Дорогие друзья!

Аналитики данных и специалисты по обработке и анализу данных… как две стороны одной медали: похожие, но совершенно разные! Часто используются в одних и тех же предложениях и объединяются, но их сферы ответственности и компетенции разрастаются с развитием технологий. 👋Пари Катял и 👋Я здесь, чтобы предоставить вам общий обзор и показать вам, что несмотря на то, что они оба работают с данными или с ними, в игре различаются цели, инструменты и подходы.

Краткий обзор

Аналитики данных работают со структурированными историческими данными для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей, используя программное обеспечение для визуализации данных и статистический анализ, чтобы сообщить свои выводы заинтересованным сторонам и лицам, принимающим решения.

Исследователи данных используют необработанные структурированные и неструктурированные данные, чтобы обнаружить неизвестное, разрабатывая новые процессы для моделирования данных, создавая алгоритмы и прогностические модели, а также сотрудничая с другими членами команды для разработки решений на основе данных.

Когда мы вошли в новый мир технологий в 21 веке, организации осознали необходимость управления и получения информации из данных, которые они производят. Анализ данных и ученые проложили путь с точки зрения сбора данных и извлечения из них выгоды. Хотя области науки о данных и аналитики данных включают в себя работу с данными и манипулирование ими, это не одно и то же.

Обязанности

👤Аналитика данных фокусируется на использовании статистического анализа для выявления и решения проблем, выявления тенденций и использования инструментов визуализации данных.

Для этого они обычно используют четыре типа аналитики.

  • Описательный анализ: когда данные просматриваются, изучаются и используются для описания того, что уже произошло, как это представлено в данных.
  • Диагностический анализ: когда мы используем данные, чтобы понять, почему что-то произошло.
  • Прогнозный анализ: когда мы используем данные, чтобы ответить на вопросы о событиях, которые могут произойти в будущем.
  • Предписывающий анализ: когда мы используем данные, чтобы ответить на вопросы об оптимальном образе действий в конкретной ситуации.

Разнообразие аналитики, которую они используют, позволяет им выявлять проблемы и тенденции, а затем использовать данные для создания практических идей и решений, которые они затем представляют в визуализациях. Результаты анализа данных часто представляют собой действия, которые можно немедленно реализовать для улучшения.

👤Исследователи данных сосредотачиваются на неизвестном и используют более продвинутые алгоритмы для сбора информации и создания прогнозов на основе их анализа. Их главная цель — не отвечать на вопросы, а создавать их. Специалисты по данным используют прогнозное моделирование и машинное обучение для разработки решений проблем будущего. Благодаря постоянному использованию машинного обучения они также могут использовать эти навыки для решения сложных бизнес-задач и получения новых идей.

Как правило, они выполняют три основные функции: обработка данных, статистическое моделирование и программирование.

  • Обработка данных: очистка и организация данных, чтобы их можно было использовать.
  • Статистическое моделирование: прогон данных через различные модели для изучения взаимосвязей между различными переменными, чтобы они могли лучше понять
  • Программирование: написание компьютерных программ и алгоритмов на различных языках, которые можно использовать для анализа больших наборов данных.

Эти инструменты помогают им взглянуть на широкий спектр идей, на основе которых они строят свои вопросы о неизвестном.

Прямое сравнение

Обе области используют данные в качестве основы для обнаружения проблем и операций, которые затем используются для поиска решений или ответов. Им также приходится работать с огромными объемами данных, которые необходимо собирать, очищать, систематизировать и поддерживать. Хотя у них схожие цели извлечения информации из данных, они находятся на очень разных этапах цепочки создания информации. Аналитики данных оптимизируют. Они извлекают полезную информацию из исторических данных и ежедневно решают бизнес-проблемы. Специалисты по данным, с другой стороны, развиваются. Они генерируют новые вопросы и вопросы «что, если», создавая модели AI/ML, и уделяют больше внимания разработке новых продуктов и услуг. В то время как аналитики данных сосредотачиваются на выявлении конкретных проблем и использовании данных для немедленного решения, специалисты по данным постоянно получают и создают вопросы, для ответа на которые они используют данные.

👣 Пример

Медицинские учреждения используют аналитику данных для улучшения результатов на основе тенденций и закономерностей, обнаруженных в данных пациентов. Например, если аналитику было поручено предсказать вероятность инсульта на основе общей медицинской информации, содержащейся в электронных медицинских карточках, он сначала использовал бы описательную аналитику, чтобы понять данные, и диагностическую аналитику, чтобы найти взаимосвязи между переменными. Определив отношения между переменными, мы можем обнаружить, что может, например, вызвать инсульт. Следующим шагом будет использование собранной информации для создания прогностической модели, которая может предотвратить или, по крайней мере, помочь диагностировать медицинские проблемы.

Наука о данных, такая как аналитика данных, также может применяться в сфере здравоохранения, но для другой цели. С помощью продвинутых алгоритмов специалистов по обработке и анализу данных отрасль здравоохранения использует их для анализа медицинских изображений (неструктурированных данных), что позволяет обнаруживать мельчайшие деформации, которые нелегко увидеть. Алгоритмы позволяют улучшать изображения, обнаруживать аномалии и извлекать данные.

Во многих случаях аналитики данных и специалисты по данным могут сотрудничать в проекте, при этом аналитики данных предоставляют необработанные данные, а специалисты по данным используют эти данные для построения моделей и прогнозирования. Аналитики данных также могут нести ответственность за визуализацию и представление результатов анализа данных заинтересованным сторонам, в то время как специалисты по данным могут нести ответственность за разработку алгоритмов и моделей, используемых для анализа данных. И аналитики данных, и специалисты по данным играют важную роль в области анализа данных, и их навыки и опыт часто дополняют друг друга. Работая вместе, они могут обеспечить более полное понимание данных и помочь организациям принимать более обоснованные решения.