ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് vs ഡാറ്റ സയൻസ് vs ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ്

ഡാറ്റ എല്ലായിടത്തുമുണ്ട്. ഓരോ ക്ലിക്കും ഓരോ പർച്ചേസും വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനായി കമ്പനികൾ ഈ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു.

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

ഓരോ റോളിലും ഓരോ പ്രത്യേക ലക്ഷ്യമുണ്ട്.

Data Analytics: ഭൂതകാലത്തെ മനസ്സിലാക്കുക. ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്താനായി അനലിസ്റ്റുകൾ പഴയ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നു. കാര്യങ്ങൾ എന്തുകൊണ്ട് സംഭവിച്ചു എന്ന ചോദ്യത്തിന് അവർ ഉത്തരം നൽകുന്നു.

  • ലക്ഷ്യം: പാറ്റേണുകളും ഇൻസൈറ്റുകളും കണ്ടെത്തുക.
  • ജോലികൾ: ഡാറ്റ ക്ലീൻ ചെയ്യുക, റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുക, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ നിർമ്മിക്കുക.
  • ടൂളുകൾ: Excel, SQL, Power BI, Tableau, Python.

Data Science: ഭാവി പ്രവചിക്കുക. അടുത്തതായി എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ സയന്റിസ്റ്റുകൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഇന്റലിജൻസ് സൃഷ്ടിക്കാൻ അവർ മാത്തമാറ്റിക്സും കോഡിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

  • ലക്ഷ്യം: പ്രെഡിക്റ്റീവ് മോഡലുകളും AI-യും നിർമ്മിക്കുക.
  • ജോലികൾ: മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക, അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക.
  • ടൂളുകൾ: Python, R, TensorFlow, PyTorch.

Business Intelligence: വർത്തമാനകാലത്തെ നിരീക്ഷിക്കുക. ഒരു കമ്പനി ഇപ്പോൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് BI പ്രൊഫഷണലുകൾ കാണിച്ചുതരുന്നു. നേതാക്കൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ വായിക്കാവുന്ന രീതിയിൽ അവർ ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കുന്നു.

  • ലക്ഷ്യം: ബിസിനസ്സിന്റെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുക.
  • ജോലികൾ: KPI റിപ്പോർട്ടുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക, ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക.
  • ടൂളുകൾ: Power BI, Tableau, SQL.

നിങ്ങളുടെ പാത എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം:

ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്താനും നിങ്ങൾക്ക് താൽ