Data Science vs Data Analytics

Il mondo oggi è incompleto senza dati. Quantità enormi di dati sono generate dagli utenti ogni giorno. Se questi dati possono essere in qualche modo analizzati e interpretati per catturare ciò che l’utente vuole e fare innovazioni di conseguenza, potremmo portare un sistema rivoluzionario in cui le aziende possono fornire soluzioni all’avanguardia per i problemi affrontati da un uomo comune e anche a basso costo. Meglio ancora, questo sistema può improvvisare e migliorare se stesso per essere più innovativo di giorno in giorno. Questa rivoluzione è la scienza dei dati e coinvolge l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico e molto altro.

In questo articolo, esploriamo i big data, la scienza dei dati e poi sappiamo come sono diversi l’uno dall’altro.

Un caso d’uso comune

Proprio come il nome, big data significa un sacco di dati – non strutturati o grezzi. Con l’aumento delle richieste e dei modelli di business interattivi, il modo tradizionale di raccolta dei dati non è più sufficiente. L’enorme quantità di dati generati ogni giorno da varie fonti è chiamata big data. Successivamente, abbiamo bisogno di sistemi che possano raccogliere i dati, filtrarli per il gruppo di destinazione pertinente, applicare alcuni modelli statistici e di apprendimento automatico e prevedere le decisioni future sulla base dei dati attuali. Pensatelo come un sistema di feedback. La Data Analytics fa una parte di questo – eseguendo analisi statistiche su serie di dati per trovare risposte ai problemi aziendali. Il resto – l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico, l’analisi predittiva e la visualizzazione – nella scienza dei dati.

Devi aver visto questo tipo di intelligenza nel tuo feed di Facebook. Se vedi un particolare genere di video o testi, ti vengono mostrati tipi di annunci simili anche in futuro. In media, anche se trascorri circa 10 minuti su Facebook, puoi vedere alcuni video di tuo interesse e ‘mi piace’ i post di qualcuno. Bene, tutti questi dati (big data) sono raccolti da Facebook per tenere traccia dei tuoi interessi e disinteressi.

Chi usa questi dati?

Una macchina.

Sì. In base alle tue selezioni, Facebook ti dà successivi suggerimenti simili. Per esempio, se ti piace Bournvita, potresti ricevere un annuncio sul cioccolato da bere Cadbury o altre bevande simili. D’altra parte, se scegliete di non vedere l’annuncio di Bournvita al primo tentativo, non vi verrà mostrato nessun altro annuncio simile nel prossimo futuro.

Immaginate quanto deve essere complesso il sistema che si occupa della personalizzazione a un livello così minuto per ogni utente!

Questo è lo stesso modo in cui funziona anche lo shopping online!

Tutto questo è fatto attraverso l’analisi dei dati e la scienza dei dati.

Nel nostro articolo Data Analyst vs Data Scientist, abbiamo dettagliato le responsabilità di questi ruoli. Avrete un’idea di come entrambi siano collegati eppure diversi.

Che cos’è il Data Analytics?

Con l’esempio di cui sopra, vediamo che ci sono molti dati grezzi che vengono raccolti e che possono essere analizzati in modo appropriato per ottenere benefici di business. Tale analisi dei dati per recuperare informazioni e ottenere intuizioni significative per risolvere un problema aziendale è chiamata data analytics.

La data analytics utilizza diversi strumenti e tecniche per analizzare gli enormi dati rispetto al puro intervento umano e all’organizzazione manuale dei dati. L’analitica dei dati comporta i seguenti semplici passi –

• Determinare i requisiti e il raggruppamento dei dati. Questo potrebbe essere basato sul gruppo target o sul problema aziendale. I dati possono essere raggruppati in qualsiasi modo che sia più appropriato, per esempio, età, posizione, sesso, interessi, stile di vita, ecc…
• Raccogliere dati da varie fonti online e offline – computer, indagini fisiche, social media, ecc…
• Organizzare i dati per l’analisi. Il metodo più comune per organizzare i dati è il foglio di calcolo, anche se framework come Apache Hadoop e Spark stanno prendendo piede per sostituire i fogli di calcolo.
• I set di dati incompleti, incoerenti e duplicati vengono rimossi e i dati vengono puliti prima dell’analisi. In questa fase, qualsiasi errore nei dati viene corretto e i dati diventano pronti per essere analizzati.

