محلل الأعمال مقابل عالم البيانات: أيهما يجب أن تختار؟

البيانات هي العملة الجديدة في عالم التكنولوجيا والأعمال. ومع ذلك ، فإن البيانات ليست شيئًا في حد ذاتها - فهي تتطلب تقنيات متقدمة ليتم معالجتها وتحليلها وتفسيرها لتؤدي إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ. نظرًا لأن البيانات التي تم إنشاؤها اليوم معقدة للغاية ومتنوعة وضخمة ، فإن تقنيات معالجة البيانات التقليدية لم تعد كافية.

هذا هو المكان الذي يظهر فيه علم البيانات والتقنيات ذات الصلة ، مثل Business Analytics. على الرغم من أن كلا المصطلحين - علم البيانات وتحليلات الأعمال - غالبًا ما يتم استخدامهما بالتبادل (نظرًا لأن كلا المصطلحين يتعاملان مع البيانات) ، إلا أنهما مختلفان بشكل فطري.

سوف يسلط منشور اليوم الضوء على الاختلافات الرئيسية بين هذين المجالين المهيمنين على الصناعة ، وبالتالي على أمل تقديم بعض الوضوح لمناظرة محلل الأعمال مقابل عالم البيانات.

تحليلات الأعمال مقابل علوم البيانات

لفهم الفرق بين محلل الأعمال وعالم البيانات ، يجب عليك أولاً فهم مجالات تحليلات الأعمال وعلوم البيانات.

ما هي تحليلات الأعمال؟

تشير تحليلات الأعمال (BA) إلى الاستكشاف التكراري والمنتظم للبيانات مع التركيز حصريًا على التحليل الإحصائي. وهو يشمل مجموعة من الأساليب والتقنيات الإحصائية والتحليلية المستخدمة لجمع وتنظيم ومعالجة وتحليل وتفسير بيانات الأعمال لمراقبة أداء الأعمال في الماضي وتصميم حلول أعمال قابلة للتنفيذ للحاضر والمستقبل. اقرأ تأثير MBA Business Analytics.

ثلاثة أنواع من تحليلات الأعمال

• التحليلات الوصفية - يتتبع هذا الفرع مؤشرات الأداء الرئيسية أو مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال التجارية لفهم حالتها الحالية أو أدائها.
• التحليلات التنبؤية - يتتبع ويحلل أحدث اتجاهات البيانات لتقييم الاحتمالات المستقبلية.
• التحليلات الوصفية - تعتمد على الأداء السابق للأعمال لإنشاء توصيات تعتمد على البيانات حول كيفية التعامل مع المواقف المماثلة في المستقبل.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال دراسة متعدد التخصصات يستخدم مزيجًا من الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لفهم كميات هائلة من مجموعات البيانات المعقدة. يتعامل علم البيانات بشكل صريح مع البيانات الضخمة التي يمكن أن تكون منظمة وشبه منظمة وغير منظمة.

5 مراحل من دورة حياة علوم البيانات

تتكون دورة حياة علوم البيانات من خمس مراحل:

• الحصول على البيانات
• صيانة البيانات
• معالجة البيانات
• تحليل البيانات
• عرض مرئي للمعلومات

الآن بعد أن عرفت ما يكمن في جوهر تحليلات الأعمال وعلوم البيانات ، يمكننا الانخراط في مناقشة مفصلة للاختلاف بين محلل الأعمال وعالم البيانات.

محلل الأعمال مقابل عالم البيانات

محللو الأعمال وعلماء البيانات لديهم أدوارهم ومسؤولياتهم الفريدة في مجالاتهم المتخصصة. بينما يهدفون إلى تعزيز نمو الأعمال من خلال اتخاذ القرار المستند إلى البيانات ، فإن نهجهم في التعامل مع البيانات وحل تحديات الأعمال مختلف. اقرأ المزيد عن الأدوار الوظيفية لمحلل الأعمال.

محلل الأعمال هو متخصص من نوع ما يتعامل مع نموذج الأعمال ويقيمه تمامًا كما يفحص الطبيب المتخصص المريض. يستفيد محللو الأعمال من تقنيات التحليل الإحصائي المختلفة مثل التحليلات التنبؤية والتحليل الاستكشافي لفهم البيانات المتوفرة والتنبؤ بالنتائج المحتملة لقرارات العمل.

إنهم يتعاملون عمليًا مع البيانات التاريخية المنظمة للأعمال التجارية لفهم كيفية أدائها على مر السنين. أيضًا ، نظرًا لأن محللي الأعمال يتعاملون بشكل خاص مع نماذج الأعمال ، يجب أن يمتلكوا فهمًا عميقًا لنماذج الأعمال المختلفة وجوانب السوق المقابلة لها (التركيبة السكانية ، والموقع ، والمنافسون ، وما إلى ذلك).

يختلف علماء البيانات عن محللي الأعمال بمعنى أنهم لا يركزون على مجال معين من بيانات الأعمال. على عكس الخبراء الميدانيين (في هذه الحالة ، محللو الأعمال) ، يتعين على علماء البيانات تحليل وتفسير بيانات المؤسسة ككل ، بما في ذلك اتجاهات السوق الحالية أيضًا. يتعين على علماء البيانات ضغط الحجم الكامل لبيانات الشركة في نموذج رياضي / إحصائي سيكون بمثابة أساس للتنبؤات المستقبلية. اقرأ المزيد عن النطاق الوظيفي لعلماء البيانات.

