비즈니스 분석가와 데이터 과학자: 어느 쪽을 선택해야 합니까?

데이터는 기술 및 비즈니스 세계의 새로운 통화입니다. 그러나 데이터는 그 자체로 아무 것도 아닙니다. 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 이어지기 위해서는 고급 기술을 처리, 분석 및 해석해야 합니다. 오늘날 생성되는 데이터는 매우 복잡하고 다양하며 방대하기 때문에 기존의 데이터 처리 기술로는 더 이상 충분하지 않습니다.

여기에서 데이터 과학 및 비즈니스 분석과 같은 관련 기술이 등장합니다. 데이터 과학과 비즈니스 분석이라는 두 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만(둘 다 데이터를 다루기 때문에) 본질적으로 다릅니다.

오늘의 게시물은 업계를 지배하는 이 두 분야의 주요 차이점을 강조하여 비즈니스 분석가 대 데이터 과학자 논쟁에 약간의 명확성을 제공하기를 희망합니다.

비즈니스 분석 대 데이터 과학

비즈니스 분석가와 데이터 과학자의 차이점을 이해하려면 먼저 비즈니스 분석과 데이터 과학의 영역을 이해해야 합니다.

비즈니스 분석이란 무엇입니까?

비즈니스 분석(BA)은 통계 분석에 독점적으로 초점을 맞춘 반복적이고 체계적인 데이터 탐색을 의미합니다. 여기에는 과거의 비즈니스 성과를 모니터링하고 현재와 미래에 실행 가능한 비즈니스 솔루션을 설계하기 위해 비즈니스 데이터를 수집, 구성, 처리, 분석 및 해석하는 데 사용되는 다양한 통계 및 분석 방법과 기술이 포함됩니다. MBA 비즈니스 분석의 영향을 읽어보십시오.

세 가지 비즈니스 분석

• 기술 분석 – 이 분기는 현재 상태 또는 성과를 이해하기 위해 비즈니스의 핵심 성과 지표 또는 KPI를 추적합니다.
• 예측 분석 – 최신 데이터 추세를 추적하고 분석하여 미래 가능성을 평가합니다.
• 처방 분석 – 비즈니스의 과거 성과를 바탕으로 향후 유사한 상황을 처리하는 방법에 대한 데이터 기반 권장 사항을 생성합니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 방대한 양의 복잡한 데이터 세트를 이해하기 위해 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 데이터 분석, 인공 지능 및 기계 학습의 조합을 사용하는 학제 간 연구 영역입니다. 데이터 과학은 구조화, 반구조화 및 비구조화될 수 있는 빅 데이터를 명시적으로 다룹니다.

데이터 과학 수명 주기의 5단계

데이터 과학 수명 주기는 5단계로 구성됩니다.

• 데이터 취득
• 데이터 유지 관리
• 데이터 처리
• 데이터 분석
• 데이터 시각화

이제 비즈니스 분석 및 데이터 과학의 핵심이 무엇인지 알았으므로 비즈니스 분석가와 데이터 과학자의 차이점에 대해 자세히 논의할 수 있습니다.

비즈니스 분석가와 데이터 과학자

비즈니스 분석가와 데이터 과학자는 틈새 영역에서 고유한 역할과 책임이 있습니다. 데이터 기반 의사 결정을 통해 비즈니스 성장을 촉진하는 것을 목표로 하지만 데이터 및 비즈니스 문제 해결에 대한 접근 방식은 다릅니다. 비즈니스 분석가의 직무에 대해 자세히 알아보세요.

비즈니스 분석가는 전문 의사가 환자를 검사하는 것처럼 비즈니스 모델에 접근하고 평가하는 일종의 전문가입니다. 비즈니스 분석가는 예측 분석 및 탐색적 분석과 같은 다양한 통계 분석 기술을 활용하여 당면한 데이터를 이해하고 비즈니스 의사 결정의 가능한 결과를 예측합니다.

그들은 실제로 비즈니스의 구조화된 과거 데이터를 처리하여 수년에 걸쳐 수행한 방식을 이해합니다. 또한 비즈니스 분석가는 비즈니스 모델을 구체적으로 다루기 때문에 다양한 비즈니스 모델과 해당 시장 측면(인구 통계, 위치, 경쟁자 등)에 대한 심층적인 이해가 있어야 합니다.

데이터 과학자는 비즈니스 데이터의 특정 분야에 집중하지 않는다는 점에서 비즈니스 분석가와 다릅니다. 현장 전문가(이 경우 비즈니스 분석가)와 달리 데이터 과학자는 현재 시장 동향을 포함하여 조직의 데이터를 전체적으로 분석하고 해석해야 합니다. 데이터 과학자는 비즈니스 데이터의 전체 볼륨을 미래 예측의 기반이 될 수학적/통계적 모델로 압축해야 합니다. 데이터 과학자의 경력 범위에 대해 자세히 알아보세요.

