Gegevens worden de nieuwe brandstof voor bedrijven omdat ze hen helpen belangrijke inzichten te verwerven en te groeien. Er is echter een groot verschil tussen data-analyse en data-analyse, en het is belangrijk om te weten wat dat is. Maar ook al worden deze woorden vaak door elkaar gebruikt, ze betekenen verschillende dingen en hebben verschillende waarden.
Mensen verwarren vaak data-analyse en data-analyse. Verrassend genoeg worden de termen soms door elkaar gebruikt door datawetenschappers en data-analisten!
Om deze misvatting te verduidelijken, bespreken we het verschil tussen Data Analytics en Data Analyse. In deze blog kijken we naar beide termen, hoe ze verschillen en hoe ze worden gebruikt.
Wat is gegevensanalyse?
Data analytics verwijst naar een breed scala aan gegevensgerelateerde activiteiten en concepten. Het is een proces voor het vertalen van basisfeiten en cijfers naar specifieke acties door ruwe gegevensbeoordelingen en percepties te onderzoeken in de context van organisatorische probleemoplossing en besluitvorming.
Het doel is om bedrijven te helpen betere beslissingen te nemen en meer succes te boeken. Analytics maakt gebruik van gegevens, machine learning, statistische analyse en computergebaseerde modellen om inzicht te krijgen en betere beslissingen te nemen op basis van verzamelde gegevens.
Een gegevensanalist werkt vaak met gestructureerde gegevens om praktische bedrijfsproblemen aan te pakken met behulp van technologieën, software voor gegevensvisualisatie en statistische analyse.
Data analytics is een uitstekende manier voor bedrijven en mensen om gegevens te gebruiken om concrete oplossingen voor hun concepten te vinden. Een effectieve aanpak kan een uitgebreidere strategie opleveren voor waar je bedrijf naartoe kan. Hieronder volgen enkele manieren waarop gegevensanalyse u kan helpen:
- Trends en patronen identificeren.
- Nieuwe kansen zoeken.
- Mogelijke risico’s en voordelen bepalen.
- Een actiestrategie maken.
Wat is gegevensanalyse?
Gegevensanalyse bestaat uit het opschonen, manipuleren van gegevens, modelleren en bevragen van gegevens om relevante informatie te ontdekken. Het is een essentieel onderdeel van gegevensanalyse. Het helpt ons oplossingen te vinden door informatie te verstrekken.
Er zijn verschillende manieren om gegevens te analyseren. Dit zijn enkele benaderingen die je kunt gebruiken, afhankelijk van wat je wilt bereiken.
- A/B-testen: Een vergelijking van de ene testgroep met de andere.
- Datafusie, integratie: Het ontwikkelt nauwkeurigheid door het analyseren en combineren van gegevens uit verschillende bronnen.
- Datamining: Dit identificeert patronen in enorme datasets en extraheert deze voor analyse.
- Machinaal leren: Hier worden computeralgoritmen gebruikt om het proces van het ontwikkelen van analytische onderzoeksmodellen te automatiseren.
- Natuurlijke taalverwerking (NLP): Hierbij worden computeralgoritmen gebruikt om menselijke talen te bestuderen.
LEER OVER: Technieken voor datamining
Belangrijkste verschillen tussen data-analyse en data-analyse
Data analytics en data analyse worden vaak synoniem gebruikt. Data analytics is een algemene term voor een vakgebied dat het volledige beheer van gegevens en de gebruikte methoden en instrumenten omvat.
Aan de andere kant is gegevensanalyse het proces van het ontleden van een gegeven gegevensset in zijn samenstellende delen en het analyseren van elk deel afzonderlijk, evenals hoe de delen zich tot elkaar verhouden. Laten we nu eens kijken naar hun verschillen en overeenkomsten.
