ビジネスアナリストとデータサイエンティスト：どちらを選ぶべきですか？

データは、テクノロジーとビジネスの世界の新しい通貨です。 ただし、データ自体は何でもありません。実用的なビジネスの洞察につながるには、高度なテクノロジーを処理、分析、および解釈する必要があります。 今日生成されるデータは非常に複雑で、多様で、大規模であるため、従来のデータ処理技術ではもはや十分ではありません。

ここで、データサイエンスと、ビジネス分析などの関連テクノロジーが登場します。 データサイエンスとビジネス分析の両方の用語は、しばしば同じ意味で使用されますが（どちらもデータを扱うため）、本質的に異なります。

今日の投稿では、業界を支配するこれら2つの分野の主な違いに焦点を当て、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの議論を明確にすることを望んでいます。

ビジネス分析とデータサイエンス

ビジネスアナリストとデータサイエンティストの違いを理解するには、まずビジネス分析とデータサイエンスのドメインを理解する必要があります。

ビジネス分析とは何ですか？

ビジネス分析（BA）は、統計分析のみに焦点を当てた、データの反復的かつ体系的な調査を指します。 これには、過去のビジネスのパフォーマンスを監視し、現在および将来の実用的なビジネスソリューションを設計するために、ビジネスデータの収集、整理、処理、分析、および解釈に使用される多数の統計的および分析的な方法とテクノロジーが含まれます。 MBAビジネス分析の影響をお読みください。

3種類のビジネス分析

• 記述的分析–このブランチは、ビジネスの主要業績評価指標またはKPIを追跡して、現在の状態またはパフォーマンスを理解します。
• 予測分析–最新のデータ傾向を追跡および分析して、将来の可能性を評価します。
• 処方分析–過去のビジネスのパフォーマンスを利用して、同様の状況を将来どのように処理するかについて、データに基づく推奨事項を作成します。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、数学、統計、コンピューターサイエンス、情報科学、データ分析、人工知能、機械学習を組み合わせて使用​​する学際的な研究分野であり、膨大な量の複雑なデータセットを理解します。 データサイエンスは、構造化、半構造化、および非構造化が可能なビッグデータを明示的に扱います。

データサイエンスライフサイクルの5つの段階

データサイエンスのライフサイクルは、次の5つの段階で構成されています。

• データ収集
• データのメンテナンス
• 情報処理
• データ分析
• データの視覚化

ビジネス分析とデータサイエンスの中核にあるものがわかったので、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの違いについて詳細に説明します。

ビジネスアナリストとデータサイエンティスト

ビジネスアナリストとデータサイエンティストには、ニッチな領域で独自の役割と責任があります。 彼らはデータ主導の意思決定を通じてビジネスの成長を促進することを目指していますが、データへのアプローチとビジネス上の課題の解決は異なります。 ビジネスアナリストの職務についてもっと読む。

ビジネスアナリストは、専門医が患者を診察するのと同じように、ビジネスモデルにアプローチして評価する一種のスペシャリストです。 ビジネスアナリストは、予測分析や探索的分析などのさまざまな統計分析手法を活用して、手元のデータを理解し、ビジネス上の意思決定の可能な結果を​​予測します。

彼らは実際にビジネスの構造化された履歴データを処理して、それが何年にもわたってどのように機能したかを理解します。 また、ビジネスアナリストは特にビジネスモデルを扱うため、さまざまなビジネスモデルとそれに対応する市場の側面（人口統計、場所、競合他社など）を深く理解している必要があります。

データサイエンティストは、ビジネスデータの特定の分野に焦点を当てていないという意味で、ビジネスアナリストとは異なります。 フィールドエキスパート（この場合はビジネスアナリスト）とは異なり、データサイエンティストは、現在の市場動向も含めて、組織のデータ全体を分析および解釈する必要があります。 データサイエンティストは、ビジネスのデータの全量を、将来の予測の基盤となる数学的/統計モデルに詰め込む必要があります。 データサイエンティストのキャリア範囲についてもっと読む。

以下では、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの根本的な違いを、次の4つの主要な側面に従って強調しました。

1.スコープ

データサイエンスは、人工知能、機械学習、深層学習、データ分析、ビジネス分析など、他のさまざまなドメインを網羅する幅広い傘です。 数学、統計、コンピューターサイエンス、情報科学、データ分析、機械学習を組み合わせて、大規模なデータセット内から隠れたパターンや洞察を明らかにします。 データサイエンティストは、これらの洞察を使用してビジネスの意思決定に影響を与えます。

