Datenwissenschaft vs. Datenanalyse: Vergleich & Unterschiede

Inhaltsübersicht

Die Welt verändert sich im Sekundentakt. Datengestützte Entscheidungen gewinnen immer mehr an Bedeutung. Unternehmen müssen in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Um der Konkurrenz voraus zu sein, müssen wir nicht nur gut in der Datenanalyse werden, sondern auch in der Lage sein, zu lernen und uns anzupassen. 

Bei der Datenwissenschaft geht es darum, Erkenntnisse in Daten zu finden, während es bei der Datenanalyse darum geht, Erkenntnisse zu gewinnen und sie für Maßnahmen zu nutzen. Bei der Datenanalytik geht es darum, Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen. Das Ziel der Datenanalyse ist es, Einblicke in die Daten zu gewinnen. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Diese beiden Bereiche sind sehr eng miteinander verbunden. Data Science ist ein Teilbereich der Datenanalyse, aber es ist nicht nur ein Teilbereich, sondern eine völlig andere Kategorie. In diesem Artikel geht es um die Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics.

Was ist Datenwissenschaft?

Datenwissenschaft ist der Teilbereich der Statistik, der sich mit der Sammlung, Aufbereitung und Analyse von Daten befasst. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um die Anwendung quantitativer Methoden, um Muster in Daten zu verstehen. Einer der spannendsten Aspekte der Datenwissenschaft ist, dass sie es Unternehmen ermöglicht, durch die Analyse großer Datenmengen Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Data Science ist für Unternehmen aller Größenordnungen immer wichtiger geworden.

Das Aufkommen von Big Data hat zu einer riesigen Menge an zu analysierenden Daten geführt, so dass die Datenwissenschaft für Unternehmen des 21.

Die Datenwissenschaft wird auch von Unternehmen als wichtiges Instrument eingesetzt, insbesondere von solchen, die im Internet und im Online-Marketing tätig sind. Datenwissenschaftler entwickeln Strategien und Pläne, die Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Schlüssel zu erfolgreichen Unternehmen liegt darin, so viele Informationen über Kunden und Verbraucher wie möglich zu sammeln. Anschließend sollten die Unternehmen die Informationen analysieren und die Ergebnisse nutzen, um Marketingstrategien zu entwickeln, die Gewinne bringen.

Was ist Analytik?

Analytik oder die Messung des Nutzerverhaltens ist für den Erfolg eines jeden webbasierten Unternehmens entscheidend. Die Analytik wird eingesetzt, um das Nutzerverhalten zu verfolgen, die Website oder Anwendung zu verbessern und die Konversionsraten zu erhöhen.

Mithilfe von Analysen können Sie alles über Ihr Online-Marketing und Ihre Webpräsenz verfolgen und messen. Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen und herausfinden wollen, ob Sie Ihr derzeitiges Geschäftsmodell beibehalten sollten, oder ob Sie bereits jahrelang die Ressourcen Ihres Unternehmens in eine Plattform investiert haben, Ihre Daten können Ihnen alles Mögliche sagen. Mit Analytics können Sie alles Mögliche messen, z. B. von welchen Kanälen Ihr Traffic kommt, welche Werbekampagnen erfolgreich sind, welche Art von Inhalten am besten funktioniert, wie Ihr Traffic mit Ihrer Website interagiert und so weiter.

Was versteht man unter Datenanalytik?

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess der Analyse einer Datenmenge, um sie zu verstehen. Sie wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Finanzen, Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Bildung. Die Datenanalyse erfolgt mit Hilfe statistischer Verfahren, die zur Erforschung von Trends in Daten eingesetzt werden. Mit dieser Technik werden Modelle zur Vorhersage künftiger Ereignisse entwickelt. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen auch, neue Muster bei ihren Kunden zu entdecken und diese Informationen zur Umsatzsteigerung zu nutzen.

Datenanalysen werden zur Analyse von Daten verwendet, aber Datenanalyse ist mehr als nur die Analyse von Daten. Mit Hilfe der Datenanalytik kann eine komplexe Aufgabe in eine einfache Aufgabe umgewandelt werden. Mit Hilfe der Datenanalyse können Sie finden, was Sie suchen. Zu den Werkzeugen für die Datenanalyse gehören Big Data, Datenvisualisierung, prädiktive Analyse, prädiktive Modellierung usw.

