Data Science versus Data Analytics: Wat is het verschil?

Big Data is tegenwoordig een belangrijk onderdeel geworden binnen de IT wereld dankzij de bruikbare inzichten en resultaten die bedrijven ermee kunnen behalen. Het creëren van dergelijke grote datasets vereist echter ook het hebben van de juiste kennis en de juiste tools om ze te kunnen ontleden en de juiste informatie te ontdekken.

Het onderscheid tussen Data Analytics en Data Science kan verwarrend zijn. Ondanks het feit dat de twee met elkaar verbonden zijn, leveren ze verschillende resultaten op, en volgen ze verschillende benaderingen. Om de data die in je bedrijf wordt gegenereerd succesvol te kunnen analyseren, is het van groot belang om de verschillen tussen beide vakgebieden goed te begrijpen. In dit blog onderzoeken we deze verschillen en bespreken we de waarde die elk specifiek vakgebied kan leveren.

Wat is Data Science?

Data Science is een multidisciplinair vakgebied dat zich richt op het vinden van bruikbare inzichten uit grote sets van zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. Het vakgebied richt zich voornamelijk op het vinden van antwoorden en grondslagen op voorspellingen en trends.

Data Science experts gebruiken verschillende technieken, waaronder computerwetenschap, voorspellende analyses, statistieken en Machine Learning, om enorme datasets te ontleden in een poging oplossingen te vinden voor problemen waar nog niet aan is gedacht.

Het belangrijkste doel van Data Scientists is om vragen te stellen en mogelijke relevante onderzoeksrichtingen te vinden. In plaats van zich te richten op het verkrijgen van specifieke antwoorden op vooraf gestelde vragen, focussen zij zich meer op zoeken naar welke relevante vragen er gesteld en beantwoord zouden moeten worden.

Experts bereiken dit door potentiële trends te voorspellen, ongelijksoortige en niet met elkaar verbonden gegevensbronnen te verkennen, en betere manieren te vinden om informatie te analyseren.

Wat is Data-Analytics?

Data-Analytics richt zich op het verwerken en uitvoeren van statistische analyses van bestaande datasets. Analisten concentreren zich op het creëren van methoden om gegevens vast te leggen, te verwerken en te ordenen om bruikbare inzichten voor huidige problemen te ontdekken en om de beste manier te vinden om deze gegevens te presenteren.

Eenvoudiger gezegd, het gebied van gegevens en analyse is gericht op het oplossen van problemen voor vragen waarvan we weten dat we het antwoord niet weten. Wat nog belangrijker is, het is gebaseerd op het produceren van resultaten die kunnen leiden tot onmiddellijke verbeteringen.

Wat is het verschil?

Hoewel veel mensen de termen door elkaar gebruiken, zijn Data Science en big data-analyse unieke gebieden, met als belangrijkste verschil de reikwijdte van het onderzoeksgebied. Data Science is een overkoepelende term voor een groep toepassingen die worden gebruikt om grote datasets met vaak ook ongestructureerde data te ontginnen. Het levert bredere inzichten op die zich concentreren op welke vragen moeten worden gesteld

Data Analytics zou als een meer gerichte subset hiervan beschouwd kunnen worden met concrete vragen in het achterhoofd die beantwoord moeten worden op basis van bestaande gegevens, en die zijn gericht op het realiseren van bruikbare inzichten die direct kunnen worden toegepast

De twee termen kunnen als verschillende kanten van dezelfde medaille worden beschouwd en hun functies zijn sterk met elkaar verbonden. We moeten ze zien als onderdelen van een geheel die essentieel zijn om niet alleen de informatie die we hebben te begrijpen, maar ook om deze beter te analyseren en te beoordelen.

Meer weten?

Wil je meer weten over de waarde die Data Science je bedrijf kan bieden, en wat het verschil is ten opzichte van standaard Business Intelligence oplossingen, download dan onderstaande Infographic.