| Gegevensanalyse | Gegevensanalyse |
| Data analytics is een traditionele of algemene vorm van analyse die in bedrijven wordt gebruikt om datagestuurde beslissingen te nemen. | Gegevensanalyse is een gespecialiseerde vorm van analyse die in bedrijven wordt gebruikt om gegevens te evalueren en inzichten te verkrijgen. |
| Het heeft een of meer gebruikers en bestaat over het algemeen uit gegevensverzameling, gegevensvalidatie en gegevensvisualisatie en -inspectie. | Het ging erom de gegevens te definiëren, te onderzoeken, op te schonen en te wijzigen om een nuttig resultaat te krijgen. |
| Het bestaat uit verschillende fasen, zoals het verzamelen van gegevens en het inspecteren van bedrijfsgegevens. | Om gegevens te verwerken, moeten ruwe gegevens eerst op een zinvolle manier worden gedefinieerd voordat er relevante informatie uit kan worden gehaald door gegevens op te schonen en te converteren. |
| Het verwerkt gegevens met behulp van verschillende technologieën zoals Tableau, Python, Excel, Google Analytics en andere. | Het analyseert gegevens met behulp van vele tools zoals SPARK, Google Fusion tables, Node XL, Excel, enz. |
| Dit leent zich niet voor een beschrijvende analyse. | Dit kan worden onderworpen aan een beschrijvende analyse. |
| Met behulp hiervan kan men anonieme relaties ontdekken. | Dit kan niet worden gebruikt om onbekende relaties te vinden. |
| Inferentiële analyse is hier niet opgenomen. | Inferentiële analyse wordt hier ondersteund. |
Meer informatie: Gegevensanalyse
Voorbeeld van gegevensanalyse vs gegevensanalyse
Laten we eens kijken naar een voorbeeld uit de praktijk om de principes te verduidelijken. Het gegeven voorbeeld zal je helpen om de ideeën te begrijpen.
De meesten van ons hebben op zijn minst enige kennis van de aandelenmarkt. Stel je voor dat je een newbie bent en dat je je handel met winst wilt beginnen. Beschrijf nu je eerste actieplan.
- Als nieuwe handelaar heb je waarschijnlijk aandelenmarkt- en trendgegevens onderzocht om een gevoel te krijgen van wat er gaande is in de markt. Deze techniek omvat gegevensanalyse.
- Als gevolg van je nieuwe inzicht in het aandelenpatroon kun je nu de toekomstige marktprijs van het aandeel schatten en een aantal aandelen kopen. Dit is een voorbeeld van een gegevensanalyseproces.
Gegevensanalyse vs gegevensanalyse, wat is de beste optie?
Het onderzoek en de processen die de analytische specialist gebruikt om voorspellingen te doen en conclusies te trekken, zijn voor een leek moeilijk te begrijpen. Voor iemand zonder de nodige expertise kan het een uitdaging zijn om de nabewerking te begrijpen, zoals het creëren van nieuwe gegevens uit de dataset om tot een betere en gewenste conclusie te komen.
Aan de andere kant zijn verbeterde grafische en visuele weergaven van gegevensanalyse mogelijk, waardoor zelfs analfabeten de inhoud van de dataset sneller en eenvoudiger kunnen begrijpen.
LEER OVER: Prijsanalyse
Conclusie
Gegevens worden de nieuwe brandstofbron voor bedrijven. Als je het op de juiste manier gebruikt, kun je snel de totale verkoop en het netto-inkomen verhogen. Je moet het onderscheid begrijpen tussen gegevensanalyse en gegevensanalyse om de groei te versnellen, vooral in de huidige moordende omgeving.
Analytics is het bestuderen van eerdere gegevens om betere beslissingen te nemen. De interpretatie van gegevens wordt ondersteund door gegevensanalyse. Het biedt cruciale historische inzichten die ons in staat stellen te begrijpen wat er tot nu toe is gebeurd.
QuestionPro biedt oplossingen voor elk probleem en elke branche, waardoor het veel meer is dan alleen enquêtesoftware. Daarnaast hebben we software voor gegevensbeheer, zoals onze InsightsHub-onderzoeksbibliotheek.
Organisaties over de hele wereld maken gebruik van kennismanagement tools en systemen, zoals InsightsHub, om gegevens beter te beheren, de tijd die nodig is om inzichten te verkrijgen te verkorten en het gebruik van historische gegevens te verbeteren, terwijl de kosten worden verlaagd en de ROI wordt verhoogd.
