𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘃𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘃𝘀 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲

ഡാറ്റ എല്ലായിടത്തുമുണ്ട്. ഓരോ വാങ്ങലുകളും ക്ലിക്കുകളും വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. കമ്പനികൾ ഓരോ സെക്കൻഡിലും വൻതോതിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു. അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ (raw data) ബിസിനസ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി (insights) മാറ്റുന്നതിലൂടെയാണ് യഥാർത്ഥ മൂല്യം ലഭിക്കുന്നത്.

ഈ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മൂന്ന് പ്രധാന മേഖലകളുണ്ട്: Data Analytics, Data Science, പിന്നെ Business Intelligence എന്നിവയാണവ. ഇവ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും വ്യത്യസ്തമാണ്.

Data Analytics ഈ മേഖല മുൻകാലത്തെയും നിലവിലുള്ളതുമായ ഡാറ്റ പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് ട്രെൻഡുകൾ (trends) കണ്ടെത്തുന്നു. ഇത് ഉത്തരം നൽകുന്നു: എന്താണ് സംഭവിച്ചത്, എന്തുകൊണ്ട് സംഭവിച്ചു?

  • ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ ഡാറ്റ ക്ലീൻ ചെയ്യുകയും റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
  • അവർ SQL, Excel, Power BI, Tableau തുടങ്ങിയ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • വിൽപ്പന എന്തുകൊണ്ട് കുറഞ്ഞു അല്ലെങ്കിൽ ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ വിറ്റുപോകുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ അവർ ബിസിനസ്സുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

Data Science ഈ മേഖല ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുന്നു. ഇത് ഉത്തരം നൽകുന്നു: അടുത്തതായി എന്താണ് സംഭവിക്കുക?

  • ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റുകൾ പ്രെഡിക്റ്റീവ് മോഡലുകളും (predictive models) AI സിസ്റ്റങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നു.
  • അവർ ഗണിതം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • അവർ Python, R, TensorFlow തുടങ്ങിയ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • Netflix റെക്കമെൻഡേഷനുകളും ഫ്രോഡ് ഡിറ്റക്ഷനും (fraud detection) ഇതിന് ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.

Business Intelligence (BI) ഈ മേഖല നിലവിലെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഇത് ഉത്തരം നൽകുന്നു: ബിസിനസ് ഇപ്പോൾ എങ്ങനെ പോകുന്നു?

  • BI പ്രൊഫഷണലുകൾ എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കായി ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ (dashboards) നിർമ്മിക്കുന്നു.
  • അവർ പ്രതിമാസ വരുമാനം, ലാഭവിഹിതം (profit margins) തുടങ്ങിയ KPI-കൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
  • അവർ Tableau, Power BI, Looker തുടങ്ങിയ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വ്യത്യാസങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം:

Data Analytics

  • ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്: ഭൂതകാലത്തിലും വർത്തമാനകാലത്തിലും
  • ലക്ഷ്യം: പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും പെരുമാറ്റരീതികൾ വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

Data Science

  • ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്: ഭാവി പ്രവചനങ്ങൾ
  • ലക്ഷ്യം: ബുദ്ധിപരമായതും പ്രെഡിക്റ്റീവ് ആയതുമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക.

Business Intelligence

  • ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്: നിലവിലെ പ്രകടനം
  • ലക്ഷ്യം: റിപ്പോർട്ടുകളിലൂടെ ബിസിനസ്സിന്റെ അവസ്ഥ നിരീക്ഷിക്കുക.

AI ഈ മേഖലകളെ മാറ്റിമറിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ആധുനിക ടൂളുകൾക്ക് റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും ട്രെൻഡുകൾ ഉടനടി കണ്ടെത്താനും കഴിയും. SQL ക്വറികൾ എഴുതാനും ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ സംഗ്രഹിക്കാനും Generative AI സഹായിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ താൽപ്പര്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് പാത തിരഞ്ഞെടുക്കുക:

  • പ്രശ്നപരിഹാരവും (problem solving) വിഷ്വലൈസേഷനും ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ Data Analytics തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  • ഗണിതവും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ Data Science തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  • ബിസിനസ് സ്ട്രാറ്റജിയും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ Business Intelligence തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഡാറ്റ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കായുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

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

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