Business Analytics vs Data Science: ¿Cuál es la diferencia?

Por el equipo editorial de Indeed

14 de octubre de 2021

Muchas empresas en diversas industrias, incluidas la venta minorista, la atención médica, la fabricación y las finanzas, usan datos para tomar decisiones comerciales. El análisis empresarial y la ciencia de datos son dos campos en crecimiento que estudian y analizan datos para ayudar a las empresas a aumentar su eficiencia y mejorar sus operaciones. Si está considerando una carrera en análisis de negocios o ciencia de datos, es posible que desee obtener más información sobre cómo se comparan y contrastan las dos áreas. En este artículo, definimos los dos campos y exploramos algunas similitudes y diferencias clave entre el análisis empresarial y la ciencia de datos.

¿Qué es el análisis de negocios?

El análisis empresarial es el estudio de datos mediante el análisis estadístico para tomar decisiones comerciales clave para una empresa. Los profesionales que trabajan en este campo utilizan su análisis para hacer recomendaciones basadas en datos sobre cómo resolver desafíos comerciales específicos. Por ejemplo, pueden estudiar los informes financieros de una empresa para determinar tendencias e identificar soluciones para mejorar los ingresos. Este campo suele utilizar datos históricos para pronosticar tendencias sobre el crecimiento futuro de una empresa. Mediante el análisis de negocios, las empresas pueden obtener información valiosa para ayudar a desarrollar sus metas estratégicas y lograr esos objetivos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de los datos para aprender nuevos conocimientos. El campo utiliza estadísticas e informática para administrar, procesar y analizar datos para predecir resultados o encontrar soluciones. Aquellos que trabajan en ciencia de datos desarrollan algoritmos y modelos estadísticos para ayudarlos a comprender patrones en los datos. La ciencia de datos tiene muchos usos en una variedad de industrias. Por ejemplo, los científicos de datos pueden analizar datos para identificar patrones climáticos. Otros científicos de datos trabajan en el aprendizaje automático, que es un área de inteligencia artificial que utiliza algoritmos para programar computadoras para que sean más precisas al simular el comportamiento humano.

¿Cuáles son las similitudes entre el análisis empresarial y la ciencia de datos?

Mucha gente usa los términos análisis empresarial y ciencia de datos de manera intercambiable. Aunque tienen diferencias clave, también tienen varias similitudes, que incluyen:

uso de datos

Tanto el análisis empresarial como la ciencia de datos se centran en el análisis de datos. Ambos confían en los datos para desarrollar nuevos conocimientos utilizando métodos estadísticos. Si bien otros métodos de estudio y revisión de datos pueden diferir entre los dos campos, ambos tienen como objetivo encontrar formas de organizar datos complejos. Su trabajo ayuda a otros a comprender información compleja de una manera manejable al definir las tendencias y patrones de los datos.

objetivos en los negocios

Aunque utilizan diferentes técnicas para llegar a sus conclusiones, tanto la ciencia de datos como el análisis empresarial tienen objetivos similares en los negocios. Ambos campos estudian y analizan datos para mejorar las operaciones comerciales. Por ejemplo, un científico de datos puede explicar las tendencias de ventas analizando los datos de ingresos de una empresa, y un analista de negocios puede usar esos mismos datos para hacer sugerencias sobre cómo impulsar el crecimiento futuro. A menudo, los profesionales de los dos campos pueden trabajar juntos para ayudar a las empresas a descubrir tendencias y realizar mejoras basadas en el análisis de datos.

Modelado predictivo

Tanto el análisis empresarial como la ciencia de datos utilizan técnicas de modelado predictivo para pronosticar resultados futuros. El modelado predictivo es el proceso de usar métodos estadísticos para analizar datos pasados ​​para predecir eventos futuros. Mientras que los analistas de negocios usan el modelado predictivo principalmente para pronosticar el crecimiento futuro de una empresa, los científicos de datos pueden usar este tipo de modelado para muchas aplicaciones. Por ejemplo, un científico de datos puede usar esta técnica para predecir tendencias futuras en el clima en función de datos históricos.

Fuerte perspectiva

Es probable que haya una demanda creciente de profesionales tanto en análisis empresarial como en ciencia de datos. los Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) predice que el empleo de los analistas de gestión, una ocupación que se superpone con el análisis empresarial, crecerá un 14 % para 2030. Para los científicos de investigación informática y de la información, incluidos los profesionales que trabajan en ciencia de datos, el BLS espera un crecimiento del empleo del 22% en el mismo período de tiempo. Ambas tasas son más rápidas que el promedio de todas las ocupaciones. BLS atribuye el crecimiento en estos campos a un aumento en la recopilación de datos y la necesidad de profesionales que puedan usar los datos para mejorar la eficiencia operativa.