أدناه ، قمنا بتسليط الضوء على الاختلاف الأساسي بين محلل الأعمال وعالم البيانات وفقًا لأربعة جوانب أساسية:

1 نطاق

علم البيانات هو مظلة واسعة تشمل مجالات أخرى مختلفة ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، وتحليلات البيانات ، وتحليلات الأعمال. يستخدم مزيجًا من الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات وتحليل البيانات والتعلم الآلي للكشف عن الأنماط والرؤى المخفية من داخل مجموعات البيانات الكبيرة. يستخدم علماء البيانات هذه الأفكار للتأثير على اتخاذ القرارات التجارية.

على العكس من ذلك ، فإن تحليلات الأعمال تميل أكثر نحو المقاييس الإحصائية والكمية لاكتساب رؤى من مجموعات البيانات المنظمة. يستخدم محللو الأعمال مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية والتحليلية لفهم أداء الأعمال وتعزيز الإدارة القائمة على الحقائق لاتخاذ القرار.

2. المسؤوليات

تشمل مسؤوليات محلل الأعمال ما يلي:

• لإنشاء تحليل أعمال مفصل ، وتحديد المشاكل والفرص والحلول المحتملة للشركات.
• لتحديد نطاق العمل التجاري والتواصل مع إدارات الأعمال والمستهلكين وجميع أصحاب المصلحة لصياغة رؤية للمشروع المطروح.
• لتحديد متطلبات المشروع ومساعدة الشركات في تنفيذ الحلول التكنولوجية اللازمة لتلبية تلك المتطلبات.
• لمناقشة حالة المشروع ومتطلبات التطبيق والنمو المتوقع للأعمال ولإبلاغ أي نتائج مع فريق العمل / الإدارة وأصحاب المصلحة.
• لإعداد تقارير مفصلة باستخدام الرسوم البيانية والمخططات وأدوات التصور الأخرى.

تشمل مسؤوليات عالم البيانات ما يلي:

• لإجراء التنقيب عن البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات لتنظيف البيانات وتنظيمها.
• لتصميم وبناء نماذج تنبؤية يمكنها تقديم تنبؤات دقيقة للأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
• لتحسين نماذج التعلم الآلي وترقيتها وتحسين أدائها.
• لبناء أنظمة آلية للكشف عن الشذوذ وتتبع أداءها.
• لتطوير العمليات والأساليب والأدوات لتحليل البيانات ومراقبة أداء النموذج دون المساومة على دقة البيانات.
• لتحليل قواعد البيانات الحالية وتبسيطها وتعزيزها لتعزيز تطوير المنتجات وتقنيات التسويق والعمليات التجارية.
• لتطوير نماذج البيانات المخصصة وخوارزميات ML.

3. المهارات

متطلبات المهارة لمحلل الأعمال -

• أساس قوي في الرياضيات والإحصاء.
• معرفة واسعة بهندسة النظم.
• يجب أن يمتلك مهارات اتصال ممتازة (كلاهما إعلان مكتوب شفهي).
• يجب أن يمتلك المهارات التقنية والمنطقية والتحليلية وحل المشكلات.

متطلبات المهارة لعالم البيانات -

• معرفة واسعة بالرياضيات والإحصاء ومفاهيم الاحتمالات.
• خبرة في استخراج البيانات ، ومناقشة البيانات ، وتحويل البيانات ، واستكشاف البيانات ، وتصور البيانات.
• خبرة في العمل مع كل من خوارزميات ML و Deep Learning.
• الكفاءة في الترميز (على الأقل في لغتين من لغات البرمجة الرئيسية).

4. الأدوات

نظرًا لأن محللي الأعمال يتعاملون بشكل صريح مع المفاهيم والأساليب الإحصائية لاكتساب رؤى من البيانات ، يجب أن يكونوا بارعين في استخدام أدوات مثل الانحدار والتصنيف والسلاسل الزمنية والتكتل والتنبؤ ، من بين أشياء أخرى. بصرف النظر عن الأدوات الإحصائية ، يجب أن يكون محللو الأعمال أيضًا في متناول اليد مع أدوات تصور البيانات مثل محرر مستندات Google و Google Sheets و MS Word و MS Excel و MS Office و Trello و Balsamiq وما إلى ذلك.

يجب أن يكون علماء البيانات على دراية جيدة بلغات البرمجة المتعددة ، بما في ذلك Java و Python و R و Scala و SQL و MySQL و NoSQL. يجب أن يعرفوا أيضًا كيفية الاستفادة من خوارزميات ML المختلفة والعمل مع أدوات البيانات الكبيرة مثل Spark و Hadoop و Flume و Pig و Hive وما إلى ذلك.

هذه هي النقاط الأساسية الأربعة للاختلاف محلل الأعمال وعالم البيانات. يتجه كلا الملفين الوظيفيين بشكل كبير في سوق العمل الآن ، وكلاهما يجلب حزم رواتب عالية الجودة. ومع ذلك ، يتقدم عالم البيانات بمتوسط ​​راتب سنوي قدره 1،20،495 دولارًا في الولايات المتحدة ، في حين أن متوسط ​​الراتب لمحلل الأعمال في 76109 دولارًا أمريكيًا.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

خاتمة

عادةً ما توظف الشركات التي تعتمد على البيانات كلاً من محللي الأعمال وعلماء البيانات لضمان النمو الشامل للأعمال ، وهذا هو بالضبط الطريق الذي يجب اتباعه. بينما يمكن لمحلل الأعمال التعامل مع مناطق معينة من الأعمال ، يمكن لعلماء البيانات تصميم حلول قابلة للتنفيذ لزيادة الإنتاجية الإجمالية وأداء الأعمال.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في طليعة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع دبلوم PG الخاص بـ upGrad & IIIT-B في علوم البيانات واحصل على وظيفة في أفضل الشركات.