Business Analyst vs Data Scientist : lequel choisir ?

Les données sont la nouvelle monnaie des mondes de la technologie et des affaires. Cependant, les données ne sont rien en soi - elles nécessitent des technologies avancées pour être traitées, analysées et interprétées afin de générer des informations commerciales exploitables. Les données générées aujourd'hui étant très complexes, variées et massives, les techniques traditionnelles de traitement des données ne suffisent plus.

C'est là que la science des données et ses technologies connexes, comme Business Analytics, entrent en jeu. Bien que les deux terminologies - Data Science et Business Analytics - soient souvent utilisées de manière interchangeable (puisque les deux traitent de données), elles sont intrinsèquement différentes.

L'article d'aujourd'hui mettra en évidence les principales différences entre ces deux domaines qui dominent l'industrie, espérant ainsi apporter une certaine clarté au débat Business Analyst vs Data Scientist.

Business Analytics vs Data Science

Pour comprendre la différence entre le Business Analyst et le Data Scientist, vous devez d'abord comprendre les domaines du Business Analytics et de la Data Science.

Qu'est-ce que l'analyse commerciale ?

Business Analytics (BA) fait référence à l'exploration itérative et systématique des données avec un accent exclusif sur l'analyse statistique. Il englobe une multitude de méthodes et technologies statistiques et analytiques utilisées pour collecter, organiser, traiter, analyser et interpréter les données commerciales afin de surveiller les performances d'une entreprise dans le passé et de concevoir des solutions commerciales exploitables pour le présent et l'avenir. Lisez l'impact de MBA Business Analytics.

Trois types d'analyse commerciale

• Analyse descriptive - Cette branche suit les indicateurs de performance clés ou KPI d'une entreprise pour comprendre son état ou ses performances actuels.
• Analyse prédictive - Il suit et analyse les dernières tendances des données pour évaluer les possibilités futures.
• Analyse prescriptive - Elle s'appuie sur les performances passées d'une entreprise pour créer des recommandations basées sur des données sur la manière dont des situations similaires doivent être gérées à l'avenir.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine d'étude interdisciplinaire qui utilise une combinaison de mathématiques, de statistiques, d'informatique, de science de l'information, d'analyse de données, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, pour donner un sens à de vastes volumes d'ensembles de données complexes. La science des données traite explicitement du Big Data qui peut être structuré, semi-structuré et non structuré.

5 étapes du cycle de vie de la science des données

Le cycle de vie de la Data Science comprend cinq étapes :

• L'acquisition des données
• Maintenance des données
• Traitement de l'information
• L'analyse des données
• Visualisation de données

Maintenant que vous savez ce qui se trouve au cœur de Business Analytics et de Data Science, nous pouvons nous engager dans une discussion détaillée sur la différence entre Business Analyst et Data Scientist.

Business Analyst vs Data Scientist

Les analystes commerciaux et les scientifiques des données ont leurs rôles et responsabilités uniques dans leurs domaines de niche. Bien qu'ils visent à promouvoir la croissance des entreprises grâce à une prise de décision basée sur les données, leur approche des données et de la résolution des défis commerciaux est différente. En savoir plus sur les rôles d'analyste d'affaires.

Un analyste commercial est une sorte de spécialiste qui aborde et évalue un modèle commercial tout comme un médecin spécialiste examine un patient. Les analystes commerciaux exploitent différentes techniques d'analyse statistique telles que l'analyse prédictive et l'analyse exploratoire pour comprendre les données disponibles et prédire les résultats possibles des décisions commerciales.

Ils traitent pratiquement des données historiques structurées d'une entreprise pour comprendre comment elle s'est comportée au fil des ans. De plus, étant donné que les analystes commerciaux traitent spécifiquement des modèles commerciaux, ils doivent posséder une compréhension approfondie des différents modèles commerciaux et de leurs aspects de marché correspondants (démographie, localisation, concurrents, etc.).

Les Data Scientists sont différents des Business Analysts dans le sens où ils ne se concentrent pas sur un domaine particulier des données métiers. Contrairement aux experts de terrain (dans ce cas, les Business Analysts), les Data Scientists doivent analyser et interpréter les données d'une organisation dans leur ensemble, y compris les tendances actuelles du marché. Les Data Scientists doivent intégrer tout le volume de données d'une entreprise dans un modèle mathématique/statistique qui servira de base aux prévisions futures. En savoir plus sur le champ de carrière des data scientists.