아래에서는 네 가지 핵심 측면에 따라 비즈니스 분석가와 데이터 과학자의 근본적인 차이점을 강조했습니다.

1. 범위

데이터 과학은 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 분석 및 비즈니스 분석을 비롯한 다양한 다른 영역을 포괄하는 포괄적인 범주입니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 데이터 분석 및 기계 학습을 결합하여 대규모 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴과 통찰력을 찾아냅니다. 데이터 과학자는 이러한 통찰력을 사용하여 비즈니스 의사 결정에 영향을 줍니다.

반대로, Business Analytics는 구조화된 데이터 세트에서 통찰력을 얻기 위한 통계적 및 정량적 측정에 더 치우쳐 있습니다. 비즈니스 분석가는 광범위한 통계 및 분석 방법을 사용하여 비즈니스 성과를 이해하고 의사 결정을 위한 사실 기반 관리를 촉진합니다.

2. 책임

비즈니스 분석가의 책임은 다음과 같습니다.

• 상세한 비즈니스 분석을 작성하고 비즈니스를 위한 문제, 기회 및 가능한 솔루션을 간략하게 설명합니다.
• 비즈니스 범위를 수량화하고 비즈니스 부서, 소비자 및 모든 이해 관계자와 의사 소통하여 당면한 프로젝트에 대한 비전을 작성합니다.
• 프로젝트 요구 사항을 결정하고 이러한 요구 사항을 충족하는 데 필요한 기술 솔루션을 구현하는 기업을 지원합니다.
• 프로젝트 상태, 응용 프로그램 요구 사항 및 예상되는 비즈니스 성장에 대해 논의하고 비즈니스/관리 팀 및 이해 관계자와 결과를 전달합니다.
• 그래프, 차트 및 기타 시각화 도구를 사용하여 자세한 보고서를 준비합니다.

데이터 과학자의 책임은 다음과 같습니다.

• 데이터 마이닝 및 데이터 전처리를 수행하여 데이터를 정리하고 구성합니다.
• 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있는 예측 모델을 설계하고 구축합니다.
• 기계 학습 모델을 개선 및 업그레이드하고 성능을 최적화합니다.
• 자동화된 이상 탐지 시스템을 구축하고 그 성능을 추적합니다.
• 데이터 정확성을 손상시키지 않으면서 데이터 분석 및 모니터링 모델 성능을 위한 프로세스, 방법 및 도구를 개발합니다.
• 기존 데이터베이스를 분석하고 단순화 및 향상하여 제품 개발, 마케팅 기술 및 비즈니스 프로세스를 향상합니다.
• 사용자 지정 데이터 모델 및 ML 알고리즘을 개발합니다.

3. 기술

비즈니스 분석가의 기술 요구 사항 –

• 수학과 통계에 대한 강력한 기초.
• 시스템 엔지니어링에 대한 광범위한 지식.
• 우수한 의사 소통 기술을 보유해야 합니다(서면 및 구두 모두).
• 기술적, 논리적, 분석적, 문제 해결 능력을 갖추어야 합니다.

데이터 과학자의 기술 요구 사항 –

• 수학, 통계 및 확률 개념에 대한 광범위한 지식.
• 데이터 추출, 데이터 랭글링, 데이터 변환, 데이터 탐색 및 데이터 시각화 경험.
• ML 및 딥 러닝 알고리즘 작업 경험.
• 코딩 능력(최소 2개의 주요 프로그래밍 언어 사용).

4. 도구

비즈니스 분석가는 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 통계적 개념과 접근 방식을 명시적으로 다루기 때문에 회귀, 분류, 시계열, 클러스터링 및 예측과 같은 도구 사용에 능숙해야 합니다. 통계 도구 외에도 비즈니스 분석가는 Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq 등과 같은 데이터 시각화 도구도 편리해야 합니다.

데이터 과학자는 Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL 및 NoSQL을 포함한 여러 프로그래밍 언어에 정통해야 합니다. 또한 다양한 ML 알고리즘을 활용하고 Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive 등과 같은 빅 데이터 도구로 작업하는 방법을 알고 있어야 합니다.

이것이 비즈니스 분석가와 데이터 과학자의 4가지 핵심 포인트입니다. 두 직업 프로필은 현재 직업 시장에서 높은 추세를 보이고 있으며 둘 다 고급 급여 패키지를 가져옵니다. 그러나 데이터 과학자의 평균 연봉 은 미국에서 $1,20,495인 반면 비즈니스 분석가의 평균 급여는 미국에서 $76,109입니다.

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결론

데이터 지향적인 회사는 일반적으로 비즈니스의 전반적인 성장을 보장하기 위해 비즈니스 분석가와 데이터 과학자를 모두 고용하며 이것이 바로 가야 할 길입니다. 비즈니스 분석가는 특정 비즈니스 영역을 처리할 수 있지만 데이터 과학자는 실행 가능한 솔루션을 설계하여 전반적인 생산성과 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다.

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