Business Analyst vs. Data Scientist: Welchen sollten Sie wählen?

Daten sind die neue Währung der Tech- und Businesswelt. Daten an sich sind jedoch nichts – sie erfordern fortschrittliche Technologien, die verarbeitet, analysiert und interpretiert werden müssen, um zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen zu führen. Da die heute generierten Daten sehr komplex, vielfältig und massiv sind, reichen traditionelle Datenverarbeitungstechniken nicht mehr aus.

Hier kommen Data Science und die damit verbundenen Technologien wie Business Analytics ins Spiel. Obwohl beide Terminologien – Data Science und Business Analytics – oft synonym verwendet werden (da beide mit Daten zu tun haben), sind sie von Natur aus unterschiedlich.

Der heutige Beitrag wird die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Bereichen hervorheben, die die Branche dominieren, und hofft damit, der Debatte zwischen Business Analyst und Data Scientist etwas Klarheit zu verschaffen.

Business Analytics vs. Data Science

Um den Unterschied zwischen Business Analyst und Data Scientist zu verstehen, müssen Sie zunächst die Domänen Business Analytics und Data Science verstehen.

Was ist Business Analytics?

Business Analytics (BA) bezeichnet die iterative und systematische Exploration von Daten mit ausschließlichem Fokus auf statistische Analysen. Es umfasst eine Vielzahl statistischer und analytischer Methoden und Technologien, die zum Sammeln, Organisieren, Verarbeiten, Analysieren und Interpretieren von Geschäftsdaten verwendet werden, um die Leistung eines Unternehmens in der Vergangenheit zu überwachen und umsetzbare Geschäftslösungen für die Gegenwart und Zukunft zu entwerfen. Lesen Sie die Auswirkungen von MBA Business Analytics.

Drei Arten von Business Analytics

• Descriptive Analytics – Dieser Zweig verfolgt die Key Performance Indicators oder KPIs eines Unternehmens, um seinen aktuellen Zustand oder seine Leistung zu verstehen.
• Predictive Analytics – Es verfolgt und analysiert die neuesten Datentrends, um zukünftige Möglichkeiten zu bewerten.
• Prescriptive Analytics – Es stützt sich auf die vergangene Leistung eines Unternehmens, um datengesteuerte Empfehlungen zu erstellen, wie ähnliche Situationen in Zukunft gehandhabt werden sollten.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein interdisziplinäres Studiengebiet, das eine Kombination aus Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verwendet, um große Mengen komplexer Datensätze zu verstehen. Data Science befasst sich explizit mit Big Data, die strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein können.

5 Phasen des Data-Science-Lebenszyklus

Der Lebenszyklus von Data Science besteht aus fünf Phasen:

• Datenerfassung
• Datenwartung
• Datenverarbeitung
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung

Nachdem Sie nun wissen, was den Kern von Business Analytics und Data Science ausmacht, können wir uns ausführlich mit dem Unterschied zwischen Business Analyst und Data Scientist befassen.

Business Analyst vs. Data Scientist

Business Analysts und Data Scientists haben ihre einzigartigen Rollen und Verantwortlichkeiten in ihren Nischenbereichen. Während sie darauf abzielen, das Unternehmenswachstum durch datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, ist ihre Herangehensweise an Daten und die Lösung geschäftlicher Herausforderungen anders. Lesen Sie mehr über die Berufsbilder des Business Analyst.

Ein Business Analyst ist eine Art Spezialist, der ein Geschäftsmodell angeht und bewertet, so wie ein Facharzt einen Patienten untersucht. Business Analysten nutzen verschiedene statistische Analysetechniken wie Predictive Analytics und explorative Analyse, um die vorliegenden Daten zu verstehen und die möglichen Ergebnisse von Geschäftsentscheidungen vorherzusagen.

Sie beschäftigen sich praktisch mit den strukturierten historischen Daten eines Unternehmens, um zu verstehen, wie es sich im Laufe der Jahre entwickelt hat. Da sich Business Analysten zudem speziell mit Geschäftsmodellen befassen, müssen sie über ein tiefes Verständnis für verschiedene Geschäftsmodelle und die entsprechenden Marktaspekte (Demografie, Standort, Wettbewerber usw.) verfügen.

Data Scientists unterscheiden sich von Business Analysten insofern, als sie sich nicht auf einen bestimmten Bereich von Geschäftsdaten konzentrieren. Im Gegensatz zu Feldexperten (in diesem Fall Business Analysten) müssen Data Scientists die Daten einer Organisation als Ganzes analysieren und interpretieren, einschließlich der aktuellen Markttrends. Data Scientists müssen die gesamte Datenmenge eines Unternehmens in ein mathematisch-statistisches Modell quetschen, das als Grundlage für Zukunftsprognosen dient. Lesen Sie mehr über die Karrieremöglichkeiten von Data Scientists.

