Аналитика данных против анализа данных: ключевые различия в использовании

Опубликовано: 2022-08-30

Данные становятся новым топливом для бизнеса, потому что они помогают им получать ключевую информацию и расти. Однако между аналитикой и анализом есть большая разница, и важно знать, что это такое. Но, несмотря на то, что эти слова часто используются взаимозаменяемо, они означают разные вещи и имеют разные значения. Давайте обсудим аналитику данных и анализ данных.

Люди часто путают анализ данных и аналитику данных. Чтобы прояснить это заблуждение, мы рассмотрим оба термина, чем они отличаются и как они используются.

Что такое аналитика данных?

Термин «аналитика данных» относится к широкому спектру действий и концепций, связанных с данными. Это процесс преобразования основных фактов и цифр в конкретные действия путем изучения исходных оценок и восприятий данных в контексте решения организационных проблем и принятия решений. Цель состоит в том, чтобы помочь предприятиям принимать более обоснованные решения и добиваться большего успеха.

Аналитика данных — это отличный способ для компаний и людей использовать данные для определения конкретных решений для своих концепций. Эффективный подход может обеспечить более комплексную стратегию развития вашей компании. Ниже приведены некоторые из способов, которыми аналитика данных может вам помочь:

Для выявления тенденций и закономерностей.
Искать новые возможности.
Определить возможные риски и выгоды.
Выработать стратегию действий.

Что такое анализ данных?

Процесс очистки, манипулирования, моделирования и опроса данных для обнаружения соответствующей информации известен как анализ данных. Анализ данных является важной частью анализа данных. Это помогает нам находить решения, предоставляя информацию.

Есть несколько подходов, которые мы можем использовать, когда дело доходит до анализа данных. Вот некоторые из подходов, которые вы можете использовать в зависимости от того, чего вы хотите достичь.

A/B-тестирование: сравнение одной тестовой группы с другой.
Слияние данных, интеграция: повышает точность за счет анализа и объединения данных из различных источников.
Интеллектуальный анализ данных: выявляет закономерности в массивных наборах данных и извлекает их для анализа.
Машинное обучение: здесь компьютерные алгоритмы используются для автоматизации процесса разработки аналитических моделей.
Обработка естественного языка (NLP) использует компьютерные алгоритмы для изучения человеческих языков.

Ключевые различия между аналитикой данных и анализом данных

Аналитика данных и анализ данных часто используются как синонимы. Аналитика данных — это общий термин для области, которая включает в себя все управление данными, а также используемые методы и инструменты. С другой стороны, анализ данных — это процесс разделения заданного набора данных на составные части и анализа каждого из них по отдельности, а также того, как части соотносятся друг с другом. Давайте теперь посмотрим на их различия и сходства.

Аналитика данных	Анализ данных
Аналитика данных — это традиционный или общий тип аналитики, используемый на предприятиях для принятия решений на основе данных.	Анализ данных — это специализированный тип аналитики, используемый в компаниях для оценки данных и получения информации.
Он имеет одного или нескольких пользователей и обычно состоит из сбора и проверки данных.	Это включало определение данных, их изучение, очистку и изменение, чтобы получить полезный результат.
Он состоит из множества этапов, таких как сбор данных и проверка бизнес-данных.	Здесь для обработки данных необработанные данные должны быть сначала осмысленно определены, прежде чем из них можно будет восстановить соответствующую информацию посредством очистки и преобразования данных.
Он обрабатывает данные с помощью различных технологий, таких как Tableau, Python, Excel, Google Analytics и других.	Он анализирует данные с помощью множества инструментов, таких как SPARK, таблицы Google Fusion, Node XL, Excel и т. д.
Это не поддается описательному анализу.	Это можно подвергнуть дескриптивному анализу.
С помощью этого можно обнаружить анонимные отношения.	Это нельзя использовать для поиска неизвестных отношений.
Инференциальный анализ сюда не входит.	Здесь поддерживается логический анализ.

Пример анализа данных и анализа данных

Давайте рассмотрим пример из реальной жизни, чтобы прояснить принципы. Приведенный пример поможет вам понять идеи.

Большинство из нас, по крайней мере, немного осведомлены о фондовом рынке. Представьте, что вы новичок и хотите начать торговать с прибылью. Теперь опишите ваш первоначальный план действий.

Как новый трейдер, вы, вероятно, исследовали фондовый рынок и отчеты о тенденциях, чтобы понять, что происходит на рынке. Этот метод включает анализ данных.
Благодаря новому пониманию поведения акций вы теперь можете оценить их будущую рыночную цену и купить некоторое количество акций. Это служит примером процесса анализа данных.

Какой вариант лучше?

Исследования и процессы, используемые специалистом по аналитике для прогнозирования и выводов, сложны для понимания неспециалистом. Кому-то без необходимого опыта может быть сложно понять постобработку, например, создание новых из набора данных для получения лучшего и желаемого результата.

С другой стороны, возможны улучшенные графические и визуальные представления анализа данных, позволяющие даже неграмотным людям быстрее и легче понять содержимое набора данных.

Заключение по анализу данных и анализу данных

Данные становятся новым источником топлива для бизнеса. Используя его правильно, вы можете быстро увеличить общий объем продаж и чистую прибыль. Вам необходимо понимать разницу между анализом данных и аналитикой данных, чтобы ускорить рост, особенно в сегодняшних беспощадных условиях. Аналитика — это изучение предыдущих данных для принятия лучших решений. Интерпретации данных помогает анализ данных. Он дает важные исторические сведения, которые позволяют нам понять, что произошло до этого момента.

QuestionPro предлагает решения для каждой проблемы и отрасли, что делает его гораздо больше, чем просто программное обеспечение для проведения опросов. Кроме того, у нас есть платформы управления данными, такие как наша исследовательская библиотека InsightsHub.

Организации по всему миру используют инструменты и системы управления знаниями, такие как InsightsHub, для более эффективного управления данными, сокращения времени, необходимого для получения информации, и улучшения использования исторических данных при одновременном сокращении затрат и повышении рентабельности инвестиций.