Business Analyst vs Data Scientist: ¿Cuál debería elegir?

Los datos son la nueva moneda del mundo de la tecnología y los negocios. Sin embargo, los datos no son nada en sí mismos: requieren tecnologías avanzadas para ser procesados, analizados e interpretados para generar conocimientos comerciales procesables. Dado que los datos generados hoy en día son muy complejos, variados y masivos, las técnicas tradicionales de procesamiento de datos ya no son suficientes.

Aquí es donde la ciencia de datos y sus tecnologías relacionadas, como Business Analytics, entran en escena. Aunque ambas terminologías, Data Science y Business Analytics, a menudo se usan indistintamente (ya que ambas tratan con datos), son innatamente diferentes.

La publicación de hoy resaltará las diferencias clave entre estos dos campos que dominan la industria, con la esperanza de ofrecer algo de claridad al debate entre el analista de negocios y el científico de datos.

Analítica empresarial frente a ciencia de datos

Para comprender la diferencia entre Business Analyst y Data Scientist, primero debe comprender los dominios de Business Analytics y Data Science.

¿Qué es el análisis empresarial?

Business Analytics (BA) se refiere a la exploración iterativa y sistemática de datos con un enfoque exclusivo en el análisis estadístico. Abarca una gran cantidad de métodos y tecnologías estadísticos y analíticos utilizados para recopilar, organizar, procesar, analizar e interpretar datos comerciales para monitorear el desempeño de un negocio en el pasado y diseñar soluciones comerciales procesables para el presente y el futuro. Lea el impacto de MBA Business Analytics.

Tres tipos de análisis de negocios

• Análisis descriptivo: esta rama rastrea los indicadores clave de rendimiento o KPI de una empresa para comprender su estado o rendimiento actual.
• Análisis predictivo: rastrea y analiza las últimas tendencias de datos para evaluar posibilidades futuras.
• Análisis prescriptivo: se basa en el rendimiento anterior de una empresa para crear recomendaciones basadas en datos sobre cómo se deben manejar situaciones similares en el futuro.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un área de estudio interdisciplinaria que utiliza una combinación de matemáticas, estadísticas, informática, ciencias de la información, análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para dar sentido a grandes volúmenes de conjuntos de datos complejos. Data Science trata explícitamente con Big Data que puede ser estructurado, semiestructurado y no estructurado.

5 etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos

El ciclo de vida de la ciencia de datos consta de cinco etapas:

• Adquisición de datos
• mantenimiento de datos
• Procesamiento de datos
• Análisis de los datos
• Visualización de datos

Ahora que sabe lo que se encuentra en el núcleo de Business Analytics y Data Science, podemos participar en una discusión detallada de la diferencia entre Business Analyst y Data Scientist.

Analista de negocios versus científico de datos

Los analistas de negocios y los científicos de datos tienen funciones y responsabilidades únicas en sus dominios de nicho. Si bien su objetivo es promover el crecimiento empresarial a través de la toma de decisiones basada en datos, su enfoque de los datos y la resolución de desafíos comerciales es diferente. Lea más sobre los roles de trabajo del analista de negocios.

Un Business Analyst es una especie de especialista que aborda y evalúa un modelo de negocio al igual que un médico especialista examina a un paciente. Los analistas comerciales aprovechan diferentes técnicas de análisis estadístico, como el análisis predictivo y el análisis exploratorio, para comprender los datos disponibles y predecir los posibles resultados de las decisiones comerciales.

Prácticamente se ocupan de los datos históricos estructurados de un negocio para comprender cómo se desempeñó a lo largo de los años. Además, dado que los analistas comerciales se ocupan específicamente de los modelos comerciales, deben poseer un conocimiento profundo de varios modelos comerciales y sus aspectos de mercado correspondientes (demografía, ubicación, competidores, etc.).

Los científicos de datos son diferentes de los analistas comerciales en el sentido de que no se centran en un campo particular de datos comerciales. A diferencia de los expertos de campo (en este caso, los analistas comerciales), los científicos de datos deben analizar e interpretar los datos de una organización en su conjunto, incluidas las tendencias actuales del mercado. Los científicos de datos tienen que comprimir todo el volumen de datos de una empresa en un modelo matemático/estadístico que servirá como base para futuras predicciones. Lea más sobre el alcance de la carrera de los científicos de datos.

A continuación, destacamos la diferencia fundamental entre Business Analyst y Data Scientist según cuatro aspectos principales:

1 Alcance

La ciencia de datos es un amplio paraguas que abarca varios otros dominios, incluidos la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis de datos y el análisis empresarial. Utiliza una combinación de matemáticas, estadísticas, ciencias de la computación, ciencias de la información, análisis de datos y aprendizaje automático para descubrir patrones y conocimientos ocultos dentro de grandes conjuntos de datos. Los científicos de datos utilizan esos conocimientos para influir en la toma de decisiones comerciales.