Im Folgenden haben wir den grundlegenden Unterschied zwischen Business Analyst und Data Scientist anhand von vier Kernaspekten hervorgehoben:

1. Geltungsbereich

Data Science ist ein breites Dach, das verschiedene andere Bereiche umfasst, darunter künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenanalyse und Business Analytics. Es verwendet eine Kombination aus Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft, Datenanalyse und maschinellem Lernen, um verborgene Muster und Erkenntnisse aus großen Datensätzen aufzudecken. Data Scientists nutzen diese Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu beeinflussen.

Im Gegenteil, Business Analytics neigt eher zu statistischen und quantitativen Maßnahmen, um Erkenntnisse aus strukturierten Datensätzen zu gewinnen. Business Analysten verwenden eine breite Palette statistischer und analytischer Methoden, um die Leistung eines Unternehmens zu verstehen und faktenbasiertes Management für die Entscheidungsfindung zu fördern.

2. Verantwortlichkeiten

Zu den Aufgaben eines Business Analysten gehören:

• Um detaillierte Geschäftsanalysen zu erstellen und Probleme, Chancen und wahrscheinliche Lösungen für Unternehmen zu skizzieren.
• Um den Umfang eines Unternehmens zu quantifizieren und mit den Geschäftsbereichen, Verbrauchern und allen Interessengruppen zu kommunizieren, um eine Vision für das vorliegende Projekt zu entwerfen.
• Ermittlung der Projektanforderungen und Unterstützung von Unternehmen bei der Implementierung der erforderlichen technologischen Lösungen zur Erfüllung dieser Anforderungen.
• Um den Projektstatus, die Anwendungsanforderungen und das prognostizierte Wachstum des Unternehmens zu besprechen und alle Ergebnisse mit dem Geschäfts-/Managementteam und den Interessengruppen zu kommunizieren.
• Erstellung detaillierter Berichte mit Grafiken, Diagrammen und anderen Visualisierungstools.

Zu den Aufgaben eines Data Scientist gehören:

• Um Data Mining und Datenvorverarbeitung durchzuführen, um die Daten zu bereinigen und zu organisieren.
• Entwerfen und Erstellen von Vorhersagemodellen, die auf der Grundlage historischer Daten genaue Vorhersagen zukünftiger Ereignisse liefern können.
• Um Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern und zu aktualisieren und ihre Leistung zu optimieren.
• Um automatisierte Anomalie-Erkennungssysteme aufzubauen und deren Leistung zu verfolgen.
• Entwicklung von Prozessen, Methoden und Werkzeugen für die Datenanalyse und Überwachung der Modellleistung ohne Kompromisse bei der Datengenauigkeit.
• Um bestehende Datenbanken zu analysieren und sie zu vereinfachen und zu verbessern, um die Produktentwicklung, Marketingtechniken und Geschäftsprozesse zu fördern.
• Um benutzerdefinierte Datenmodelle und ML-Algorithmen zu entwickeln.

3. Fähigkeiten

Qualifikationsanforderungen eines Business Analyst –

• Starke Grundlagen in Mathematik und Statistik.
• Umfangreiche Kenntnisse im Bereich Systemtechnik.
• Muss über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten verfügen (sowohl schriftlich als auch mündlich).
• Muss über technische, logische, analytische und problemlösende Fähigkeiten verfügen.

Qualifikationsanforderungen eines Data Scientist –

• Umfangreiche Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeitskonzepten.
• Erfahrung in Datenextraktion, Data Wrangling, Datentransformation, Datenexploration und Datenvisualisierung.
• Erfahrung in der Arbeit mit ML- und Deep-Learning-Algorithmen.
• Programmierkenntnisse (mindestens in zwei wichtigen Programmiersprachen).

4. Werkzeuge

Da sich Business Analysten explizit mit statistischen Konzepten und Ansätzen zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten befassen, müssen sie unter anderem Werkzeuge wie Regression, Klassifikation, Zeitreihen, Clustering und Forecasting beherrschen. Neben statistischen Tools müssen Business Analysten auch mit Datenvisualisierungstools wie Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq usw. vertraut sein.

Data Scientists müssen mit mehreren Programmiersprachen vertraut sein, darunter Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL und NoSQL. Sie müssen auch wissen, wie sie verschiedene ML-Algorithmen nutzen und mit Big-Data-Tools wie Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive usw. arbeiten können.

Dies sind die vier Kernpunkte, die Business Analyst und Data Scientist unterscheiden. Beide Jobprofile sind derzeit auf dem Arbeitsmarkt hoch im Trend und beide erzielen High-End-Gehaltspakete. Data Scientist führt jedoch mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 1.20.495 USD in den USA, während das durchschnittliche Gehalt eines Business Analysten in den USA 76.109 USD beträgt.

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Fazit

Datenorientierte Unternehmen beschäftigen in der Regel sowohl Business Analysts als auch Data Scientists, um das umfassende Wachstum des Unternehmens sicherzustellen, und genau das ist der richtige Weg. Während Business Analysten bestimmte Geschäftsregionen behandeln können, können Data Scientists umsetzbare Lösungen entwickeln, um die Gesamtproduktivität und Unternehmensleistung zu steigern.

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