Die Bedeutung der Daten

Daten sind immer die stärkste Form der überzeugenden Kommunikation. Daten und Zahlen sind die besten Werkzeuge, um Geschichten darüber zu erzählen, wie die Welt funktioniert, und sie sind eine großartige Möglichkeit, dem Leser die Bedeutung des Problems, das Sie zu lösen versuchen, und den Wert Ihrer Lösung zu vermitteln. Wenn es darum geht, geschäftliche Entscheidungen zu treffen, hilft Ihnen die Kenntnis der Fakten über den Markt, in dem Sie tätig sind, bei der Entscheidung, wie Sie wachsen und konkurrieren können. Anhand von Daten über die Branche können Sie herausfinden, ob Sie dieselben Produkte verkaufen können, die andere bereits verkaufen. Das gibt Ihnen Sicherheit bei Ihrer Entscheidung, in den Markt einzutreten, weil Sie besser wissen, wo Ihr Produkt stehen wird.

Datenwissenschaftler nutzen Daten aus vielen verschiedenen Gründen, unter anderem:

  • Vorhersage des Kundenverhaltens
  • Um genauere Modelle für die Vermarktung zu erstellen
  • Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen, die die Verbraucher möglicherweise wünschen
  • Bessere Kundenbetreuung entwickeln
  • Verbesserung der Produktivität
  • Wege zur Senkung der Betriebskosten zu finden
  • Sicherstellen, dass neue Produkte entwickelt und effektiv vermarktet werden
  • Vorhersage der Auswirkungen bevorstehender Wahlen oder anderer wichtiger Ereignisse
  • Aufdeckung von Betrug oder Missbrauch der bestehenden Systeme
  • Menschen helfen, relevante Inhalte und Werbung zu entdecken
  • Vorhersage und Verhütung von Naturkatastrophen und Klimawandel
  • Analyse der Finanzmärkte
  • Vorhersage krimineller Aktivitäten
  • Ermittlung von Trends und Chancen für Unternehmen
  • Sicherstellen, dass neue Technologien effektiv und effizient entwickelt werden
  • Analyse und Bewertung der Leistung verschiedener Unternehmen
  • Entwicklung und Umsetzung neuer Geschäftspraktiken und -strategien
  • Aufbau neuer Geschäftsmodelle und Entwicklung neuer Produkte
  • Bessere Kundenbetreuung

Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse

Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das Statistik, Informatik, Mathematik und viele andere Disziplinen zur Analyse von Daten kombiniert. Dies macht sie zu einer Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden. Datenwissenschaftler sind nicht nur in diesen Fächern ausgebildet, sondern verfügen auch über ein hohes Maß an Kompetenz bei der Interpretation von Daten.

Datenanalyse ist der Prozess der Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten. Sie hilft bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zur Verbesserung der Unternehmensleistung. Datenanalysten sammeln, verarbeiten und analysieren Informationen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, und sie stellen sicher, dass die Daten so präsentiert werden, dass sie Sinn ergeben. Einfach ausgedrückt, geht es im Bereich Daten und Analysen darum, Antworten auf Fragen zu finden, auf die wir keine Antworten kennen. Sie werden Ihnen helfen, der Konkurrenz in Ihrem Unternehmen und Ihrem Leben einen Schritt voraus zu sein.

