Business Analyst vs Data Scientist: quale scegliere?

I dati sono la nuova valuta del mondo tecnologico e degli affari. Tuttavia, i dati non sono nulla di per sé: richiedono l'elaborazione, l'analisi e l'interpretazione di tecnologie avanzate per portare a informazioni aziendali fruibili. Poiché i dati generati oggi sono estremamente complessi, vari e massicci, le tradizionali tecniche di elaborazione dei dati non sono più sufficienti.

È qui che entrano in gioco Data Science e le relative tecnologie, come Business Analytics. Sebbene entrambe le terminologie - Data Science e Business Analytics - siano spesso usate in modo intercambiabile (poiché entrambe trattano di dati), sono intrinsecamente diverse.

Il post di oggi evidenzierà le differenze chiave tra questi due campi che dominano il settore, sperando così di offrire un po' di chiarezza al dibattito tra Business Analyst e Data Scientist.

Analisi aziendale vs scienza dei dati

Per comprendere la differenza tra Business Analyst e Data Scientist, devi prima comprendere i domini di Business Analytics e Data Science.

Che cos'è l'analisi aziendale?

Business Analytics (BA) si riferisce all'esplorazione iterativa e sistematica dei dati con un focus esclusivo sull'analisi statistica. Comprende una serie di metodi e tecnologie statistici e analitici utilizzati per raccogliere, organizzare, elaborare, analizzare e interpretare i dati aziendali per monitorare le prestazioni di un'azienda nel passato e progettare soluzioni aziendali attuabili per il presente e il futuro. Leggi l'impatto di MBA Business Analytics.

Tre tipi di analisi aziendali

• Analisi descrittiva: questo ramo tiene traccia degli indicatori chiave di prestazione o KPI di un'azienda per comprenderne lo stato o le prestazioni attuali.
• Analisi predittiva: traccia e analizza le ultime tendenze dei dati per valutare le possibilità future.
• Analisi prescrittiva: si basa sulle prestazioni passate di un'azienda per creare raccomandazioni basate sui dati su come gestire situazioni simili in futuro.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un'area di studio interdisciplinare che utilizza una combinazione di matematica, statistica, informatica, scienze dell'informazione, analisi dei dati, intelligenza artificiale e apprendimento automatico, per dare un senso a vasti volumi di set di dati complessi. Data Science si occupa esplicitamente di Big Data che possono essere strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

5 fasi del ciclo di vita della scienza dei dati

Il ciclo di vita di Data Science comprende cinque fasi:

• Acquisizione dei dati
• Manutenzione dei dati
• Elaborazione dati
• Analisi dei dati
• Visualizzazione dati

Ora che sai cosa sta alla base di Business Analytics e Data Science, possiamo impegnarci in una discussione dettagliata sulla differenza tra Business Analyst e Data Scientist.

Business Analyst vs Data Scientist

Business Analyst e Data Scientist hanno ruoli e responsabilità unici nei loro domini di nicchia. Sebbene mirino a promuovere la crescita aziendale attraverso un processo decisionale basato sui dati, il loro approccio ai dati e alla risoluzione delle sfide aziendali è diverso. Maggiori informazioni sui ruoli di lavoro di analista aziendale.

Un Business Analyst è una sorta di specialista che si avvicina e valuta un modello di business proprio come un medico specialista esamina un paziente. Gli analisti aziendali sfruttano diverse tecniche di analisi statistica come l'analisi predittiva e l'analisi esplorativa per comprendere i dati disponibili e prevedere i possibili risultati delle decisioni aziendali.

Praticamente si occupano dei dati storici strutturati di un'azienda per capire come si è comportata negli anni. Inoltre, poiché gli analisti aziendali si occupano specificamente di modelli di business, devono possedere una comprensione approfondita dei vari modelli di business e dei relativi aspetti del mercato (dati demografici, ubicazione, concorrenti, ecc.).

I data scientist sono diversi dagli analisti aziendali nel senso che non sono focalizzati su un campo particolare dei dati aziendali. A differenza degli esperti sul campo (in questo caso, gli analisti aziendali), i data scientist devono analizzare e interpretare i dati di un'organizzazione nel suo insieme, comprese anche le tendenze attuali del mercato. I data scientist devono comprimere l'intero volume di dati di un'azienda in un modello matematico/statistico che fungerà da base per le previsioni future. Ulteriori informazioni sull'ambito di carriera dei data scientist.

