С развитием потребности в анализе данных становится всё сложнее понять различия между такими смежными областями, как Data Science и аналитика данных. Несмотря на определённое пересечение, между ними существуют ключевые различия в фокусе и используемых методах.
В этой статье сравним аналитику данных и Data Science по трём аспектам:
1. Фокус и цели
2. Методы и инструменты
3. Управление проектами / процессы
Фокус и цели
Сходства:
- Зависимость от данных: Обе области опираются на данные и требуют точных и качественных данных для получения значимых результатов.
- Генерация инсайтов: Основная цель обеих дисциплин — извлечение инсайтов из данных для информирования решений, повышения эффективности или стимулирования инноваций.
- Использование инструментов и технологий: И аналитики данных, и специалисты по Data Science используют языки программирования (например, Python и R), базы данных, инструменты визуализации данных и статистические методы для анализа и интерпретации данных.
Различия:
- Аналитика данных сосредоточена на интерпретации исторических данных для выявления закономерностей и тенденций, которые могут помочь в бизнес-решениях. Основное внимание уделяется проверке, очистке и преобразованию данных для обнаружения полезной информации и поддержки принятия решений. Типичные задачи включают очистку данных, исследовательский анализ, отчётность и разовые анализы. Аналитика данных отвечает на вопросы «Что произошло?» и «Почему это произошло?».
- Data Science включает задачи аналитики данных, но больше фокусируется на предсказательном моделировании и разработке алгоритмов для выявления инсайтов. Она выходит за рамки анализа прошлых или текущих тенденций, углубляясь в предсказательную аналитику и машинное обучение для прогнозирования будущих событий. Data Science отвечает на вопросы «Что произойдёт дальше?» и «Как мы можем это осуществить?».
Методы и инструменты
Инструменты аналитики данных:
Аналитика данных в основном ориентирована на описательный анализ, включая агрегацию, сводную статистику и визуализацию. Обычно используются статистические инструменты и программное обеспечение для визуализации данных, такие как Tableau, Excel и бизнес-аналитические платформы (например, Power BI) для подключения к источникам данных и визуализации аналитики.
Инструменты Data Science:
Data Science использует более широкий набор продвинутых инструментов и методов, таких как алгоритмы машинного обучения, сложные симуляции и продвинутое статистическое моделирование. Часто применяются глубокое обучение, нейронные сети и обработка естественного языка. Обычно используются языки программирования, такие как Python и R, а также фреймворки для обработки больших данных, например, Apache Spark.
Управление проектами
Сходства:
- Качество данных: Оба типа проектов сильно зависят от качества и целостности данных. Необходимо обеспечить, чтобы данные были чистыми, релевантными и точными перед началом анализа или моделирования.
- Кросс-функциональное сотрудничество: Проекты в обеих областях часто требуют сотрудничества между различными отделами или командами. Менеджеры проектов должны способствовать эффективной коммуникации между этими командами для обеспечения успеха.
- Итеративный характер: Оба типа проектов могут быть итеративными, поскольку аналитики и специалисты по данным часто пересматривают свои модели, анализы или источники данных на основе первоначальных выводов, отзывов заинтересованных сторон или новых данных.
Различия:
- Требования к ресурсам: Проекты по аналитике данных обычно требуют меньше вычислительных ресурсов по сравнению с проектами Data Science.
- Ожидания заинтересованных сторон и коммуникация: Результаты аналитических проектов часто проще объяснить заинтересованным сторонам, поскольку они основаны на описательной статистике. Однако результаты Data Science могут быть сложнее для объяснения, особенно для неспециалистов.
- Риски выполнения проекта: В аналитических проектах команда обычно знает, что может достичь поставленных целей. В проектах Data Science часто присутствует больше неопределённости, например, не всегда ясно, смогут ли данные обеспечить точную предсказательную модель до середины проекта.
Влияние на процессы команды
Для обеих областей процессы, как правило, являются итеративными (проекты Data Science могут быть более экспериментальными, поскольку модели тестируются и уточняются). Иными словами, они должны быть гибкими и адаптивными.
Обзор гибкости:
Гибкость — это не строгое следование установленному процессу, а философия, которая даёт командам возможность самостоятельно управлять, часто доставлять результаты, учиться и адаптироваться. Команды должны сначала определить принципы, к которым они стремятся. Так же, приходится изменять свое отношение к работе, потому что большинство исследований не подтверждают гипотезы, а это всегда неприятно. Работа с гипотезами - это отдельная тема, о которой напишу в будущем.
Таким образом, проекты в области аналитики данных и Data Science требуют динамичных гибких методологий управления проектами, таких как Scrum, Kanban, Data Driven Scrum или разработки собственной структуры, подходящей для вашей команды.
При использовании гибких методологий работа обычно разбивается на итерации, что позволяет быстро проводить исследования и проверять гипотезы.
Краткое сравнение аналитики данных и Data Science
Если коротко то, аналитика данных и Data Science опираются на схожие навыки и базу знаний для извлечения ценности из данных. Однако аналитика данных фокусируется на ретроспективных описательных методах, тогда как Data Science делает акцент на сложном моделировании для прогнозирования. При эффективном управлении эти области могут работать вместе, чтобы способствовать более разумным решениям и оптимизировать процессы. Организациям необходимы обе компетенции для сохранения конкурентоспособности в условиях растущего ориентирования на данные.
Спектр навыков и техник
Также важно понимать, что между аналитикой данных и Data Science существует спектр навыков и техник. В зависимости от организации и конкретной роли, аналитик данных иногда может выполнять задачи, пересекающиеся с задачами специалиста по Data Science, и наоборот.
Хочешь узнавать новости в сфере ИИ? подпишись: https://t.me//ART_M_channel