Після довгих років переховування в академічних колах, ці терміни увійшли в мейнстрім. Але чим аналітика даних (Data Analytics) відрізняється від науки про дані (Data Science)?

Історично склалося так, що аналітика даних та наука про дані були прерогативою фахівців в університетах. Але зі зростанням обсягів великих даних, збільшенням обчислювальної потужності комп’ютерів та розвитком штучного інтелекту (ШІ), що робить дані доступними для кожного, навіть найменші стартапи можуть використовувати можливості великих даних.

Отже, в чому саме полягає різниця між наукою про дані та аналітикою даних? І що з них варто вивчати? У цьому пості ми відповімо на ці питання, охопивши:

1. Що таке наука про дані?
2. Що таке аналітика даних?
3. Яка різниця між наукою про дані та аналітикою даних?
4. Наука про дані vs. аналітика даних: FAQ
5. Основні висновки

Готові розібратися з аналітикою даних та наукою про дані? Тоді до роботи!

1. Що таке наука про дані?

Наука про дані – це мультидисциплінарна галузь, яка, як випливає з назви, фокусується насамперед на даних. Це сфера наукових досліджень, яка може застосовуватися в багатьох сферах: від фінансів до роздрібної торгівлі, охорони здоров’я, електронної комерції та багато іншого.

Як мультидисциплінарна галузь, наука про дані об’єднує навички від аналізу даних і машинного навчання до інформатики та штучного інтелекту, і це лише деякі з них.

Метою науки про дані, якщо коротко, є аналіз і дослідження величезних обсягів необроблених, неструктурованих даних для розробки стратегічних питань, які допоможуть рухати організацію вперед. Якщо це звучить трохи туманно, це можна зрозуміти! Наука про дані – це дуже різноманітна і складна роль, і конкретні обов’язки науковця про дані залежать від конкретних пріоритетів, визначених у стратегічному плані його організації.

Тому невід’ємним аспектом роботи аналітика даних є постійний нагляд як за своєю організацією, так і за внутрішніми та зовнішніми факторами, що впливають на її роботу. На основі інформації, яку він може отримати з великих даних, аналітик даних досліджує та визначає нові можливості, якими може скористатися бізнес, або сфери інтересів, які він може вважати вартими подальшого вивчення.

Як правило, наука про дані включає в себе багато складних і взаємопов’язаних завдань. Це може бути моделювання даних, створення алгоритмів з нуля, управління великими командами або зацікавленими сторонами, створення та впровадження нових структур даних і, загалом, роль “головного” експерта з даних в організації.

Основний висновок, однак, полягає в тому, що науковець з даних зосереджується не стільки на мікро-, повсякденних проблемах, скільки на макро-, довгострокових стратегічних питаннях. З цієї причини фахівці науки про дані, як правило, займають досить високі посади.

2. Що таке аналітика даних?

Аналітика даних – це окрема дисципліна в рамках науки про дані, а також самостійна галузь.

У той час як наука про дані фокусується на постановці широких стратегічних питань, аналітики даних, як правило, виконують більш вузьку і спеціалізовану роль, шукаючи відповіді на конкретні питання.

Наприклад, робота аналітика даних може полягати у визначенні того, яким саме функціям продукту користувачі надають перевагу. Можливо, йому доведеться з’ясувати, як маркетингові витрати покращують коефіцієнт конверсії, щоб допомогти краще таргетувати їх. Або ж визначити, як змінюються купівельні звички клієнтів залежно від погоди.

Хоча аналітики даних вимагають менше навичок, ніж фахівці з аналізу даних, на відміну від них, вони зазвичай мають більш вузьке розуміння певної сфери бізнесу. Замість того, щоб здійснювати загальний нагляд, вони можуть працювати в окремому відділі, наприклад, у відділі продажів, бухгалтерії, DevOps, маркетингу тощо.

Однією з причин, чому науку про дані та аналітику даних так часто плутають, є те, що обидві галузі працюють з великими даними. Однак до того часу, як аналітики даних використовують ці дані, вони зазвичай організовані в більш структурований формат, придатний для конкретного питання, на яке аналітик повинен відповісти.

З цієї причини аналітики даних застосовують набагато більш організований підхід до розуміння даних. Їхній процес передбачає дотримання відносно суворої послідовності кроків, використання інструментів і методів, таких як Python, SQL і програмне забезпечення для візуалізації даних, наприклад, Tableau, для збору, очищення та аналізу набору даних. Цей процес (і пов’язані з ним інструменти) допомагає аналітикам даних створювати дієві ідеї, які бізнес може реалізувати. Ці знання зазвичай допомагають у прийнятті рішень.

Ви можете дізнатися більше про аналітику даних тут. Тепер, коли ми можемо визначити ці дві дисципліни, ми можемо поставити велике питання: аналітика даних проти науки про дані – в чому різниця?

3. У чому різниця між наукою про дані та аналітикою даних?

Як ми вже згадували, основним фактором, що відрізняє науку про дані від аналітики даних, є їхня кінцева мета: аналітики даних, як правило, зосереджуються на ніші та конкретній сфері (наприклад, продажах, електронній комерції), в той час як науковці про дані мають цілісний погляд на те, як працює організація.

Це вимагає ширшого розуміння бізнес-ландшафту, того, що роблять конкуренти, як взаємодіють різні відділи тощо.

Багато фахівців з даних починають свою кар’єру як аналітики даних, перш ніж перейти до науки про дані. Хоча межа між цими двома професіями часом розмита, ми можемо умовно розділити їх наступним чином:

• Навички науки про дані включають моделювання даних, предиктивну аналітику, поглиблені знання математики та статистики, а також високий рівень експертизи в галузі програмної інженерії/програмування (з використанням численних мов).
• Навички аналізу даних включають інструменти бізнес-аналітики, ґрунтовні знання статистики, проміжні навички програмування та вміння досліджувати дані за допомогою SQL та Python.
• Наука про дані фокусується на макрорівні, ставлячи питання стратегічного рівня та стимулюючи інновації.
• Аналітика даних фокусується на мікрорівні, знаходячи відповіді на конкретні питання, використовуючи дані для виявлення дієвих інсайтів.
• Наука про дані досліджує неструктуровані дані за допомогою таких інструментів, як машинне навчання та штучний інтелект.
• Аналітика даних досліджує структуровані дані за допомогою таких інструментів, як MS Excel та програмне забезпечення для візуалізації даних.