现在，有超过40 亿人使用互联网。此外，我们人类每天都会创建超过2.5 千亿字节的数据——这个数字预计会随着时间的推移呈指数级增长。
数据永不停歇，在当今世界，如果不利用触手可及的大量数字信息，品牌或企业就有可能失去有助于其成长、扩展、开展和保持竞争力的机会。
关于数字数据的收集、理解和处理，现在有两个关键学科处于领先地位：数据科学和数据分析。尽管这两个领域交叉并具有许多相同的特征，但两者在许多方面却截然不同。
也就是说，为了让您免于困惑并为您给予对这两个创新领域的清晰见解，我们在这里探讨了商业环境中的数据科学与数据分析，第一时间是对数据科学的解释。
一、什么是数据科学？
数据科学侧重于揭示我们可能没有意识到需要回答的问题的答案。该领域的专家利用技术来深入研究复杂的数据，结合计算机科学、预测分析、统计和机器学习。
它的核心是一个综合领域，专注于从广泛的原始和结构化数字数据中获取创新见解。
目标是为新问题找到切实可行的解决方案，进而帮助企业将其运营能力、竞争对手和行业的知识提升到新的创新高度。
二、什么是数据分析？
第一时间，数据分析侧重于处理和对当前或现有数据集进行关键统计分析。数据分析师的主要作用是创建方法来捕获、收集、整理处理和安排来自不同来源的数据。
在这个过程中，发现对现有问题或挑战的可操作见解的最终视图必须是分析师修补数据分析操作的关键因素。
在此过程中，数据分析师建立了最熟练的方法来呈现可用数据、解决问题并给予可操作的解决方案，以实现立竿见影的结果，通常适用于企业的日常运营或功能，无论是用于 小型企业分析还是大型企业。
“信息是 21 世纪的石油，而分析是内燃机。” - Gartner 前高级副总裁Peter Sondergaard
三、数据科学与数据分析的关系
当谈到数据科学与分析时，重要的是不仅要分析这两个领域的关键特征，还要分析将它们区分开来的元素。虽然人们可以互换使用这些术语，但这两个学科是独一无二的。简而言之，它们并不相同——无论如何也不完全相同：
数据科学是一组更全面的领域的总称，这些领域专注于挖掘大数据集和发现创新的新见解、趋势、方法和流程。
数据分析是一门基于取得可操作的洞察力的学科，可立即帮助企业的专业开展。它是更广泛使命的一部分，可以被视为数据科学的一个分支。
关于我们对“数据科学与数据分析”的研究，这两个领域之间的另一个显着差异归结为调查。通常，科学不会深入到特定的查询；相反，它致力于安排庞大的数据集以揭示新的见解。就其本质而言，数据分析在基于特定目标时最有效，可根据现有洞察力为问题给予切实的答案。顺利获得使用
数据分析工具实现全面的智能，可以对取得可持续的业务开展产生至关重要的影响。
总而言之，科学以需要提出并随后回答的问题为中心取得更广泛的见解，而数据分析是一个致力于为已经存在的问题、问题或障碍给予解决方案的过程。
因此，这两个领域有着令人难以置信的相互关联，通常协同工作以实现相同的目标：增长和改进。虽然我们可能在谈论“数据分析与数据科学”，但值得注意的是，这两个领域相互补充而不是相互对抗。
在我们高度连接的数字时代，数据是我们的第六感；顺利获得分析这两个领域，您可以在许多重要领域改善您的业务，从营销和客户服务到财务报告和分析、员工敬业度、运营效率等等。
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