Las cinco formas principales de distinguir la ciencia de datos del análisis de datos
- Gestión de información
La ciencia de datos no solo es importante, sino también útil para las empresas. Pero la ciencia de datos y el análisis de datos tienen diferentes significados según la empresa o la situación.
Si bien las definiciones pueden variar, aquí hay cinco cosas para ayudar a distinguir la ciencia de datos del análisis de datos.
- Un científico de datos generalmente hace modelos. Los científicos de datos desarrollan algoritmos para ayudar a hacer predicciones sobre las cosas. A veces se trata de cosas específicas; a veces se trata de un tipo de cosas más generales. Pero en cualquier caso implica más incógnitas.
- Los analistas de datos utilizan modelos. Los analistas de datos a menudo responden a una pregunta específica sobre una necesidad empresarial. Un analista de datos sabe qué algoritmo podría ser el mejor para obtener una respuesta.
- Código de científicos de datos. Mucho. Usan SQL, Python, Spark, Hadoop y similares para administrar big data en grandes plataformas como AWS y Databricks.
- Los analistas de datos administran principalmente bases de datos. Quiero decir que también usarán SQL y Python, pero también Excel y SAS. Los analistas de datos extraen, almacenan y gestionan datos.
- Ambos pueden responder a sus preguntas comerciales. Pero un analista de datos actuará más como un consultor, haciendo pruebas A / B e identificando las necesidades de información. Un científico de datos, por otro lado, tomará una enorme montaña de datos no estructurados y le dará sentido. Incluso pueden responder preguntas que no sabía que tenía.
Existe una delgada línea entre los dos y es probable que necesite un poco de ambos para su negocio. Pero esto puede ayudarlo a comprender la diferencia en la forma en que las personas usan los términos
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