𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘃𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘃𝘀 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲

డేటా అంతటా ఉంది. ప్రతి కొనుగోలు మరియు క్లిక్ సమాచారాన్ని సృష్టిస్తుంది. కంపెనీలు ప్రతి సెకనుకు భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తాయి. ముడి డేటాను (raw data) వ్యాపార నిర్ణయాల కోసం అంతర్దృష్టులుగా (insights) మార్చడం ద్వారానే అసలైన విలువ లభిస్తుంది.

ఈ పనిని మూడు ప్రధాన రంగాలు నిర్వహిస్తాయి: Data Analytics, Data Science, మరియు Business Intelligence. ఇవి ఒకదానికొకటి సంబంధం కలిగి ఉన్నప్పటికీ, వేర్వేరుగా ఉంటాయి.

Data Analytics ఈ రంగం ట్రెండ్స్‌ను కనుగొనడానికి గత మరియు ప్రస్తుత డేటాను పరిశీలిస్తుంది. ఇది ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది: ఏమి జరిగింది మరియు ఎందుకు జరిగింది?

  • Data Analysts డేటాను శుద్ధి చేస్తారు మరియు రిపోర్టులను తయారు చేస్తారు.
  • వారు SQL, Excel, Power BI, మరియు Tableau వంటి సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు.
  • అమ్మకాలు ఎందుకు తగ్గాయి లేదా ఏ ఉత్పత్తులు బాగా అమ్ముడవుతున్నాయి అనేది వ్యాపారాలు అర్థం చేసుకోవడానికి వీరు సహాయపడతారు.

Data Science ఈ రంగం భవిష్యత్తును చూస్తుంది. ఇది ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది: తర్వాత ఏమి జరుగుతుంది?

  • Data Scientists ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ మరియు AI సిస్టమ్స్‌ను నిర్మిస్తారు.
  • వారు గణితం, గణాంకాలు (statistics) మరియు ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.
  • వారు Python, R, మరియు TensorFlow వంటి సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు.
  • Netflix సిఫార్సులు (recommendations) మరియు మోసాల గుర్తింపు (fraud detection) దీనికి ఉదాహరణలు.

Business Intelligence (BI) ఈ రంగం ప్రస్తుత పనితీరును పర్యవేక్షిస్తుంది. ఇది ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది: వ్యాపారం ప్రస్తుతం ఎలా నడుస్తోంది?

  • BI నిపుణులు ఎగ్జిక్యూటివ్‌ల కోసం డ్యాష్‌బోర్డ్‌లను నిర్మిస్తారు.
  • వారు నెలవారీ ఆదాయం మరియు లాభాల మార్జిన్‌ల వంటి KPIలను ట్రాక్ చేస్తారు.
  • వారు Tableau, Power BI, మరియు Looker వంటి సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు.

తేడాల సారాంశం:

Data Analytics

  • దృష్టి: గతం మరియు వర్తమానం
  • లక్ష్యం: నమూనాలను (patterns) కనుగొనడం మరియు ప్రవర్తనను వివరించడం.

Data Science

  • దృష్టి: భవిష్యత్తు అంచనాలు
  • లక్ష్యం: తెలివైన మరియు ప్రిడిక్టివ్ సిస్టమ్స్‌ను నిర్మించడం.

Business Intelligence

  • దృష్టి: ప్రస్తుత పనితీరు
  • లక్ష్యం: రిపోర్టుల ద్వారా వ్యాపార స్థితిగతులను పర్యవేక్షించడం.

AI ఈ పాత్రలను మారుస్తోంది. ఆధునిక సాధనాలు రిపోర్టింగ్ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయగలవు మరియు ట్రెండ్స్‌ను తక్షణమే కనుగొనగలవు. Generative AI, SQL క్వెరీలను రాయడానికి మరియు డ్యాష్‌బోర్డ్‌లను సంగ్రహించడానికి (summarize) సహాయపడుతుంది.

మీ ఆసక్తుల ఆధారంగా మీ మార్గాన్ని ఎంచుకోండి:

  • మీకు సమస్య పరిష్కారం (problem solving) మరియు విజువలైజేషన్ ఇష్టమైతే Data Analyticsని ఎంచుకోండి.
  • మీకు గణితం మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇష్టమైతే Data Scienceని ఎంచుకోండి.
  • మీకు బిజినెస్ స్ట్రాటజీ మరియు డ్యాష్‌బోర్డ్‌లు ఇష్టమైతే Business Intelligenceని ఎంచుకోండి.

డేటా నిపుణుల డిమాండ్ నిరంతరం పెరుగుతూనే ఉంది.

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

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