Por el contrario, Business Analytics se inclina más hacia medidas estadísticas y cuantitativas para obtener información de conjuntos de datos estructurados. Los analistas comerciales utilizan una amplia gama de métodos estadísticos y analíticos para comprender el desempeño de un negocio y promover la gestión basada en hechos para la toma de decisiones.

2. Responsabilidades

Las responsabilidades de un Analista de Negocios incluyen:

• Para crear un análisis comercial detallado, describiendo problemas, oportunidades y soluciones probables para las empresas.
• Para cuantificar el alcance de un negocio y comunicarse con los departamentos comerciales, los consumidores y todas las partes interesadas para redactar una visión del proyecto en cuestión.
• Determinar los requisitos del proyecto y ayudar a las empresas a implementar las soluciones tecnológicas necesarias para cumplir con esos requisitos.
• Para discutir el estado del proyecto, los requisitos de la aplicación y el crecimiento previsto del negocio y comunicar cualquier hallazgo con el equipo comercial/administrativo y las partes interesadas.
• Preparar informes detallados utilizando gráficos, cuadros y otras herramientas de visualización.

Las responsabilidades de un científico de datos incluyen:

• Para realizar minería de datos y preprocesamiento de datos para limpiar y organizar los datos.
• Para diseñar y construir modelos predictivos que puedan ofrecer pronósticos precisos de eventos futuros basados ​​en datos históricos.
• Para mejorar y actualizar los modelos de aprendizaje automático y optimizar su rendimiento.
• Construir sistemas automatizados de detección de anomalías y realizar un seguimiento del rendimiento de los mismos.
• Desarrollar procesos, métodos y herramientas para el análisis de datos y monitorear el rendimiento del modelo sin comprometer la precisión de los datos.
• Analizar las bases de datos existentes y simplificarlas y mejorarlas para impulsar el desarrollo de productos, las técnicas de marketing y los procesos comerciales.
• Para desarrollar modelos de datos personalizados y algoritmos ML.

3. Habilidades

Requisitos de habilidades de un analista de negocios:

• Sólida base en matemáticas y estadística.
• Amplios conocimientos en ingeniería de sistemas.
• Debe poseer excelentes habilidades de comunicación (tanto escritas como verbales).
• Debe poseer habilidades técnicas, lógicas, analíticas y de resolución de problemas.

Requisitos de habilidades de un científico de datos:

• Amplio conocimiento de conceptos matemáticos, estadísticos y de probabilidad.
• Experiencia en extracción de datos, disputa de datos, transformación de datos, exploración de datos y visualización de datos.
• Experiencia en el trabajo con algoritmos ML y Deep Learning.
• Competencia en codificación (al menos en dos lenguajes de programación principales).

4. Herramientas

Dado que los analistas comerciales se ocupan explícitamente de los conceptos y enfoques estadísticos para obtener información de los datos, deben dominar el uso de herramientas como la regresión, la clasificación, las series temporales, la agrupación en clústeres y la previsión, entre otras cosas. Además de las herramientas estadísticas, los analistas comerciales también deben ser hábiles con las herramientas de visualización de datos como Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, etc.

Los científicos de datos deben estar bien versados ​​en múltiples lenguajes de programación, incluidos Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL y NoSQL. También deben saber cómo aprovechar varios algoritmos de ML y trabajar con herramientas de Big Data como Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive, etc.

Estos son los cuatro puntos centrales de la diferencia entre Business Analyst y Data Scientist. Ambos perfiles de trabajo tienen una gran tendencia en el mercado laboral ahora, y ambos obtienen paquetes salariales de alto nivel. Sin embargo, el científico de datos lidera con un salario anual promedio de $ 1,20,495 en los EE. UU., mientras que el salario promedio de un analista de negocios en los EE. UU. es de $ 76,109.

Aprenda cursos de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Executive PG, programas de certificados avanzados o programas de maestría para acelerar su carrera.

Conclusión

Las empresas que están orientadas a los datos, generalmente emplean tanto analistas comerciales como científicos de datos para garantizar el crecimiento integral del negocio, y este es precisamente el camino a seguir. Mientras que Business Analyst puede manejar regiones específicas de negocios, Data Scientists puede diseñar soluciones procesables para aumentar la productividad general y el rendimiento comercial.

Si tiene curiosidad por aprender ciencia de datos para estar al frente de los avances tecnológicos vertiginosos, consulte el Diploma PG en ciencia de datos de upGrad & IIIT-B y obtenga un trabajo en las principales empresas.