Daten korrigiert und die Daten werden für die Analyse vorbereitet.

Bei der Datenanalyse liegen dem Datenanalysten bereits Informationen vor, z. B. ein Geschäftsproblem, und er arbeitet mit einem bekannten Datensatz, um eine beschreibende, prädiktive, diagnostische oder präskriptive Analyse durchzuführen. Lesen Sie hier mehr darüber.

Datenanalyse wird in allen wichtigen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Tourismus und Gastgewerbe immer wichtiger. Beginnen Sie Ihre Reise in die Datenanalyse mit unseren leicht zu erlernenden Tutorials.

Was ist mit Data Science?

Data Science hat im Vergleich zu Data Analytics einen größeren Umfang. Wir können sagen, dass die Datenanalyse in der Datenwissenschaft enthalten ist und eine der Phasen des Lebenszyklus der Datenwissenschaft ist. Was vor und nach der Datenanalyse geschieht, ist Teil der Datenwissenschaft.

Zusätzlich zu den Kenntnissen von Programmiersprachen wie Python, SQL usw., wie sie ein Datenanalyst benötigt, kombiniert Data Science statistisches Wissen und Fachwissen, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die das Geschäft drastisch verbessern können. Data-Science-Experten verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens für jede Art von Daten – Text, Bild, Video, Audio usw. -, um KI-Systeme zu entwickeln, die wie ein Mensch denken können.

Datenwissenschaft hat die folgenden Hauptkomponenten –

  • Statistik – Statistik befasst sich mit der Sammlung, Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten durch mathematische Methoden.
  • Datenvisualisierung – Ergebnisse der Datenwissenschaft werden in Form von visuell ansprechenden Diagrammen, Tabellen und Grafiken dargestellt, was sie einfach zu sehen und zu verstehen macht. Dies trägt auch zu einer schnelleren Entscheidungsfindung bei, indem die wichtigsten Erkenntnisse hervorgehoben werden.
  • Maschinelles Lernen – dies ist eine wesentliche Komponente, bei der wir intelligente Algorithmen verwenden, die selbständig lernen und menschliches Verhalten so genau wie möglich vorhersagen.

Ein Data-Science-Experte identifiziert und definiert potenzielle Unternehmensprobleme aus verschiedenen, nicht miteinander verbundenen Quellen und holt sich Daten aus diesen Quellen. Sobald die Daten durch Data Analytics analysiert sind, wird ein Modell erstellt und iterativ auf seine Genauigkeit getestet.

Data Science vs. Data Analytics: Kopf-an-Kopf-Vergleich

Nun, da wir uns über jeden Bereich im Klaren sind, lassen Sie uns einen Kopf-an-Kopf-Vergleich von Data Science und Data Analytics machen, um ein klareres Bild zu bekommen.

Data Science Data Analytics
Data Science ist das gesamte multidisziplinäre Gebiet, das Fachwissen, maschinelles Lernen, statistische Forschung, Datenanalyse, Mathematik und Informatik umfasst. Es ist ein wichtiger Teil der Datenwissenschaft, in dem Daten organisiert, verarbeitet und analysiert werden, um Geschäftsprobleme zu lösen.
Der Bereich der Datenwissenschaft wird als Makrobereich bezeichnet. Der Bereich der Datenanalyse ist Mikrobereich.
Einer der bestbezahlten Bereiche der Informatik. Es ist ein gut bezahlter Job, aber weniger als der eines Datenwissenschaftlers.
Erfordert Kenntnisse in Datenmodellierung, fortgeschrittener Statistik, maschinellem Lernen und Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie SQL, Python/R, SAS. Erfordert solide Kenntnisse in Datenbanken wie SQL, Programmierkenntnisse wie Python/R, Hadoop/Spark. Erfordert auch Kenntnisse von BI-Tools und ein mittleres Verständnis von Statistik.
Der Input sind rohe oder unstrukturierte Daten, die dann bereinigt und organisiert werden, um für die Analyse bereitgestellt zu werden. Der Input sind meist strukturierte Daten, auf die Designprinzipien und Datenvisualisierungstechniken angewandt werden.
Involviert die Untersuchung von Suchmaschinen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Der Anwendungsbereich beschränkt sich auf Analysetechniken, bei denen hauptsächlich statistische Werkzeuge und Techniken zum Einsatz kommen.
Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, neue Geschäftsprobleme zu finden und zu definieren, die zu Innovationen führen. Das Problem ist bereits bekannt, und mit Hilfe der Analytik versucht der Analyst, die besten Lösungen für das Problem zu finden.
Angewandt für Empfehlungssysteme, Internetrecherche, Bilderkennung, Spracherkennung und digitales Marketing. Angewandt in Bereichen wie Gesundheitswesen, Reisen und Tourismus, Spiele, Finanzen usw.
Es geht darum, Lösungen für neue und unbekannte Probleme zu finden, indem man sie entdeckt und Daten in Geschäftsberichte und Anwendungsfälle umwandelt. Die Daten werden nur gründlich analysiert und interpretiert, es wird jedoch kein Fahrplan erstellt.

Zusammenfassend

Dieses Hierarchiediagramm fasst den Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics ziemlich genau zusammen.

Bildquelle hier.

Wie Sie vielleicht schon erkannt haben, ist Data Science weitreichend und bietet eine vielversprechende Zukunft. Wenn Sie jedoch näher an der Programmierung sein wollen, könnte Data Analytics Ihr bester Einstieg sein. Eines ist klar – beide Bereiche sind sehr datenhungrig und man muss viel mit Daten arbeiten, um das Gesamtbild zu verstehen. Data Science umfasst den gesamten Geschäftsprozess, von der Einbeziehung von Interessenvertretern über Storytelling, Datenanalyse, Aufbereitung, Modellbildung, Tests und Bereitstellung. Die Datenanalyse ist eine der Stufen der Datenwissenschaft – und eine große -, in der die großen Daten analysiert und die Erkenntnisse in Form von Grafiken, Diagrammen und Schaubildern aufbereitet werden. Es ist einfacher, von der Datenanalyse zu Data Science aufzusteigen. Lesen Sie unsere umfassende Liste von Data Science Interview-Fragen, um Ihren Traumjob noch heute zu ergattern.

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