Diferencias entre análisis empresarial y ciencia de datos

Si bien existen algunas similitudes entre el análisis empresarial y la ciencia de datos, existen muchas diferencias entre los dos campos. Estas diferencias incluyen:

Aplicaciones

El análisis empresarial y la ciencia de datos difieren en sus aplicaciones de datos. El análisis de negocios se enfoca en analizar patrones estadísticos para informar decisiones comerciales clave. Los profesionales en este campo analizan datos históricos para hacer recomendaciones a los líderes, gerentes y otras partes interesadas de la empresa sobre el futuro de una empresa. La ciencia de datos tiene aplicaciones más amplias en los negocios. Si bien los científicos de datos también trabajan para encontrar patrones en los datos, se enfocan más en comprender qué causa esas tendencias. Estos profesionales rara vez brindan sugerencias a las empresas en función de su análisis de los datos.

uso de codificacion

La ciencia de datos es una combinación de estadística, inferencia de datos e informática. Los profesionales que trabajan en ciencia de datos requieren excelentes habilidades de codificación para ayudarlos a desarrollar algoritmos para recopilar, organizar y administrar datos. También pueden usar la codificación para crear algoritmos para procesar grandes conjuntos de datos rápidamente y encontrar conexiones entre conjuntos de datos. Por el contrario, es raro que los profesionales en análisis de negocios usen codificación para analizar datos. En su lugar, utilizan métodos estadísticos para estudiar datos y obtener información.

Énfasis en las estadísticas

Si bien ambos campos se basan en estadísticas para el análisis de datos, los conceptos estadísticos son más importantes en el análisis empresarial. Los profesionales en análisis de negocios utilizan métodos basados ​​en estadísticas para revisar los datos comerciales y ayudarlos a tomar decisiones para una empresa. Usan estadísticas en cada etapa de su proceso analítico. En comparación, la ciencia de datos comienza programando y construyendo un algoritmo para interpretar los datos. Estos algoritmos les ayudan a hacer conexiones dentro de los datos y determinar tendencias. Los científicos de datos solo usan estadísticas al final de su proceso para analizar los resultados del conjunto de datos.

tipos de datos

La ciencia de datos y el análisis empresarial difieren en los tipos de datos que requieren para hacer predicciones y determinar resultados. El análisis empresarial utiliza principalmente datos estructurados, que es información que existe en una base de datos organizada. Los datos estructurados normalmente incluyen números y texto. Los profesionales en análisis de negocios pueden usar estos datos estructurados para analizar las tendencias comerciales y encontrar soluciones a los problemas. La ciencia de datos, en comparación, puede usar datos estructurados y no estructurados, que son datos en su formato original. Los ejemplos de datos no estructurados incluyen publicaciones o imágenes en redes sociales. Los científicos de datos pueden crear algoritmos que funcionen con ambos tipos de datos.

Instrumentos

Los campos de la ciencia de datos y el análisis empresarial requieren diferentes herramientas para analizar datos. Las herramientas comunes en el análisis empresarial incluyen aplicaciones de software de hojas de cálculo para realizar cálculos y lenguaje de consulta estructurado (SQL) para organizar datos. Si bien la ciencia de datos también usa SQL para administrar bases de datos, los profesionales en este campo requieren más herramientas y habilidades técnicas para hacer su trabajo de manera efectiva. Por ejemplo, los científicos de datos suelen estar familiarizados con varios tipos de lenguajes de programación, incluidos Python y C++, para desarrollar algoritmos. También pueden usar bibliotecas de aprendizaje automático, que son interfaces que crean modelos para tareas complejas sin el uso de una codificación extensa.

Tenga en cuenta que ninguno de los productos o empresas mencionados en este artículo están afiliados a Indeed.

Carreras

Ambos campos ofrecen muchas oportunidades de trabajo para profesionales interesados ​​en datos e información. Los trabajos en análisis de negocios pueden ser una buena opción de carrera para las personas que desean usar las matemáticas y las estadísticas en una función comercial o de gestión de proyectos. Algunas carreras comunes para personas con experiencia en análisis de negocios incluyen analistas de negocios, investigadores de mercado y analistas cuantitativos. Los profesionales que tienen excelentes habilidades técnicas y conocimientos de programación pueden desempeñarse bien en trabajos de ciencia de datos. Las opciones de carrera comunes para los profesionales en ciencia de datos incluyen científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de datos.

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