EigenschaftenDatenwissenschaftDatenanalyse
CodierungEs gibt viele verschiedene Programmiersprachen, die Datenwissenschaftler verwenden können. Python wird von vielen Datenwissenschaftlern als Hauptsprache verwendet. Andere Programmiersprachen wie C++, Java, Perl usw. werden ebenfalls häufig für bestimmte Aufgaben oder Bereiche verwendet.Für die Datenanalyse sind Kenntnisse in Python und der Sprache R erforderlich.
ProgrammierkenntnisseDie Datenwissenschaft erfordert fundierte Kenntnisse in der Programmierung.Für die Datenanalyse sind nur grundlegende Programmierkenntnisse erforderlich.
Maschinelles LernenMithilfe des maschinellen Lernens können Sie ein tiefgreifendes Verständnis für die Vorgänge in Ihren Daten gewinnen. Es kann Computern beibringen, Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse vorherzusagen oder Muster in Daten zu finden. Maschinelles Lernen wird also von Data Science genutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen.Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Datenanalyse, bei dem Computeralgorithmen zur Verbesserung der Leistung von Prognosemodellen eingesetzt werden.
InanspruchnahmeIn der Datenwissenschaft wird Data Mining eingesetzt, um Wissen oder Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Die Hadoop-basierte Analyse wird in der Datenanalyse eingesetzt, um Schlussfolgerungen aus Rohdaten zu ziehen.
Umfang und ZieleDer Bereich der Datenwissenschaft ist weitläufig und steht im Zusammenhang mit Erkundungen und Innovationen.Die Datenanalyse hat eine engere Auswahl an Herausforderungen, wie z. B. die Vorhersage einer kleinen Stichprobe von Ereignissen und die Beantwortung von Fragen auf der Grundlage einer kleinen Menge von Daten.
DatenartData Science umfasst hauptsächlich die Arbeit mit großen Datensätzen und unstrukturierten Daten.Bei der Datenanalyse wird meist mit strukturierten Datensätzen gearbeitet, da der Zweck der Datenanalyse darin besteht, nützliche Informationen aus ihnen zu extrahieren und sie besser zu präsentieren.

Business-Analytik

Die Geschäftsanalytik ist ein wachsender Trend in der Geschäftswelt. Dahinter steht die Idee, statistische Verfahren zur Verbesserung der Entscheidungsfindung einzusetzen. Diese Analysen werden verwendet, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage von vergangenem Verhalten vorherzusagen.

Die Unternehmensanalyse liefert wichtige Erkenntnisse darüber, wie Ihr Unternehmen arbeitet und wie Ihre Marketing-, Vertriebs- und Betriebsstrategien funktionieren. Ziel ist es, zu verstehen, wie Ihr Unternehmen funktioniert, damit Sie sich für den künftigen Erfolg besser positionieren können. Es gibt viele Möglichkeiten, Daten zu sammeln und zu analysieren, von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu komplexen Datenbanken. Die Analytik umfasst auch ein breiteres Spektrum von Instrumenten zur Bewertung der Wirksamkeit einer Unternehmensstrategie, und es gibt viele verschiedene Arten von Instrumenten und Methoden.

Die Geschäftsanalytik nutzt umfassende statistische Methoden und Modelle, um Unternehmen bei strategischen Entscheidungen zu unterstützen. Dazu gehören erklärende und vorausschauende Analysen, um Vorgänge besser zu verstehen, und faktenbasiertes Management, um Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz der Analytik ist daher eng mit der Managementlehre verbunden. Die Analytik kann als Input für die menschliche Entscheidungsfindung genutzt werden, oder sie kann automatisierte Entscheidungen vorantreiben. 

Letzte Worte

Datenwissenschaft und Datenanalytik sind zwei unterschiedliche Bereiche. Sie befassen sich mit verschiedenen Arten von Daten und gehen unterschiedliche Herausforderungen an. 

Die Datenwissenschaft bildet die Grundlage für viele Schlüsseldisziplinen der Informationstechnologie und ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse. Daten an sich sind für bestimmte Bereiche nützlich, insbesondere für das Data Mining, die Verbesserung des maschinellen Lernens und die Verbesserung von KI-Algorithmen, da sie die Sortierung und das Verständnis von Informationen verbessern können.

Die Datenwissenschaft hilft uns, komplexe Probleme zu verstehen, indem sie Fragen stellt, von denen wir nicht wussten, dass wir sie stellen müssen, und gleichzeitig kaum konkrete Antworten liefert. Die Datenanalytik kann uns, wenn sie dem Mix hinzugefügt wird, Einblicke in unbekannte Dinge geben, die wir brauchen, um voranzukommen.

Um die Überschneidung dieser beiden Disziplinen zu verstehen, ist es wichtig, sie nicht mehr als Datenwissenschaft und Datenanalyse zu betrachten. Wir sollten sie als Teil eines Ganzen betrachten, nicht nur als einzelne Teile. Wenn wir uns auf verschiedene Teile konzentrieren, verlieren wir das Gesamtbild aus den Augen.

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