编者按：数据科学和数据分析，在技术领域或其他相关行业工作的人可能会经常看到这两个术语，虽然他们俩看起来挺像，但是这两个术语是完全不同的，对业务有不同的影响。
|| 数据科学 ||
就像包含了许多专业和领域的科学一样，数据科学也是获取信息的各种模型和方法的广义术语。在数据科学的范畴内，科学方法、数学、统计学和其他工具用来分析和操纵数据。如果一个工具或过程通过数据分析，从中获取某种信息，那么，它可能属于数据科学。实践数据科学归结为连接信息和数据点，以找到可用于业务的连接。数据科学通过尝试找到新的模式和视角，深入了解未知世界。数据科学试图建立连接并为未来做好计划，而不是像数据分析所做的那样，检查假设。数据科学通常通过提供数据上的新观点，或以前没看到不知道的所有的连接，帮助组织从查询数据转移到洞察力上。|| 数据分析 ||
如果数据科学是掌握工具和方法的房子，那么数据分析就是该房屋的特定空间。它与数据科学有关系，但是更具体和集中。数据分析通常比数据科学更受到关注，因为数据分析师不仅仅寻找数据之间的连接，而是关注一个特定的目标，通过数据排序来寻找支持的方法。数据分析通常是自动化的，可以在某些领域提供意见和见解。数据分析包括梳理数据，找出可用于帮助实现组织目标的巨大财富。基本上，分析将数据分类成组织知道自己了解的数据和知道自己不了解的数据，并且可以用来衡量过去，现在或将来的事件。数据分析通过将趋势和模式与公司的真实目标联系起来，从精准分析转移到会给公司带来什么影响，并逐渐转向提升业务率和寻找战略重点。|| 数据科学家和数据分析师的差异 ||
数据科学和数据分析之间看起来只有微妙的差异，但是实际上两者可能对公司产生很大的影响。一开始，数据科学家和数据分析师就有不同的背景，履行不同的职责，所以能正确使用这些术语有助于公司聘请合适的人员来处理各自的任务。数据分析和数据科学可以用来找到不同的东西，对于企业来说这些都是有用的，两者都不能单独应用于所有情况。数据分析常用于如医疗保健，游戏和旅游等行业，而数据科学常用于互联网搜索和数字广告中。数据科学在人工智能和机器学习的发展中也发挥着越来越重要的作用。许多公司正在转向允许他们使用计算机筛选大量数据的系统，例如在企业闪存系统上，使用算法来找到最有助于其组织实现目标的连接。机器学习在许多行业具有巨大的潜力，无疑在未来如何运作企业方面发挥巨大的作用。因此，组织和员工了解数据科学与数据分析之间的区别，以及对每个学科的作用至关重要。虽然存在差异，但数据科学和数据分析都是未来工作和数据的重要组成部分。这两个术语应该被希望理解数据，并能引领技术变革的公司所接受。
来源：insidebigdata
作者：rick delgado智能观 编译