𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘃𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘃𝘀 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲

ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೂ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯವಹಾರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನಾಗಿ (insights) ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ: Data Analytics, Data Science, ಮತ್ತು Business Intelligence. ಇವು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.

Data Analytics ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (trends) ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಹಿಂದಿನ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ: ಏನಾಯಿತು ಮತ್ತು ಏಕೆ?

  • Data Analysts ಡೇಟಾವನ್ನು ಶುದ್ಧೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಅವರು SQL, Excel, Power BI, ಮತ್ತು Tableau ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಮಾರಾಟ ಏಕೆ ಕುಸಿಯಿತು ಅಥವಾ ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

Data Science ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಭವಿಷ್ಯದತ್ತ ನೋಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ: ಮುಂದೆ ಏನಾಗಬಹುದು?

  • Data Scientists ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳು (predictive models) ಮತ್ತು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಅವರು ಗಣಿತ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಅವರು Python, R, ಮತ್ತು TensorFlow ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ Netflix ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ (fraud detection) ಸೇರಿವೆ.

Business Intelligence (BI) ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ: ವ್ಯವಹಾರವು ಈಗ ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ?

  • BI ವೃತ್ತಿಪರರು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗಾಗಿ (executives) ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.
  • ಅವರು ಮಾಸಿಕ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಲಾಭದ ಅಂಚುಗಳಂತಹ (profit margins) KPIs ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
  • ಅವರು Tableau, Power BI, ಮತ್ತು Looker ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಾರಾಂಶ:

Data Analytics

  • ಗಮನ: ಭೂತಕಾಲ ಮತ್ತು ವರ್ತಮಾನ
  • ಗುರಿ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು.

Data Science

  • ಗಮನ: ಭವಿಷ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು
  • ಗುರಿ: ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.

Business Intelligence

  • ಗಮನ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
  • ಗುರಿ: ವರದಿಗಳ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಹಾರದ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.

AI ಈ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಪರಿಕರಗಳು ವರದಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. Generative AI, SQL ಕ್ವೇರಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಆಸಕ್ತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಹಾದಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ:

  • ನಿಮಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (visualization) ಇಷ್ಟವಾದರೆ Data Analytics ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
  • ನಿಮಗೆ ಗಣಿತ ಮತ್ತು machine learning ಇಷ್ಟವಾದರೆ Data Science ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
  • ನಿಮಗೆ ವ್ಯವಹಾರದ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಇಷ್ಟವಾದರೆ Business Intelligence ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಇರುವ ಬೇಡಿಕೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.

Source: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-vs-data-science-vs-business-intelligence-4472

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi