علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: المقارنات الرئيسية

علم البيانات وتحليلات البيانات هما وظيفتان متداخلتان ومتكاملتان داخل قسم البيانات في مؤسسة حديثة.

ومع ذلك ، يشارك علم البيانات بشكل أكثر تحديدًا في إنشاء أنظمة يتم من خلالها استخدام مجموعات البيانات الكبيرة – وغير المهيكلة في كثير من الأحيان – لدفع قدرات التعلم الآلي (ML) وبالتالي لإبلاغ التحليلات والعمليات التنبؤية والتعليمية.

على النقيض من ذلك ، تشارك تحليلات البيانات بشكل أكبر في إعداد التقارير أو تقديم بيانات أو نتائج تشغيلية وصفية وتقليدية أكثر لاستخدامها من قبل المتخصصين في الأقسام الأخرى داخل الشركة.

علم البيانات وتحليلات البيانات: إزالة الالتباس

على سبيل المثال ، قد يقوم قسم علوم البيانات بدمج البيانات وكتابة الخوارزميات لدمج مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي ، والمعلومات الاقتصادية القائمة على أساس جغرافي ، وتوافر التوريد والتكاليف ، وطلب العملاء لإنشاء توقعات مفصلة للإيرادات والربحية ونماذج تخصيص الموارد.

وفي الوقت نفسه ، قد يركز قسم تحليلات البيانات على توفير أدوات التصور لمساعدة محللي الأعمال في الإدارات المالية والتشغيلية الأخرى.

قد يكتب علماء البيانات الخوارزميات التي يستخدمها محللو البيانات لتوفير لوحات المعلومات وأدوات التصور الأخرى للمستخدمين غير التقنيين للوصول إلى البيانات التنظيمية واستخدامها.

هناك بعض الالتباس حول الاختلاف بين المصطلحين نظرًا لاستخدامهما في معاني أوسع وأكثر تحديدًا ، وبالتالي يتم استخدامهما في بعض الأحيان بشكل متنوع داخل مؤسسات مختلفة.

عند استخدام “علم البيانات” على نطاق واسع ، فإنه يمثل الوظيفة العامة لجمع البيانات وتنظيمها وطحنها وتقديمها ؛ في هذا السياق ، يعد تحليل البيانات مجرد مرحلة واحدة من مراحل العملية. عند استخدام “تحليلات البيانات” على نطاق واسع ، فإنها تمثل تحليل البيانات بشكل عام ، مع كون علم البيانات مجموعة فرعية صارمة بشكل خاص وموجهة نحو الرياضيات ضمن التخصص.

يوفر موقع وظيفة Cleverism مخططًا تنظيميًا يوضح كيف يمكن وضع الوظيفتين داخل قسم البيانات. كلاهما يتطلب فهمًا تجاريًا وإحصائيًا ، بينما يحتاج عالم البيانات أيضًا بشكل خاص إلى مهارات برمجة قوية ، ويحتاج ممارس التحليلات إلى مهارات اتصال قوية. توفر جامعة ويسكونسن مزيدًا من التفاصيل حول ما هو مطلوب لكل دور ووظيفة.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: أوجه التشابه والاختلاف

أوجه التشابه بين علم البيانات وتحليلات البيانات

تشمل أوجه التشابه بين علم البيانات وتحليلات البيانات ما يلي:

• يتضمن كلا المجالين استخراج رؤى الأعمال الرئيسية من البيانات.
• يتطلب كلا النظامين تحويل الرؤى إلى أشكال أكثر قابلية للاستخدام أو مفهومة.
• يتطلب كلا التخصصين مزيجًا من البرمجة والمهارات الإحصائية المطبقة مع فهم كبير للأعمال.

الاختلافات بين علم البيانات وتحليلات البيانات

تشمل الاختلافات الرئيسية بين علم البيانات وتحليلات البيانات ما يلي:

• يشارك علم البيانات بشكل أكبر مع مجموعات البيانات الأحدث والأكبر والأكثر تعقيدًا وغير المنظمة (أي دمج المزيد من البيانات الخارجية والوقت الحقيقي) ، بينما تستخدم تحليلات البيانات في المقام الأول البيانات التشغيلية الأكثر تقليدية.
• يميل علم البيانات إلى استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) للتعلم الآلي ، بينما تعتمد تحليلات البيانات بشكل أكبر على تحسين التقارير التقليدية لنتائج الأعمال التشغيلية.
• يتطلب علم البيانات برمجة ومهارات إحصائية أكثر شمولاً ، بينما تتطلب تحليلات البيانات مزيدًا من مهارات الاتصال والتعاون لفهم متطلبات المستخدمين غير التقنيين في الأقسام الأخرى والاستجابة لها.