Στον κόσμο των δεδομένων, οι όροι "Data Science" και "Data Analytics" συχνά χρησιμοποιούνται εναλλάξ, αλλά στην πραγματικότητα, αναφέρονται σε δύο διαφορετικές πτυχές της ανάλυσης δεδομένων. Ας εξερευνήσουμε μαζί αυτές τις δύο έννοιες με απλό και κατανοητό τρόπο.
Τι είναι η Data Science;
Η Data Science είναι ένα ευρύ πεδίο που συνδυάζει στατιστική, προγραμματισμό και γνώση του αντικειμένου για να εξάγει πολύτιμες πληροφορίες από δεδομένα. Οι Data Scientists χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές, όπως μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων, για να δημιουργήσουν μοντέλα που μπορούν να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα ή να ανακαλύψουν κρυφές τάσεις.
Κύριες Δραστηριότητες της Data Science:
Η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων περιλαμβάνει διάφορα στάδια, καθένα από τα οποία διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στην εξαγωγή αξιόπιστων και χρήσιμων συμπερασμάτων. Αρχικά, πραγματοποιείται η συλλογή δεδομένων, όπου συγκεντρώνονται πληροφορίες από διάφορες πηγές, όπως βάσεις δεδομένων, αισθητήρες, διαδικτυακές πλατφόρμες και αρχεία καταγραφής. Αυτή η φάση είναι κρίσιμη, καθώς η ποιότητα και η ποικιλία των δεδομένων επηρεάζουν άμεσα την αποτελεσματικότητα της ανάλυσης.
Στη συνέχεια, ακολουθεί ο καθαρισμός των δεδομένων, μια διαδικασία που περιλαμβάνει την αφαίρεση σφαλμάτων, ελλιπών ή ασυνήθιστων τιμών και την ενοποίηση των δεδομένων σε ένα συνεκτικό και αξιόπιστο σύνολο. Αυτό το βήμα είναι απαραίτητο για τη διασφάλιση της ακρίβειας των αποτελεσμάτων, καθώς τυχόν ανακρίβειες μπορούν να οδηγήσουν σε λανθασμένες αναλύσεις και συμπεράσματα.
Αφού τα δεδομένα καθαριστούν, προχωράμε στη μοντελοποίηση, δηλαδή στη δημιουργία μαθηματικών και στατιστικών μοντέλων που επιτρέπουν την ανάλυση και την πρόβλεψη τάσεων και μοτίβων. Σε αυτή τη φάση, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, στατιστικές μέθοδοι και τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, προκειμένου να αναδειχθούν σημαντικές πληροφορίες που μπορούν να υποστηρίξουν τη λήψη αποφάσεων.
Τέλος, η οπτικοποίηση των δεδομένων αποτελεί ένα ουσιαστικό στάδιο, καθώς επιτρέπει την παρουσίαση των αποτελεσμάτων με γραφήματα, διαγράμματα και άλλες αναπαραστάσεις, διευκολύνοντας έτσι την κατανόηση και την επικοινωνία των ευρημάτων. Μέσα από την οπτικοποίηση, οι πολύπλοκες πληροφορίες καθίστανται πιο προσιτές, επιτρέποντας στους αναλυτές και τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να αντιληφθούν με σαφήνεια τα μοτίβα και τις τάσεις που προκύπτουν από την ανάλυση.
Τι είναι η Data Analytics;
Από την άλλη πλευρά, η Data Analytics εστιάζει στην ανάλυση δεδομένων για να απαντήσει σε συγκεκριμένες ερωτήσεις ή να λύσει προβλήματα. Οι Data Analysts χρησιμοποιούν εργαλεία και τεχνικές για να εξετάσουν δεδομένα και να εξάγουν συμπεράσματα που μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να πάρουν καλύτερες αποφάσεις.
Κύριες Δραστηριότητες της Data Analytics:
Η ανάλυση δεδομένων αποτελεί ένα κρίσιμο στάδιο στη διαδικασία επεξεργασίας πληροφοριών, καθώς περιλαμβάνει την εξέταση των δεδομένων με σκοπό την ανακάλυψη προτύπων, τάσεων και συσχετίσεων. Μέσω στατιστικών μεθόδων, αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και τεχνικών εξόρυξης δεδομένων, οι αναλυτές επιδιώκουν να εντοπίσουν χρήσιμες πληροφορίες που μπορούν να οδηγήσουν σε τεκμηριωμένες αποφάσεις. Η ανάλυση μπορεί να περιλαμβάνει περιγραφική, διαγνωστική, προβλεπτική ή και προτρεπτική ανάλυση, ανάλογα με τους στόχους και τις ανάγκες μιας επιχείρησης ή ενός οργανισμού.
