データアナリストとビジネスアナリスト：どちらを選ぶべきですか？

産業経済からデータ経済への転換のおかげで、アナリストの役割は今、大流行しています。 学歴の専門性にもかかわらず、誰でもこの役割で優れていることができます。 しかし、どれがあなたの可能性とあなたの願望に本当に一致しますか？ データアナリストまたはビジネスアナリストの役割は？ この記事は、その質問に答えるのに役立ちます。

データアナリストは誰ですか？

データアナリストはデータを直接操作します。 彼らは暗室で働き、会社のデータを分類して重要な事実を重要でない事実から分離するものです。 彼らは重要なビジネス上の質問を特定し、統計モデルと手法を適用し、分析を実行して重要な結論を導き出します。 また、組織のデータを保護する責任もあります。

必要なスキル：

• R、Python、SQLなどの少なくとも1つの言語に堪能であること
• 高度な数学的能力
• 正確さと細部へのこだわり
• 論理的かつ方法論的なアプローチ
• 高圧環境での作業

可能なコース/学位：

• 金融、マーケティング、コンピューターサイエンス、数学、または経済学の学士号
• ビジネス分析またはデータサイエンスの修士（これを大学から直接卒業する必要はありません）
• スキルを磨くための専門的なコーディング、統計、機械学習、Excelのコース

ビジネスアナリストは誰ですか？

ビジネスアナリストは、技術的手段を使用してビジネス上の問題を解決し、ビジネスの成長を促進することに関心を持つ人です。 これらの人々は、基本的な技術知識を持っているだけでなく、戦略の立案、ビジネスチャンスの特定、さまざまな人々とのコミュニケーションに優れています。

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。

必要なスキル：

• 口頭および書面での優れたコミュニケーション能力
• 優れたプレゼンテーションスキル
• 人々を管理し、刺激/奨励する能力
• 交渉と説得のスキル
• 意思決定スキル

可能なコース/学位：

• 会計、情報システム、またはコンピュータサイエンスの学士号
• ビジネス分析、情報管理、および経営管理の修士（職務要件にそのように記載されている場合）
• 追加の認定-InternationalInstituteof Business Analysis（IIBA）からの認定など。

この2つの違いは、ノースイースタン大学の情報およびデータサイエンスプログラムの准臨床教授兼ディレクターであるMartinSchedlbauerによって簡潔に捉えられています。 彼は次のように述べています。 「簡単に言えば、データはビジネスアナリストの目的を達成するための手段であり、データはデータアナリストの目的です。」

それを知って、重要な部分に取り掛かりましょう：

決定方法

あなたのスキルを評価する

現在、どのコースと学位を取得していますか？

ビジネスアナリストは通常​​、ビジネスを生み出し成長させるという目標に目を光らせているビジネスに焦点を当てた学位を持っています。 彼らはデータを使用してビジネス運営を最適化し、プログラミング言語を知っているかもしれないし、知らないかもしれません。

一方、データアナリストは技術的に精通しており、科学、工学、IT、数学、物理学、または統計学のバックグラウンドを持つSTEMコースの1つを研究しています。

あなたの興味を評価する

あなたのスキルとバックグラウンドにもかかわらず、あなたはどの分野に惹かれていますか？

会社が使用するすべての金を採掘する舞台裏の技術の天才になりたいですか？ それとも、採掘された金を利用してビジネスの成長を促進し、最前線に立ちたいですか？

ビジネスアナリストは、調査、編成、問題解決、管理などの定性的なタスクを実行します。 多くの場合、彼らはさまざまな人々に多くのことを説明しなければならないので、口頭と書面の両方で優れたコミュニケーションスキルを持っています。

一方、データアナリストは、コンピューターを使ったコミュニケーション能力があります。 彼らの主な仕事は、数の計算と統計とプログラミングに時間を費やすことです。 彼らはビジネスアナリストほどビジネスの管理と運営に長けていませんが、彼らの業界について深く徹底的な知識を持っています。

あなたがあなたのキャリアがたどりたい道を考えてください

指定の「アナリスト」とは別に、データアナリストとビジネスアナリストは、成長の機会や給与など、将来のキャリアパスが異なります。

ここで、データアナリストは、仕事に必要な深い専門知識により、高い収益の可能性があるため、金を獲得します。 それは簡単に6桁の量に達します。 彼らはまた、彼らのキャリアパスのためのより多くのオプションを持っています。 高度な知識と学位があれば、開発者やデータサイエンスの役割に簡単に移行できます。 その移行を望まない場合は、RとPythonに精通することで、データベースをより適切に処理できます。

ビジネスアナリストは、同様の広い視野を楽しんでいません。 その役割が専門的または深い知識を必要としないという理由だけで、彼らは給与パッケージに上限を設けています。 ギアを変更するには、追加の認定と学位が必要です。

最後に、両方の役割には、ハードワークとコミットメントが必要になります。 あなたがそれらを約束することをいとわないなら、あなたはあなたがどちらを選ぶかに関係なく、行くのが良いはずです。 upGradがIIIT-BによるデータサイエンスPGディプロマで200以上のキャリアをどのように変革したかをご覧ください。