+994512060920
Data son illərin ən dəyərli resursu hesab olunur. Bir çox şirkət data-əsaslı qərarlar verməkdən danışır. Lakin bu dünyada iki termin tez-tez bir-birinə qarışdırılır: Data Analitika və Data Science.
Bəziləri bunların eyni iş olduğunu düşünür və ya birini digərinin yerinə istifadə edir. Ancaq bu, eyni alətləri istifadə etsələr də, tamamilə fərqli məqsədlərə xidmət edən iki ayrı sahədir.
Qısacası, Data Analitikası sizə "Nə oldu?" sualının cavabını verir, Data Science isə "Nə olacaq?" sualını proqnozlaşdırmağa çalışır. Bu, keçmişdə baş verən hadisələri təsvir etməklə gələcək hadisələri təxmin etmək arasındakı fərqdir.
Məqsəd Fərqi: Keçmişin Təhlili, yoxsa Gələcəyin Proqnozu?
Bu iki sahə arasındakı fundamental fərqi anlamaq üçün onların əsas məqsədlərinə baxmaq lazımdır:
- Bir Data Analitik mövcud və tarixi datanı araşdırır, problemləri tapır və nə baş verdiyini hesabatlayır. Məsələn, "Bu ay satışlar niyə 15% azaldı?" sualına cavab axtarır.
- Bir Data Scientist isə bu datadan istifadə edərək gələcək tendensiyaları proqnozlaşdıran modellər qurur. Məsələn, "Gələn ay hansı müştərilərin bizi tərk edəcəyini necə proqnozlaşdıra bilərik?" sualını həll edir.
Bir onlayn satış saytını düşünün. Data Analitiki ötən ay ən çox hansı məhsulların satıldığını, müştərilərin səbəti ən çox harada tərk etdiyini analiz edən hesabatlar və dashboardlar hazırlayır. Data Scientist isə bu datalara baxaraq, müştərilərə fərdi məhsul tövsiyələri verən bir alqoritm və ya anbardakı məhsulun nə vaxt tükənəcəyini proqnozlaşdıran bir Machine Learning modeli qurur.
Data Analitika və Data Science Arasındakı 3 Əsas Fərq
Bu iki sahə bir-birini tamamlasa da, üç əsas istiqamətdə fərqlənirlər:
1. Məqsəd və Fokus (Hesabat vs. Proqnoz)
Ən fundamental fərq onların cavablandırdığı suallardadır.
- Data Analitikası: Fokus nöqtəsi keçmişdə baş verənləri anlamaqdır. "Nə oldu?" və "Niyə oldu?" suallarına cavab axtarır. Məqsəd, mövcud vəziyyəti diaqnoz etmək və biznes qərarları üçün hesabatlar və vizualizasiyalar hazırlamaqdır. Bu, daha çox Business Intelligence sahəsinə yaxındır.
- Data Science: Fokus nöqtəsi gələcəyi proqnozlaşdırmaqdır. "Nə olacaq?", "Nə etməliyik?" suallarına cavab axtarır. Məqsəd, datadakı gizli nümunələri taparaq proqnozlaşdırıcı modellər qurmaqdır. Bu, Machine Learning və Süni İntellekt (AI) ilə sıx bağlıdır.
2. İstifadə Olunan Alətlər və Texnikalar
Hər iki sahə bəzi alətləri, məsələn, Python və SQL, paylaşsa da, istifadə üsulları fərqlidir.
- Data Analitika: Əsasən datanı təmizləmək, analiz etmək və vizuallaşdırmaq üçün alətlərdən istifadə edir. Ən populyar alətlər verilənlər bazasından məlumat çəkmək üçün SQL, sürətli analiz üçün Excel və interaktiv vizualizasiya üçün Tableau və ya Power BI platformalarıdır.
- Data Science: Daha mürəkkəb alətlər tələb edir. SQL-ə əlavə olaraq, Python və ya R dillərindən istifadə edərək statistik modellər və maşın öyrənməsi alqoritmləri qurur. Onlar daha çox kodlaşdırma və riyazi biliklərə ehtiyac duyurlar.
3. Datanın Növü (Strukturlaşdırılmış vs. Strukturlaşdırılmamış)
Bu, texniki, lakin vacib bir fərqdir.
- Data Analitika: Adətən nizamlı, cədvəl şəklində olan strukturlaşdırılmış data ilə işləyir. Bu datalar birbaşa verilənlər bazasında, məsələn, satış qeydləri və ya müştəri siyahılarında tapılır.
- Data Science: Çox vaxt həm strukturlaşdırılmış, həm də strukturlaşdırılmamış data ilə işləməli olur. Bura mətnlər (e-poçtlar, sosial media şərhləri), şəkillər, videolar və digər qarışıq məlumat növləri daxildir. Bu datadan məna çıxarmaq daha mürəkkəb alqoritmlər tələb edir.
Nəticə: Sizə Analitik, yoxsa Data Scientist Lazımdır?
Gördüyünüz kimi, Data Analitikası və Data Science bir-birini əvəz etmir, əksinə, bir-birini tamamlayır. Bir şirkətin həm keçmiş performansını bilməyə (Analitika), həm də gələcək addımlarını proqnozlaşdırmağa (Data Science) ehtiyacı var.
Data Analitikası olmadan, Data Science hansı problemi həll edəcəyini bilməz. Data Science olmadan isə Analitikanın tapıntıları sadəcə keçmişdə qalar və gələcək üçün bir hərəkət planına çevrilməz.
Crocusoft olaraq biz, datanın biznesiniz üçün nə qədər həyati olduğunu bilirik. Bizim yaratdığımız xüsusi proqram təminatları, ERP və CRM sistemləri sizin datanızı sadəcə toplamaqla qalmır, onu nizamlı və strukturlaşdırılmış şəkildə saxlayır. Bu, gələcəkdə həm güclü data analitikası aparmaq, həm də data science modellərini tətbiq etmək üçün möhkəm bir təməl yaradır.
Data Sahəsi Haqqında Tez-tez Verilən Suallar (FAQ)
1. Bəs Business Intelligence (BI) nədir?
BI daha çox Data Analitikasına yaxındır. BI-ın əsas məqsədi datanı vizuallaşdırmaq (Power BI, Tableau kimi) və biznes rəhbərlərinin sürətli qərar verməsi üçün dashboardlar hazırlamaqdır. Data Analitikası isə bu datanın "niyə" belə olduğunu daha dərindən araşdırır.
2. Data Analitik olmaq üçün Python bilmək mütləqdir?
Mütləq deyil, amma böyük üstünlükdür. Bir çox Data Analitiki işlərini SQL və Excel və ya Power BI ilə görə bilir. Lakin Python bilmək daha böyük və mürəkkəb dataları analiz etmək imkanı yaradır. Data Scientist olmaq üçün isə Python və ya R demək olar ki, məcburidir.
3. Hansı sahənin gələcəyi daha parlaqdır?
Hər ikisinin. Data Analitikası şirkətlərin gündəlik əməliyyatları üçün kritikdir və hər zaman tələb olacaq. Data Science isə şirkətlərə rəqabət üstünlüyü qazandıran (Süni İntellekt, Proqnozlaşdırma) sahədir və getdikcə daha da dəyər qazanır. Seçim sizin marağınızdan asılıdır: mövcud problemləri həll etmək (Analitika), yoxsa gələcəyi modelləşdirmək (Data Science).
