DATA ANALYTICS VS. DATA SCIENCE

Dimentica di vederli solo come scienza dei dati e analisi dei dati. Entrambi sono parti di un intero che è vitale per capire come analizzare e rivedere i dati nel migliore dei modi possibili.

I big data sono diventati oggi un componente importante nel mondo della tecnologia grazie alle intuizioni e ai risultati perseguibili che le aziende possono raccogliere. Tuttavia, la creazione di set di dati di questo tipo richiede anche la comprensione e la disponibilità di strumenti adeguati per analizzarli per scoprire le giuste informazioni. Per comprendere meglio i big data, i campi della scienza e dell’analisi dei dati sono passati da largamente retrocessi al mondo accademico, per diventare invece elementi integrali di strumenti di business intelligence e big data analytics.

Tuttavia, può essere fonte di confusione distinguere tra l’analisi dei dati e la scienza dei dati. Nonostante i due siano interconnessi, forniscono risultati diversi e perseguono approcci diversi. Se hai bisogno di studiare i dati che la tua attività sta producendo, è fondamentale capire cosa portano in tavola e come ciascuno di essi è unico. Per aiutarti a ottimizzare l’analisi dei big data, analizziamo entrambe le categorie, esaminiamo le loro differenze e riveliamo il valore che offrono.

Cos’è la Scienza dei Dati o Data Science?

La Scienza dei Dati è un campo multidisciplinare incentrato sulla ricerca di intuizioni utilizzabili da ampi dataset di dati grezzi e dati strutturati. Il campo si concentra principalmente sul trovare risposte a cose che non sappiamo di non sapere. Gli esperti di scienze dei dati utilizzano diverse tecniche per ottenere risposte, incorporando l’informatica, l’analisi predittiva, le statistiche e l’apprendimento automatico per analizzare enormi set di dati nel tentativo di stabilire soluzioni a problemi che non sono stati ancora pensati.

L’obiettivo principale dei ricercatori di dati è quello di porre domande e individuare potenziali vie di studio, con meno attenzione a risposte specifiche e maggiore enfasi posta sulla ricerca della giusta domanda da porre. Gli esperti ottengono ciò predittendo le tendenze potenziali, esplorando fonti di dati disparate e disconnesse e scoprendo modi migliori per analizzare le informazioni.

Cos’è l’analisi dei dati?

L’analisi dei dati si concentra sull’elaborazione e l’esecuzione di analisi statistiche su dataset esistenti. Gli analisti si concentrano sulla creazione di metodi per acquisire, elaborare e organizzare i dati per scoprire informazioni utili per i problemi attuali e stabilire il modo migliore per presentare questi dati. Più semplicemente, il campo dell’analisi dei dati è diretto verso la risoluzione di problemi per domande a cui sappiamo di non conoscere le risposte. Ancora più importante, si basa sulla produzione di risultati che possono portare a miglioramenti immediati.

L’analisi dei dati comprende anche alcuni rami diversi di statistiche e analisi più ampie che aiutano a combinare diverse fonti di dati e individuare le connessioni, semplificando allo stesso tempo i risultati.

Qual è la differenza?

Mentre molte persone usano i termini in modo intercambiabile, la scienza dei dati e l’analisi dei big data sono campi unici, con la differenza principale che è lo scopo.

La Data Science è un termine generico per un gruppo di campi utilizzati per estrarre insiemi di dati di grandi dimensioni. L’analisi dei dati è una versione più focalizzata di questo e può anche essere considerata parte del processo più ampio. Analytics è dedicato alla realizzazione di approfondimenti utilizzabili che possono essere applicati immediatamente in base alle query esistenti.

Un’altra differenza significativa nei due campi è una questione di esplorazione. La scienza dei dati non si occupa di rispondere a query specifiche, ma di analizzare enormi set di dati in modi a volte non strutturati per esporre le informazioni. L’analisi dei dati funziona meglio quando è focalizzata, avendo in mente domande che richiedono risposte basate su dati esistenti. La scienza dei dati produce approfondimenti più ampi che si concentrano su quali domande dovrebbero essere poste, mentre l’analisi dei big data enfatizza la scoperta delle risposte alle domande poste.

Ancora più importante, la scienza dei dati è più preoccupata di fare domande piuttosto che trovare risposte specifiche. Il campo si concentra sulla definizione di tendenze potenziali basate su dati esistenti, oltre a realizzare modi migliori per analizzare e modellare i dati.

I due campi possono essere considerati lati diversi della stessa moneta e le loro funzioni sono altamente interconnesse. La scienza dei dati getta basi importanti e analizza i big data set per creare osservazioni iniziali, tendenze future e approfondimenti potenziali che possono essere importanti. Questa informazione di per sé è utile per alcuni campi, in particolare la modellazione, il miglioramento dell’apprendimento automatico e l’ottimizzazione degli algoritmi AI, in quanto può migliorare il modo in cui le informazioni sono ordinate e comprese. Tuttavia, la scienza dei dati pone domande importanti di cui non eravamo a conoscenza prima, fornendo nel contempo scarse risposte. Aggiungendo analisi dei dati nel mix, possiamo trasformare quelle cose che sappiamo che non conosciamo in informazioni fruibili con applicazioni pratiche.

Quando si pensa a queste due discipline, è importante dimenticare di considerarle come Data Science e Data Analytics. Invece, dovremmo vederli come parti di un tutto che sono vitali per comprendere non solo le informazioni che abbiamo, ma come analizzarle e rivederle meglio.

 

Autore: dzone.com