Analitika podataka vs Data Science
Zbunjeni ste zbog razlike između analitike podataka i nauke o podacima? Ovaj vodič razbija njihove uloge, alati i aplikacije koje će vam pomoći da izaberete pravi pristup za vaše poslovanje ili karijeru.
Organizacije se oslanjaju na podatke za donošenje odluka, optimizaciju procesa i predviđanje budućih trendova. Međutim, razumevanje razlika između analitike podataka i nauke o podacima je od ključnog značaja za efikasno korišćenje podataka. Iako oba polja rade sa podacima, njihovi ciljevi, metode i aplikacije se značajno razlikuju. Ovaj članak pruža detaljno poređenje analitike podataka i nauke o podacima kako bi se razjasnile njihove različite uloge i funkcije.
Definisanje analitike podataka i nauke o podacima
Šta je analitika podataka?
Analitika podataka se fokusira na ispitivanje strukturiranih podataka kako bi se pronašli obrasci, trendovi i uvidi koji pomažu u donošenju odluka. Analitičari rade sa postojećim podacima kako bi odgovorili na konkretna poslovna pitanja i poboljšali efikasnost. Primarni cilj je da se pruži uvid koji podržava operativne i strateške odluke.
Uobičajene vrste analitike podataka uključuju:
- Deskriptivna analitika: Sumira prošle podatke da razume šta se dogodilo.
- Dijagnostička analitika: Analizira podatke kako bi utvrdio zašto se nešto dogodilo.
- Prediktivna analitika: Koristi istorijske podatke za predviđanje budućih ishoda.
- Preskriptivna analitika: Predlaže akcije zasnovane na prediktivnim uvidima.
Šta je Data Science?
Nauka o podacima je šira oblast koja kombinuje statističku analizu, mašinsko učenje i programiranje kako bi izvukla značajne informacije iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Ne samo da analizira postojeće podatke, već i gradi modele za predviđanje budućih trendova i automatizaciju donošenja odluka.
Ključni aspekti nauke o podacima uključuju:
- Mašinsko učenje: Kreiranje algoritama koji poboljšavaju predviđanja tokom vremena.
- Inženjering podataka: Priprema i obrada velikih skupova podataka za analizu.
- Veštačka inteligencija (AI): Omogućavanje mašina za obavljanje zadataka koji obično zahtevaju ljudsku inteligenciju.
- Obrada velikih podataka: Rad sa masivnim skupovima podataka koji prevazilaze tradicionalne mogućnosti obrade.
Ključne razlike između analitike podataka i nauke o podacima
Obim i ciljevi
- Analitika podataka: Analizira istorijske podatke kako bi pružio uvid i preporuke. Prvenstveno se koristi za izveštavanje i optimizaciju poslovnih procesa.
- Data Science: Koristi algoritme i mašinsko učenje za otkrivanje obrazaca, predviđanje trendova i izgradnju automatizovanih sistema za donošenje odluka.
Tehnike i alati
Analitika Podataka
- Tehnike: Regresijska analiza, vizualizacija podataka, testiranje hipoteza.
- Alati: Ekcel, SKL, Tableau, Pover BI, Pithon (za osnovnu analizu).
Nauka o podacima
- Tehnike: Prediktivno modeliranje, duboko učenje, klasteriranje, neuronske mreže.
- Alati: Pithon, R, TensorFlov, PiTorch, Hadoop, Apache Spark.
Veštine Setovi
Analitičari podataka
- Poznavanje SKL-a, Ekcel-a i alata za vizuelizaciju podataka.
- Razumevanje osnovnih statističkih metoda.
- Sposobnost tumačenja podataka i pružanja djelotvornih uvida.
Naučnici podataka
- Jake veštine programiranja (Pithon, R, Scala).
- Poznavanje algoritama mašinskog učenja i AI tehnika.
- Iskustvo sa inženjeringom podataka, obradom velikih podataka i naprednim statističkim modeliranjem.
Primene u industriji
I analitika podataka i nauka o podacima igraju ključnu ulogu u više industrija:
- Zdravstvo: Analitika podataka identifikuje trendove brige o pacijentima, dok nauka o podacima pokreće dijagnostiku i personalizovanu medicinu vođenu AI.
- Finansije: Analitičari podataka prate tržišne trendove, a naučnici podataka grade prediktivne modele za otkrivanje prevara i procenu rizika.
- Maloprodaja: Analitičari proučavaju ponašanje kupaca kupovine, dok naučnici podataka koriste motore za preporuke za poboljšanje korisničkih iskustava.
- Proizvodnja: Analitika prati efikasnost proizvodnje, a nauka o podacima optimizuje lance snabdevanja i prediktivno održavanje.
- Telekomunikacije: Analitika poboljšava zadržavanje kupaca, dok nauka o podacima razvija algoritme za optimizaciju mreže.
Izbor između analitike podataka i nauke o podacima
Organizacije moraju uskladiti svoje strategije podataka sa poslovnim potrebama:
- Ako je cilj generisanje izveštaja i poboljšanje poslovanja, analitika podataka je pravi izbor.
- Ako je cilj da se predvide budući trendovi i automatizuje donošenje odluka, nauka o podacima je prikladnija.
Za pojedince, izbor između ovih karijera zavisi od njihovih snaga i interesa:
- Oni koji imaju sposobnost za poslovnu inteligenciju, izveštavanje i vizualizaciju treba da razmotre analitiku podataka.
- Oni sa iskustvom u kodiranju, statistici i mašinskom učenju treba da se bave naukom o podacima.
Najčešća Pitanja
1. Može li analitičar podataka postati naučnik podataka?
Da. Mnogi analitičari podataka prelaze u nauku o podacima učenjem programiranja, mašinskog učenja i tehnika obrade velikih podataka.
2. Da li naučnicima podataka uvek treba mašinsko učenje?
Ne uvek. Neki zadaci nauke o podacima uključuju statističku analizu, inženjering podataka i vizualizaciju bez upotrebe modela mašinskog učenja.
3. Koje polje ima veću potražnju, analitiku podataka ili nauku o podacima?
Oba polja su u velikoj potražnji. Poslovi nauke o podacima često imaju veće plate zbog svoje složenosti, ali uloge u analitici podataka su široko dostupne u svim industrijama.
Zaključak
Analitika podataka i nauka o podacima služe različitim, ali komplementarnim funkcijama. Analitika podataka se fokusira na izvođenje uvida iz prošlih podataka kako bi se poboljšalo donošenje odluka, dok nauka o podacima gradi modele koji predviđaju buduće ishode i automatizuju procese. Razumevanje ovih razlika pomaže preduzećima i profesionalcima da izaberu pravi pristup radu sa podacima.