それどころか、ビジネス分析は、構造化されたデータセットから洞察を得るための統計的および定量的な測定に傾倒しています。 ビジネスアナリストは、幅広い統計的および分析的手法を使用して、ビジネスのパフォーマンスを理解し、意思決定のための事実に基づく管理を促進します。

2.責任

ビジネスアナリストの責任は次のとおりです。

• 詳細なビジネス分析を作成し、ビジネスの問題、機会、および考えられる解決策の概要を示します。
• ビジネスの範囲を定量化し、ビジネス部門、消費者、およびすべての利害関係者と通信して、目前のプロジェクトのビジョンを作成します。
• プロジェクトの要件を決定し、それらの要件を満たすために必要な技術ソリューションを実装する際に企業を支援するため。
• プロジェクトのステータス、アプリケーションの要件、およびビジネスの予測される成長について話し合い、調査結果をビジネス/管理チームおよび利害関係者に伝達します。
• グラフ、チャート、およびその他の視覚化ツールを使用して詳細なレポートを作成します。

データサイエンティストの責任は次のとおりです。

• データマイニングとデータ前処理を実行して、データをクリーンアップおよび整理します。
• 履歴データに基づいて将来のイベントの正確な予測を提供できる予測モデルを設計および構築します。
• 機械学習モデルを改善およびアップグレードし、そのパフォーマンスを最適化するため。
• 自動化された異常検出システムを構築し、そのパフォーマンスを追跡します。
• データの精度を損なうことなく、データ分析およびモデルのパフォーマンスの監視のためのプロセス、方法、およびツールを開発すること。
• 既存のデータベースを分析し、それらを簡素化および強化して、製品開発、マーケティング手法、およびビジネスプロセスを強化します。
• カスタムデータモデルとMLアルゴリズムを開発します。

3.スキル

ビジネスアナリストのスキル要件–

• 数学と統計の強力な基盤。
• システムエンジニアリングに関する幅広い知識。
• 優れたコミュニケーションスキル（両方とも口頭で書かれたもの）を持っている必要があります。
• 技術的、論理的、分析的、および問題解決のスキルを持っている必要があります。

データサイエンティストのスキル要件–

• 数学、統計、および確率の概念に関する幅広い知識。
• データ抽出、データラングリング、データ変換、データ探索、データ視覚化の経験。
• MLアルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムの両方を使用した経験。
• コーディングの習熟度（少なくとも2つの主要なプログラミング言語）。

4.ツール

ビジネスアナリストは、データから洞察を得るための統計的概念とアプローチを明示的に扱っているため、回帰、分類、時系列、クラスタリング、予測などのツールの使用に習熟している必要があります。 統計ツールとは別に、ビジネスアナリストは、Googleドキュメント、Googleスプレッドシート、MS Word、MS Excel、MS Office、Trello、Balsamiqなどのデータ視覚化ツールも手元に置いておく必要があります。

データサイエンティストは、Java、Python、R、Scala、SQL、MySQL、NoSQLなどの複数のプログラミング言語に精通している必要があります。 また、さまざまなMLアルゴリズムを活用し、Spark、Hadoop、Flume、Pig、Hiveなどのビッグデータツールを操作する方法も知っている必要があります。

これらは、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの違いの4つのコアポイントです。 両方のジョブプロファイルは現在、ジョブ市場で非常にトレンドになっており、どちらもハイエンドの給与パッケージを取得しています。 ただし、データサイエンティストは、米国の平均年収が$ 1,20,495でリードしているのに対し、米国のビジネスアナリストの平均年収は$76,109です。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

データ指向の企業は、通常、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの両方を雇用して、ビジネスの全体的な成長を確保します。これがまさにその道です。 ビジネスアナリストは特定のビジネス領域を処理できますが、データサイエンティストは、全体的な生産性とビジネスパフォーマンスを向上させる実用的なソリューションを設計できます。

ペースの速い技術の進歩の最前線に立つためにデータサイエンスを学ぶことに興味がある場合は、upGrad＆IIIT-BのデータサイエンスのPGディプロマをチェックして、トップ企業に就職してください。