Nella data analytics, l’analista dei dati ha già informazioni in mano – per esempio, un problema di business, e lavora su un set di dati conosciuto per fornire un’analisi descrittiva, predittiva, diagnostica o prescrittiva. Leggi di più su questi qui.

La data analytics sta diventando sempre più importante in tutti i principali settori come l’assistenza sanitaria, la finanza, la vendita al dettaglio, il turismo e l’ospitalità. Inizia il tuo viaggio nell’analitica dei dati con i nostri tutorial facili da imparare.

Che cos’è la scienza dei dati?

La scienza dei dati ha una portata più ampia rispetto all’analitica dei dati. Possiamo dire che la data analytics è contenuta nella data science ed è una delle fasi del ciclo di vita della data science. Ciò che accade prima e dopo l’analisi dei dati è tutto parte della scienza dei dati.

Oltre alla conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, SQL, ecc come un analista di dati, la scienza dei dati combina la conoscenza statistica e la conoscenza del dominio per produrre intuizioni dai dati che possono migliorare drasticamente il business. Gli esperti di scienza dei dati usano algoritmi di apprendimento automatico per qualsiasi tipo di dati – testo, immagini, video, audio, ecc… per produrre sistemi di IA in grado di pensare come un umano.

La scienza dei dati ha i seguenti componenti principali –

• Statistica – La statistica si occupa della raccolta, analisi, interpretazione e presentazione dei dati attraverso metodi matematici.
• Visualizzazione dei dati – I risultati della scienza dei dati vengono visualizzati sotto forma di diagrammi, diagrammi e grafici visivamente attraenti che li rendono semplici da visualizzare e comprendere. Questo aiuta anche a prendere decisioni più rapide evidenziando i risultati chiave.
• Machine learning – questo è un componente essenziale dove usiamo algoritmi intelligenti che imparano da soli e prevedono il comportamento umano il più accuratamente possibile.

Un esperto di scienza dei dati identifica e definisce potenziali problemi di business da varie fonti non correlate e ottiene dati da queste fonti. Una volta che i dati vengono analizzati attraverso la data analytics, un modello viene formato e testato per la precisione iterativamente.

Data Science vs Data Analytics: Confronto testa a testa

Ora che ci è chiaro ogni campo, facciamo un confronto testa a testa tra data science e data analytics per avere un quadro più chiaro.

Per riassumere

Questo diagramma gerarchico riassume abbastanza bene la differenza tra data science e data analytics.

Fonte dell’immagine qui.

Come avrete ormai capito, la scienza dei dati è vasta e offre un futuro più promettente. Tuttavia, se volete essere più vicini alla programmazione, Data analytics potrebbe essere il vostro migliore inizio. Una cosa è chiara – entrambi i campi sono affamati di dati ed è necessario lavorare molto con i dati per capire l’intero quadro. La scienza dei dati include l’intero processo di business dal coinvolgimento delle parti interessate, la narrazione, l’analisi dei dati, la preparazione, la costruzione del modello, il test e l’implementazione. Data Analytics è una delle fasi della scienza dei dati – e una grande fase – in cui i grandi dati vengono analizzati e le intuizioni vengono estratte e preparate sotto forma di grafici, tabelle e diagrammi. È più facile salire la scala dall’analitica dei dati alla scienza dei dati. Leggi la nostra lista completa di domande per il colloquio sulla scienza dei dati per afferrare oggi il lavoro dei tuoi sogni.

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