Ci-dessous, nous avons mis en évidence la différence fondamentale entre Business Analyst et Data Scientist selon quatre aspects fondamentaux :

1. Portée

La science des données est un vaste ensemble qui englobe divers autres domaines, notamment l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'analyse de données et l'analyse commerciale. Il utilise une combinaison de mathématiques, de statistiques, d'informatique, de science de l'information, d'analyse de données et d'apprentissage automatique pour découvrir des modèles et des informations cachés à partir de grands ensembles de données. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour influencer la prise de décision des entreprises.

Au contraire, Business Analytics est plus enclin aux mesures statistiques et quantitatives pour obtenir des informations à partir d'ensembles de données structurés. Les analystes commerciaux utilisent un large éventail de méthodes statistiques et analytiques pour comprendre les performances d'une entreprise et promouvoir une gestion factuelle pour la prise de décision.

2. Responsabilités

Les responsabilités d'un analyste d'affaires comprennent :

• Pour créer une analyse commerciale détaillée, décrivant les problèmes, les opportunités et les solutions probables pour les entreprises.
• Pour quantifier le périmètre d'une entreprise et communiquer avec les directions métiers, les consommateurs et toutes les parties prenantes pour élaborer une vision du projet en cours.
• Déterminer les exigences du projet et aider les entreprises à mettre en œuvre les solutions technologiques nécessaires pour répondre à ces exigences.
• Discuter de l'état du projet, des exigences de l'application et de la croissance prévue de l'entreprise et communiquer les résultats avec l'équipe commerciale/de direction et les parties prenantes.
• Préparer des rapports détaillés à l'aide de graphiques, de diagrammes et d'autres outils de visualisation.

Les responsabilités d'un Data Scientist incluent :

• Effectuer l'exploration de données et le prétraitement des données pour nettoyer et organiser les données.
• Concevoir et construire des modèles prédictifs capables de fournir des prévisions précises d'événements futurs sur la base de données historiques.
• Améliorer et mettre à niveau les modèles d'apprentissage automatique et optimiser leurs performances.
• Pour construire des systèmes de détection d'anomalies automatisés et suivre les performances de ceux-ci.
• Développer des processus, des méthodes et des outils pour l'analyse des données et la surveillance des performances des modèles sans compromettre l'exactitude des données.
• Analyser les bases de données existantes, les simplifier et les améliorer pour stimuler le développement de produits, les techniques de marketing et les processus commerciaux.
• Développer des modèles de données personnalisés et des algorithmes ML.

3. Compétences

Compétences requises d'un analyste d'affaires -

• Base solide en mathématiques et statistiques.
• Connaissances approfondies en ingénierie des systèmes.
• Doit posséder d'excellentes compétences en communication (tant à l'écrit qu'à l'oral).
• Doit posséder des compétences techniques, logiques, analytiques et de résolution de problèmes.

Compétences requises d'un Data Scientist -

• Connaissance approfondie des mathématiques, des statistiques et des concepts de probabilité.
• Expérience dans l'extraction de données, le traitement de données, la transformation de données, l'exploration de données et la visualisation de données.
• Expérience de travail avec les algorithmes ML et Deep Learning.
• Maîtrise du codage (au moins dans deux langages de programmation majeurs).

4. Outils

Étant donné que les analystes commerciaux traitent explicitement des concepts et des approches statistiques pour obtenir des informations à partir des données, ils doivent maîtriser l'utilisation d'outils tels que la régression, la classification, les séries chronologiques, le regroupement et la prévision, entre autres. Outre les outils statistiques, les analystes commerciaux doivent également être à l'aise avec les outils de visualisation de données tels que Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, etc.

Les Data Scientists doivent maîtriser plusieurs langages de programmation, notamment Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL et NoSQL. Ils doivent également savoir comment tirer parti de divers algorithmes ML et travailler avec des outils Big Data tels que Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive, etc.

Ce sont les quatre principaux points de différence Business Analyst et Data Scientist. Les deux profils d'emploi sont actuellement très en vogue sur le marché du travail et les deux proposent des packages salariaux haut de gamme. Cependant, Data Scientist est en tête avec un salaire annuel moyen de 1 20 495 $ aux États-Unis, alors que le salaire moyen d'un analyste commercial aux États-Unis est de 76 109 $.

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Conclusion

Les entreprises axées sur les données emploient généralement à la fois des analystes commerciaux et des scientifiques des données pour assurer la croissance globale de l'entreprise, et c'est précisément la voie à suivre. Alors que Business Analyst peut gérer des régions d'activité spécifiques, les Data Scientists peuvent concevoir des solutions exploitables pour augmenter la productivité globale et les performances de l'entreprise.

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