Pasaulyje, kur kasdien sugeneruojama tūkstančiai megabaitų duomenų per dieną, darbas su duomenimis yra ir dar ilgai bus vienas perspektyviausių. Jei neseniai susidomėjai karjera duomenų valdymo srityje, turbūt jau pastebėjai tokius terminus kaip „duomenų analitika“ ir „duomenų mokslas“. Ir nors šie terminai tikrai susiję, tarp jų yra nemažai skirtumų ir sritys, kuriuose jie naudojami, gali skirtis. Šiame įraše norime plačiau papasakoti apie tai, kam naudojama duomenų analitika, o kam – duomenų mokslas.
Kas yra duomenų analitika?
Duomenų analitika yra duomenų analizavimo procesas, kurio metu ieškoma atsakymų į klausimus, vertingų įžvalgų bei nustatomos tendencijos. Visa tai daroma naudojantis įvairiais įrankiais, technikomis, karkasais – priklausomai nuo to, kokio tipo analizė yra vykdoma.
Duomenų analitika gali būti keturių tipų:
• Aprašomoji – leidžia analizuoti dalykus, kurie įvyko praeityje.
• Diagnostinė – kuomet analizuojama, kodėl nutiko tam tikri dalykai.
• Nuspėjamoji – kuomet analizuojant duomenis iš praeities nustatomos tendencijos.
• Nurodomoji – padeda išsiaiškinti, kokie veiksmai leistų pasiekti norimų tikslų.
Duomenų analitika įmonėms ir įstaigoms gali padėti geriau planuoti biudžetą, efektyviau valdyti rizikas, kurti kokybiškas marketingo strategijas ar vystyti reikalingus ir pelningus produktus bei paslaugas.
Kas yra duomenų mokslas?
Jei duomenų analitika labiau skirta suprasti ir prognozuoti, tai mokslas labiau skirtas kaupti, valyti ar organizuoti didelius duomenų kiekius. Duomenų mokslininkai kuria ir naudoja algoritmus, statistinius modelius bei savo sugalvotus analizės būdus, skirtus rinkti ir rūšiuoti neapdorotus duomenis tam, kad juos būtų galima suprasti lengviau.
Pagrindinės duomenų mokslo funkcijos:
• Tvarkyti ir valyti duomenis, kad juos būtų galima lengviau interpretuoti.
• Vykdyti statistinį modeliavimą, kuris yra skirtas rasti ryšius tarp kintamųjų ir gauti įžvalgas, paremtas skaičiais.
• Programuoti – kurti programas ir algoritmus įvairiomis kalbomis, kurie leistų analizuoti didelius duomenų kiekius efektyviau nei rankiniu būdu.
Žinoma, duomenų mokslas yra sudėtingesnis procesas, tokia profesija reikalauja didesnio išmanymo, tačiau kiekvienam, kurio darbas nors kažkiek susijęs su duomenimis, verta turėti supratimą ir apie duomenų mokslą.
Taigi, nors duomenų analitika ir mokslas apima skirtingus darbo su duomenimis laukus, tačiau norint gerai išanalizuoti duomenis ir efektyviai panaudoti išvadas, reikia tiek duomenų analitikos, tiek duomenų mokslo. Jei susidomėjai šiomis sritimis ir norėtum persikvalifikuoti ar tiesiog geriau išmanyti darbą su duomenimis, kviečiame registruotis į mokymus:
Duomenų analitika: dirbantiems | nedirbantiems
Duomenų mokslas: dirbantiems | nedirbantiems
