Gegevenswetenschap versus gegevensanalyse

In such a faced-paced world, it's not surprising we sometimes confuse certain technical terms, especially when they evolve at such dizzying speeds and new scientific fields seem to emerge overnight. That's why in the world of big data, which involves working with enormous and complicated amounts of information, some people still confuse certain concepts, tasks and roles found within this emerging and growing discipline. One of the main points of confusion in this field is the difference between data analytics and data science, two very closely related, but distinctly different areas.

Although both are found at the crossroads between maths, stats and development, the purposes they serve have clearly differentiated tangents, meaning the profiles of professionals working in the two fields are also very different. It's essential that anyone looking to specialise in big data knows what kind of knowledge and skills they will need to acquire should they decide to focus on either data analytics or data science. So, if you're currently studying with us or thinking about joining Ironhack’s Data Analytics bootcamp, pay close attention.

De verschillen tussen datawetenschap en data-analyse

Decennialang hebben experts geprobeerd het werkterrein van de ene of de andere discipline te verkleinen, maar dat is niet altijd gelukt. Echter, sinds 1996, toen de term "data science" in gebruik werd genomen dankzij een artikel van Gregory Piatetsky-Shapiro, hebben de definities een lange weg afgelegd. Het lijkt erop dat we nu de reikwijdte van beide velden kunnen verduidelijken. Hieronder vindt u een bijgewerkt Venn-diagram waarin de verschillende specialisaties en hun respectievelijke rollen zijn opgenomen.

Wat is datawetenschap?

Datawetenschap wordt momenteel beschouwd als een tak van big data en heeft tot doel informatie te extraheren en te interpreteren die is afgeleid van de enorme hoeveelheid gegevens die door een bepaald bedrijf is verzameld, of het nu voor eigen gebruik is of voor operaties die ze mogelijk met derden uitvoeren. Om dit doel te bereiken, zijn datawetenschappers verantwoordelijk voor het ontwerpen en implementeren van wiskundige algoritmen op basis van statistieken, machine learning en andere methodologieën waarmee bedrijven tools kunnen gebruiken die hen de basis bieden om op de een of andere manier te handelen, afhankelijk van de omstandigheden en timing. Het gaat ook niet alleen om het verkrijgen van informatie uit de verzamelde gegevens en het kunnen gebruiken ervan. Datawetenschappers krijgen ook de taak om ervoor te zorgen dat de gedetecteerde patronen correct worden gevisualiseerd, zodat ze duidelijk en leesbaar zijn voor degenen die beslissingen nemen op basis van die gegevens.

Hoe zit het dan met data-analyse?

Als we het daarentegen hebben over data-analyse, hebben we het meestal over een meer specifieke en precieze toepassing van datawetenschap. Dat is de reden waarom in sectoren die data-analyse hebben ingebouwd, de rol van de analisten was om naar onverwerkte informatiebronnen te zoeken om trends en meetwaarden te vinden die bedrijven zouden kunnen helpen nauwkeurigere beslissingen te nemen en betere resultaten te behalen. In dit geval moeten we oppassen dat we hun werk niet verwarren met dat van iemand in business intelligence, die zich bezighoudt met een veel kleinere hoeveelheid gegevens, wat betekent dat de capaciteit voor zowel analyse als voorspelling beperkter is.

Als zodanig is het belangrijkste verschil tussen datawetenschap en data-analyse de tak van big data waarop elk veld zich richt: terwijl het eerste zich op de weg naar ontdekking bevindt met een wijd vizier, is het laatste meer gericht op de activiteiten van verschillende bedrijven die van toepassing zijn en oplossingen zoeken voor bestaande problemen.

Dus terwijl datawetenschappers meesters zijn in het voorspellen van de toekomst en hun voorspellingen baseren op patronen uit het verleden die in de data zijn gedetecteerd, halen data-analisten de meest relevante informatie uit dezelfde datasets. We zou kunnen zeggen dat als de eerste vragen stelt om te proberen in kaart te brengen wat er de komende jaren gaat gebeuren, de laatste verantwoordelijk is voor het beantwoorden van vragen die al op tafel liggen.

Wat zijn de toepassingen van elke discipline?

Op basis hiervan is een ander groot verschil tussen de twee disciplines hoe ze worden toegepast in verschillende industrieën. Datawetenschap heeft zelfs een enorme impact gehad op zoekmachines, die algoritmen gebruiken om in de kortst mogelijke tijd betere antwoorden te geven op vragen van gebruikers. Ook hebben datawetenschappers een aanzienlijke invloed gehad op de ontwikkeling van aanbevelingssystemen. In termen van voornamelijk visuele inhoud, zoals het geval is bij Netflix, of inkoopsites zoals Amazon, bieden deze systemen klanten veel nauwkeurigere aanbevelingen, wat de gebruikerservaring enorm verrijkt.

Netflix Machine Learning-algoritmen

In het geval van data-analyse worden ze vaker gebruikt in sectoren zoals de gezondheidszorg, waardoor gezondheidscentra hun patiënten efficiënter kunnen verzorgen. Deze discipline wordt ook vaak gebruikt in andere industrieën, zoals energiebeheer, omdat ze dankzij data-analyse kunnen optimaliseren waar middelen worden gebruikt en er zelfs voor kunnen kiezen om bepaalde diensten te automatiseren, waardoor onnodige kosten worden vermeden. Analisten zijn ook zeer gewild in de horeca, omdat ze hotels kunnen helpen de voorkeuren van reizigers te ontdekken en ze alternatieven aan te bieden die het beste passen bij hun smaak en behoeften.

Dashboard Boekingsinzichten per land

Zoals u kunt zien, zijn er veel factoren waarmee u rekening moet houden voordat u de wereld van big data betreedt. Data-analyse en datawetenschap zijn zeer nauw verwante disciplines, maar zijn niet zonder hun verschillen, dus we weten dat het moeilijk kan zijn om te kiezen welke weg te nemen. Hier is een samenvatting van de belangrijkste verschillen waar we het in dit bericht over hebben gehad: