டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் vs டேட்டா சயின்ஸ் vs பிசினஸ் இன்டெலிஜென்ஸ்

தரவு (Data) எங்கும் நிறைந்துள்ளது. ஒவ்வொரு கொள்முதலும் மற்றும் கிளிக் செய்யும் செயலும் தகவல்களை உருவாக்குகின்றன. நிறுவனங்கள் ஒவ்வொரு நொடியும் பெருமளவிலான தரவுகளைச் சேகரிக்கின்றன. மூலத் தரவை (raw data) வணிக முடிவுகளுக்கான நுண்ணறிவுகளாக (insights) மாற்றுவதில்தான் உண்மையான மதிப்பு உள்ளது.

இந்த வேலையை மூன்று முக்கியத் துறைகள் கையாளுகின்றன: Data Analytics, Data Science மற்றும் Business Intelligence. இவை ஒன்றுடன் ஒன்று தொடர்புடையவை, ஆனால் வேறுபட்டவை.

Data Analytics இந்தத் துறை போக்குகளைக் கண்டறிய கடந்த கால மற்றும் தற்போதைய தரவுகளைப் பார்க்கிறது. இது: என்ன நடந்தது மற்றும் ஏன்? என்ற கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கிறது.

  • Data Analysts தரவுகளைச் சுத்திகரித்து அறிக்கைகளை உருவாக்குகிறார்கள்.
  • அவர்கள் SQL, Excel, Power BI மற்றும் Tableau போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்.
  • விற்பனை ஏன் குறைந்தது அல்லது எந்தத் தயாரிப்புகள் சிறப்பாக விற்பனையாகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள அவர்கள் வணிகங்களுக்கு உதவுகிறார்கள்.

Data Science இந்தத் துறை எதிர்காலத்தைப் பார்க்கிறது. இது: அடுத்து என்ன நடக்கும்? என்ற கேள்விக்கு பதிலளிக்கிறது.

  • Data Scientists முன்கணிப்பு மாதிரிகள் (predictive models) மற்றும் AI அமைப்புகளை உருவாக்குகிறார்கள்.
  • அவர்கள் கணிதம், புள்ளிவிவரம் மற்றும் புரோகிராமிங் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்.
  • அவர்கள் Python, R மற்றும் TensorFlow போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்.
  • Netflix பரிந்துரைகள் மற்றும் மோசடி கண்டறிதல் (fraud detection) ஆகியவை இதற்கான உதாரணங்களாகும்.

Business Intelligence (BI) இந்தத் துறை தற்போதைய செயல்பாட்டைக் கண்காணிக்கிறது. இது: வணிகம் இப்போது எப்படிச் செயல்படுகிறது? என்ற கேள்விக்கு பதிலளிக்கிறது.

  • BI வல்லுநர்கள் நிர்வாகிகளுக்காக டேஷ்போர்டுகளை (dashboards) உருவாக்குகிறார்கள்.
  • அவர்கள் மாதாந்திர வருவாய் மற்றும் லாப வரம்பு போன்ற KPIs-களைக் கண்காணிக்கிறார்கள்.
  • அவர்கள் Tableau, Power BI மற்றும் Looker போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்.

வேறுபாடுகளின் சுருக்கம்:

Data Analytics

  • கவனம்: கடந்த காலம் மற்றும் நிகழ்காலம்
  • இலக்கு: வடிவங்களைக் கண்டறிந்து நடத்தையை விளக்குதல்.

Data Science

  • கவனம்: எதிர்காலக் கணிப்புகள்
  • இலக்கு: புத்திசாலித்தனமான மற்றும் முன்கணிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குதல்.

Business Intelligence

  • கவனம்: தற்போதைய செயல்பாடு
  • இலக்கு: அறிக்கைகள் மூலம் வணிகத்தின் ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணித்தல்.

AI இந்தத் துறைகளை மாற்றியமைத்து வருகிறது. நவீன கருவிகள் அறிக்கையிடலைத் தானியக்கமாக்கவும் (automate) மற்றும் உடனடியாகப் போக்குகளைக் கண்டறியவும் முடியும். Generative AI, SQL வினவல்களை (queries) எழுதவும் மற்றும் டேஷ்போர்டுகளைச் சுருக்கவும் உதவுகிறது.

உங்கள் ஆர்வத்தைப் பொறுத்து உங்கள் பாதையைத் தேர்ந்தெடுங்கள்:

  • சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது மற்றும் காட்சிப்படுத்துதல் (visualization) ஆகியவற்றைப் பிடிக்கும் என்றால் Data Analytics-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
  • கணிதம் மற்றும் machine learning ஆகியவற்றைப் பிடிக்கும் என்றால் Data Science-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
  • வணிக உத்தி (business strategy) மற்றும் டேஷ்போர்டுகளைப் பிடிக்கும் என்றால் Business Intelligence-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

தரவு வல்லுநர்களுக்கான தேவை தொடர்ந்து அதிகரித்து வருகிறது.

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

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