Μόλις ολοκληρωθεί η ανάλυση, ακολουθεί η δημιουργία αναφορών, όπου τα ευρήματα παρουσιάζονται με σαφήνεια και δομημένο τρόπο. Οι αναφορές περιλαμβάνουν τόσο ποσοτικά όσο και ποιοτικά δεδομένα, συνοδευόμενα από γραφήματα, πίνακες και διαγράμματα, ώστε να διευκολυνθεί η κατανόηση των αποτελεσμάτων. Η σαφής και περιεκτική παρουσίαση των πληροφοριών είναι απαραίτητη για τη διάχυση της γνώσης εντός ενός οργανισμού και για την υποστήριξη των υπεύθυνων λήψης αποφάσεων.
Το τελικό στάδιο είναι η στρατηγική λήψης αποφάσεων, όπου οι πληροφορίες που προκύπτουν από την ανάλυση χρησιμοποιούνται για τη διαμόρφωση συστάσεων και την καθοδήγηση επιχειρηματικών ή οργανωτικών στρατηγικών. Με βάση τα δεδομένα, οι υπεύθυνοι μπορούν να σχεδιάσουν νέες πολιτικές, να βελτιστοποιήσουν διαδικασίες και να προβλέψουν μελλοντικές εξελίξεις. Η χρήση τεκμηριωμένων στοιχείων στη λήψη αποφάσεων συμβάλλει στην ελαχιστοποίηση του ρίσκου και στην επίτευξη καλύτερων αποτελεσμάτων
Ποιες είναι οι βασικές διαφορές;
Αρχικά, ως προς την εστίαση, η Data Science επικεντρώνεται στη δημιουργία νέων μοντέλων, μεθόδων και τεχνικών που επιτρέπουν την εξαγωγή πληροφοριών από μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων. Αντίθετα, η Data Analytics δίνει έμφαση στην ανάλυση και ερμηνεία των δεδομένων, ώστε να αντληθούν χρήσιμα συμπεράσματα που υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων.
Όσον αφορά τις δεξιότητες, οι Data Scientists απαιτούν εξειδικευμένες γνώσεις προγραμματισμού (Python, R, SQL), στατιστικής, μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, καθώς ασχολούνται με την ανάπτυξη πολύπλοκων αλγορίθμων και προβλεπτικών μοντέλων. Αντίθετα, οι Data Analysts επικεντρώνονται περισσότερο στην επεξεργασία δεδομένων, την αναγνώριση μοτίβων και την οπτικοποίηση μέσω εργαλείων όπως το Excel, το Tableau και το Power BI, με στόχο την απλή και κατανοητή παρουσίαση των αποτελεσμάτων.
Τέλος, η Data Science έχει ως σκοπό την παραγωγή προβλέψεων και τη δημιουργία νέας γνώσης μέσα από την ανάλυση δεδομένων, συχνά με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης και αυτοματοποιημένων συστημάτων. Αντίθετα, η Data Analytics επικεντρώνεται στην επίλυση συγκεκριμένων επιχειρηματικών προβλημάτων, στηρίζοντας τη στρατηγική λήψης αποφάσεων μέσα από την ανάλυση υφιστάμενων δεδομένων.
Συνολικά, ενώ οι δύο τομείς σχετίζονται με τη διαχείριση και ανάλυση δεδομένων, η Data Science είναι πιο ερευνητικά προσανατολισμένη και απαιτεί προηγμένες τεχνικές γνώσεις, ενώ η Data Analytics είναι περισσότερο προσανατολισμένη στη χρήση δεδομένων για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων και τη βελτιστοποίηση επιχειρησιακών διαδικασιών.
Ποια επιλογή είναι η καλύτερη για εσάς;
Η επιλογή μεταξύ Data Science και Data Analytics εξαρτάται από τους στόχους σας και τις δεξιότητές σας. Αν σας ενδιαφέρει η δημιουργία μοντέλων και η εξερεύνηση νέων μεθόδων, η Data Science μπορεί να είναι η κατάλληλη επιλογή. Αν, από την άλλη, σας αρέσει να εργάζεστε με δεδομένα για να βρείτε απαντήσεις σε συγκεκριμένες ερωτήσεις, τότε η Data Analytics είναι η σωστή κατεύθυνση.
Η Data Science και η Data Analytics είναι δύο σημαντικά πεδία που προσφέρουν πολλές ευκαιρίες. Κατανοώντας τις διαφορές τους, μπορείτε να επιλέξετε την κατεύθυνση που σας ταιριάζει καλύτερα. Είτε επιλέξετε να γίνετε Data Scientist είτε Data Analyst, το σημαντικό είναι να συνεχίσετε να μαθαίνετε και να εξελίσσεστε στον κόσμο των δεδομένων.
Δες και αυτά που μπορεί να σε ενδιαφέρουν:
Data Analyst for Business: Αξιοποίηση Εργαλείων ΑΙ στην Πράξη | E-Learning Πανεπιστήμιο Αθηνών
Big Data in Excel and Power BI | E-Learning Πανεπιστήμιο Αθηνών
Data Science with Python | E-Learning Πανεπιστήμιο Αθηνών
Data Science και Μεγάλα Δεδομένα με τη Γλώσσα R και Rstudio | E-Learning Πανεπιστήμιο Αθηνών
Ομάδα E-Learning ΕΚΠΑ
