目前，有超過40 億人使用互聯網。此外，我們人類每天都會創建超過2.5 千億字節的數據——這個數字預計會隨著時間的推移呈指數級增長。
數據永不停歇，在當今世界，如果不利用觸手可及的大量數字信息，品牌或企業就有可能失去有助于其成長、擴展、發展和保持競爭力的機會。
關于數字數據的收集、理解和處理，目前有兩個關鍵學科處于領先地位：數據科學和數據分析。盡管這兩個領域交叉并具有許多相同的特征，但兩者在許多方面卻截然不同。
也就是說，為了讓您免于困惑并為您提供對這兩個創新領域的清晰見解，我們在這里探討了商業環境中的數據科學與數據分析，首先是對數據科學的解釋。
一、什么是數據科學？
數據科學側重于揭示我們可能沒有意識到需要回答的問題的答案。該領域的專家利用技術來深入研究復雜的數據，結合計算機科學、預測分析、統計和機器學習。
它的核心是一個綜合領域，專注于從廣泛的原始和結構化數字數據中獲取創新見解。
目標是為新問題找到切實可行的解決方案，進而幫助企業將其運營能力、競爭對手和行業的知識提升到新的創新高度。
二、什么是數據分析？
首先，數據分析側重于處理和對當前或現有數據集進行關鍵統計分析。數據分析師的主要作用是創建方法來捕獲、收集、整理處理和安排來自不同來源的數據。
在這個過程中，發現對現有問題或挑戰的可操作見解的最終視圖必須是分析師修補數據分析操作的關鍵因素。
在此過程中，數據分析師建立了最熟練的方法來呈現可用數據、解決問題并提供可操作的解決方案，以實現立竿見影的結果，通常適用于企業的日常運營或功能，無論是用于 小型企業分析還是大型企業。
“信息是 21 世紀的石油，而分析是內燃機。” -? Gartner 前高級副總裁Peter Sondergaard
三、數據科學與數據分析的關系
當談到數據科學與分析時，重要的是不僅要了解這兩個領域的關鍵特征，還要了解將它們區分開來的元素。雖然人們可以互換使用這些術語，但這兩個學科是獨一無二的。簡而言之，它們并不相同——無論如何也不完全相同：
數據科學是一組更全面的領域的總稱，這些領域專注于挖掘大數據集和發現創新的新見解、趨勢、方法和流程。
數據分析是一門基于獲得可操作的洞察力的學科，可立即幫助企業的專業發展。它是更廣泛使命的一部分，可以被視為數據科學的一個分支。
關于我們對“數據科學與數據分析”的研究，這兩個領域之間的另一個顯著差異歸結為調查。通常，科學不會深入到特定的查詢；相反，它致力于安排龐大的數據集以揭示新的見解。就其本質而言，數據分析在基于特定目標時最有效，可根據現有洞察力為問題提供切實的答案。通過使用
數據分析工具實現全面的智能，可以對獲得可持續的業務發展產生至關重要的影響。
總而言之，科學以需要提出并隨后回答的問題為中心獲得更廣泛的見解，而數據分析是一個致力于為已經存在的問題、問題或障礙提供解決方案的過程。
因此，這兩個領域有著令人難以置信的相互關聯，通常協同工作以實現相同的目標：增長和改進。雖然我們可能在談論“數據分析與數據科學”，但值得注意的是，這兩個領域相互補充而不是相互對抗。
在我們高度連接的數字時代，數據是我們的第六感；通過了解這兩個領域，您可以在許多重要領域改善您的業務，從營銷和客戶服務到財務報告和分析、員工敬業度、運營效率等等。
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