Het data analytics vakgebied is continu aan het doorontwikkelen en te vaak worden verschillende termen als data science, AI en advanced analytics door elkaar gehaald. In dit artikel leggen we aan de hand van een metafoor uit wat de verschillen zijn tussen deze vier fundamentele vakgebieden.
Data Engineering: De grond bewerken en voorbereiden
Stel je een boerderij voor. Data engineering is als het bewerken van het land. Het gaat om alle werkzaamheden die nodig zijn om de grond voor te bereiden voor beplanting. Denk aan bomen, stenen en onkruid weghalen en zorgen voor ‘schone’ grond. Data engineers zijn verantwoordelijk voor het opzetten van de infrastructuur die nodig is om data te verzamelen, op te slaan en te verwerken. Ze bouwen robuuste pipelines die zorgen voor een soepele stroom van gegevens van verschillende bronnen naar een centrale data opslag plaats, zoals een datawarehouse of een data lake.
Ze gebruiken tools en technologieën om data te extraheren, te transformeren en te laden (ETL-processen). Net zoals een boer het land ploegt, bemest en irrigatiekanalen aanlegt om de perfecte omstandigheden te creëren voor gewassen, creëren data engineers een solide basis waarop data wetenschappers en analisten kunnen bouwen.
Het komt ook vaak voor dat data engineers taken van data analisten uitvoeren, vooral in kleinere bedrijven of teams waar rollen minder strikt gescheiden zijn. Denk aan data exploratie, dus het onderzoeken en analyseren van datasets. Maar ook het maken van rapporten en dashboards om bevindingen te presenteren aan stakeholders, vaak met behulp van tools zoals Tableau, Power BI of Qlik. Het is wel aan te raden dat de data engineer zijn focus houdt op het verbeteren van de data-infrastructuur en minder met analytische taken want in dezelfde tijd zou een data analist dezelfde analyses sneller en effectiever kunnen uitvoeren.
Data Science: De bodem analyseren en de juiste zaadjes planten
Zodra de grond is voorbereid, komen de boeren in beeld. Data scientists zijn als de boeren die de gewassen zaaien, verzorgen en oogsten. Ze analyseren de bodem, kiezen de juiste zaden en gebruiken de beste landbouwtechnieken om een goede oogst te garanderen.
Data scientists gebruiken statistische methoden, machine learning en andere technieken om patronen in de data te ontdekken en voorspellingen te doen. Ze formuleren hypotheses, testen deze en ontwikkelen modellen die nieuwe inzichten en oplossingen bieden voor complexe problemen. Net als boeren, die hun land goed moeten kennen en de juiste technieken moeten toepassen, moeten data scientists creatief en analytisch zijn om waardevolle inzichten te verkrijgen uit de data.
De data scientist werkt nauw samen met de data engineer om toegang te krijgen tot schone, gestructureerde data die nodig is voor analyses en modellering. De data engineer bouwt en onderhoudt de data-infrastructuur, zoals data pipelines en databases, terwijl de data scientist deze data gebruikt om voorspellende modellen te ontwikkelen en inzichten te genereren. Ze overleggen regelmatig om te zorgen dat de data scientist de juiste data heeft en dat deze in het juiste formaat en op het juiste moment beschikbaar is. De data engineer helpt bij het implementeren van de modellen van de data scientist in productieomgevingen, zodat ze operationeel kunnen worden gebruikt. Samen optimaliseren ze de workflows om ervoor te zorgen dat de data betrouwbaar en efficiënt wordt verwerkt en geanalyseerd.
AI (Kunstmatige Intelligentie): De landbouwtechnieken die steeds beter worden
AI kun je zien als een aantal van de landbouwtechnieken. Technieken die gebruikt worden om gewassen te groeien op een slimme manier, waarbij na meerdere oogsten die technieken steeds beter worden omdat ze leren van de vorige oogsten. Bij AI ligt dus het zwaartepunt op het lerend vermogen van systemen om zelfstandig te verbeteren en beslissingen te nemen op basis van data.
AI omvat machine learning, deep learning en andere geavanceerde algoritmen die in staat zijn om te leren van data en te verbeteren over tijd. Deze systemen kunnen autonoom werken en beslissingen nemen, net zoals hoe een drone zelfstandig velden kan inspecteren en gegevens kan verzamelen. Hoewel data automatisering ook zonder AI mogelijk is, kan met AI geavanceerdere vormen van automatisering worden uitgevoerd, zoals het gebruik van machine learning om patronen te herkennen en voorspellingen te doen, waardoor processen dynamischer en adaptiever worden.
Een data scientist kan AI gebruiken om geavanceerde algoritmen en modellen te ontwikkelen die patronen in data kunnen herkennen en voorspellingen kunnen doen. Daarna zetten machine learning engineers of AI engineers/developers deze AI-modellen in productie door het bouwen van schaalbare data-infrastructuren en het automatiseren van data pipelines. Samen zorgen ze ervoor dat AI-oplossingen efficiënt worden geïntegreerd in bedrijfsprocessen, van ontwikkeling tot implementatie.
Advanced Analytics: De oogst maximaliseren
Advanced Analytics omvat landbouwtechnieken en strategieën waarbij gekeken wordt naar het voorspellende vermogen en op basis van deze technieken bepaalde keuzes gemaakt worden om zo de oogst te kunnen maximaliseren. Bijvoorbeeld het voorspellen van regenval om het optimale moment te vinden om zaden te planten. Terwijl AI een breed vakgebied is dat systemen en technologieën omvat die zelfstandig leren en beslissingen nemen, is advanced analytics een verzamelingnaam van technieken en methoden.
Advanced analytics is de overkoepelende term voor een reeks analytische technieken en methoden die gebruikt worden om complexe data te analyseren en diepgaande inzichten te verkrijgen. Het gaat verder dan traditionele business intelligence en beschrijvende statistieken door gebruik te maken van geavanceerde tools en technologieën om toekomstig gedrag te voorspellen, optimalisatievraagstukken op te lossen en strategische beslissingen te ondersteunen. Advanced analytics omvat technieken zoals predictive analytics, prescriptive analytics en statistische modellering om bedrijfsstrategieën te verbeteren en operationele prestaties te optimaliseren.
Wat de boer wél kent…
Alle vier deze vakgebieden helpen organisaties om een hoger niveau te bereiken van datavolwassenheid en daarmee meer waardevolle inzichten uit hun data te halen. Als je een toekomstgerichte datastrategie hebt dan kun je de basis neerzetten met data engineering. Daarna als zowel de structuur en de organisatie er klaar voor zijn, komen data science, AI en advanced analytics in beeld. Net zoals er eerst een goede oogst moet komen, voordat je alle oogsten daarna kan maximaliseren.
Wil je weten wat deze vakgebieden specifiek voor jouw bedrijfsresultaten kunnen betekenen? Neem hieronder contact met ons op.