Di seguito, abbiamo evidenziato la differenza fondamentale tra Business Analyst e Data Scientist in base a quattro aspetti fondamentali:

1. Ambito

Data Science è un ampio ombrello che comprende vari altri domini, tra cui Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics e Business Analytics. Utilizza una combinazione di matematica, statistica, informatica, scienze dell'informazione, analisi dei dati e apprendimento automatico per scoprire schemi e approfondimenti nascosti all'interno di grandi set di dati. I data scientist utilizzano queste informazioni per influenzare il processo decisionale aziendale.

Al contrario, Business Analytics è più incline a misure statistiche e quantitative per ottenere insight da dataset strutturati. Gli analisti aziendali utilizzano un'ampia gamma di metodi statistici e analitici per comprendere le prestazioni di un'azienda e promuovere una gestione basata sui fatti per il processo decisionale.

2. Responsabilità

Le responsabilità di un Business Analyst includono:

• Per creare analisi aziendali dettagliate, delineando problemi, opportunità e soluzioni probabili per le aziende.
• Quantificare l'ambito di un'attività e comunicare con i dipartimenti aziendali, i consumatori e tutte le parti interessate per elaborare una visione per il progetto in questione.
• Determinare i requisiti del progetto e assistere le aziende nell'implementazione delle soluzioni tecnologiche necessarie per soddisfare tali requisiti.
• Discutere lo stato del progetto, i requisiti dell'applicazione e la crescita prevista dell'azienda e comunicare eventuali risultati con il team aziendale/dirigenziale e le parti interessate.
• Per preparare report dettagliati utilizzando grafici, grafici e altri strumenti di visualizzazione.

Le responsabilità di un Data Scientist includono:

• Per eseguire il data mining e la pre-elaborazione dei dati per pulire e organizzare i dati.
• Per progettare e costruire modelli predittivi in ​​grado di fornire previsioni accurate di eventi futuri basati su dati storici.
• Per migliorare e aggiornare i modelli di machine learning e ottimizzarne le prestazioni.
• Costruire sistemi automatizzati di rilevamento delle anomalie e tracciare le prestazioni degli stessi.
• Sviluppare processi, metodi e strumenti per l'analisi dei dati e il monitoraggio delle prestazioni del modello senza compromettere l'accuratezza dei dati.
• Analizzare i database esistenti e semplificarli e migliorarli per aumentare lo sviluppo del prodotto, le tecniche di marketing e i processi aziendali.
• Sviluppare modelli di dati personalizzati e algoritmi ML.

3. Abilità

Requisiti di abilità di un analista aziendale –

• Solide basi in matematica e statistica.
• Ampia conoscenza dell'ingegneria dei sistemi.
• Deve possedere ottime capacità comunicative (sia scritte che verbali).
• Deve possedere capacità tecniche, logiche, analitiche e di problem solving.

Requisiti di abilità di un Data Scientist –

• Conoscenza approfondita di matematica, statistica e concetti di probabilità.
• Esperienza nell'estrazione dei dati, nella disputa dei dati, nella trasformazione dei dati, nell'esplorazione dei dati e nella visualizzazione dei dati.
• Esperienza nel lavorare con algoritmi ML e Deep Learning.
• Competenza nella programmazione (almeno nei due principali linguaggi di programmazione).

4. Strumenti

Poiché gli analisti aziendali trattano esplicitamente concetti e approcci statistici per ottenere informazioni dettagliate dai dati, devono essere esperti nell'utilizzo di strumenti come regressione, classificazione, serie temporali, raggruppamento e previsione, tra le altre cose. Oltre agli strumenti statistici, gli analisti aziendali devono anche essere a portata di mano con strumenti di visualizzazione dei dati come Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, ecc.

I data scientist devono essere esperti in più linguaggi di programmazione, inclusi Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL e NoSQL. Devono anche sapere come sfruttare vari algoritmi ML e lavorare con strumenti Big Data come Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive, ecc.

Questi sono i quattro punti chiave di differenza Business Analyst e Data Scientist. Entrambi i profili professionali sono attualmente molto di tendenza nel mercato del lavoro ed entrambi ottengono pacchetti salariali di fascia alta. Tuttavia, Data Scientist è in testa con uno stipendio medio annuo di $ 1.20.495 negli Stati Uniti, mentre lo stipendio medio di un analista aziendale negli Stati Uniti è di $ 76.109.

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Conclusione

Le aziende orientate ai dati, di solito impiegano sia analisti aziendali che scienziati dei dati per garantire una crescita a tutto tondo del business, e questa è esattamente la strada da percorrere. Mentre Business Analyst può gestire aree specifiche dell'attività, i Data Scientist possono progettare soluzioni attuabili per aumentare la produttività complessiva e le prestazioni aziendali.

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