데이터 분석가와 비즈니스 분석가 중 어느 것을 선택해야 할까요?

산업 경제가 데이터 경제로 전환되면서 지금 애널리스트 역할이 대세입니다. 교육 배경의 전문성에도 불구하고 누구나 이 역할에서 탁월할 수 있습니다. 그러나 어느 것이 당신의 잠재력과 열망과 정말 일치합니까? 데이터 분석가 또는 비즈니스 분석가의 역할은 무엇입니까? 이 기사는 그 질문에 답하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 분석가는 누구입니까?

데이터 분석가는 데이터와 직접 작업합니다. 그들은 암실에서 일하고 회사의 데이터를 분류하여 중요한 사실과 중요하지 않은 사실을 구분합니다. 그들은 중요한 비즈니스 질문을 식별하고 통계 모델과 기술을 적용하며 중요한 결론을 도출하기 위한 분석도 수행합니다. 그들은 또한 조직의 데이터를 보호할 책임이 있습니다.

필요한 기술:

• R, Python, SQL과 같은 하나 이상의 언어에 능통
• 높은 수준의 수학 능력
• 정확성과 세부 사항에 대한 관심
• 논리적이고 방법론적인 접근
• 고압 환경에서 작업

가능한 코스/ 학위:

• 금융, 마케팅, 컴퓨터 과학, 수학 또는 경제학 학사 학위
• 비즈니스 분석 또는 데이터 과학 석사(대학 졸업 후 바로 취득할 필요 없음)
• 전문적인 코딩, 통계, 머신 러닝 및 Excel 과정을 통해 기술을 연마합니다.

비즈니스 분석가는 누구입니까?

비즈니스 분석가는 비즈니스 문제를 해결하고 비즈니스 성장을 주도하기 위해 기술적 수단을 사용하는 데 관심이 있는 사람입니다. 이들은 기본적인 기술 지식 외에도 전략 수립, 비즈니스 기회 파악, 다양한 사람들과의 커뮤니케이션에 탁월합니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

필요한 기술:

• 좋은 구두 및 서면 의사 소통 기술
• 뛰어난 프레젠테이션 기술
• 사람들을 관리하고 영감을 주고 격려하는 능력
• 협상력과 설득력
• 의사결정 능력

가능한 코스/ 학위:

• 회계, 정보 시스템 또는 컴퓨터 과학 학사
• 비즈니스 분석, 정보 관리 및 비즈니스 관리 석사(직무 요구 사항에 그렇게 명시되어 있는 경우)
• IIBA(International Institute of Business Analysis)의 인증과 같은 추가 인증.

이 둘의 차이점은 임상 부교수이자 Northeastern University의 정보 및 데이터 과학 프로그램 책임자인 Martin Schedlbauer에 의해 간결하게 포착되었습니다. 그는 "간단히 말해서 데이터는 비즈니스 분석가에게 목적을 위한 수단이고 데이터는 데이터 분석가에게 목적입니다."라고 말했습니다.

그것을 알고, 중요한 부분으로 가자:

결정 방법

당신의 기술을 평가

현재 어떤 과정과 학위를 가지고 있습니까?

비즈니스 분석가는 일반적으로 비즈니스를 생성하고 성장시키는 목표를 주시하는 비즈니스 중심 학위를 가지고 있습니다. 그들은 비즈니스 운영을 최적화하기 위해 데이터를 사용하며 프로그래밍 언어를 모를 수도 있고 (대부분) 모를 수도 있습니다.

반면에 데이터 분석가는 기술적으로 유창하며 과학, 엔지니어링, IT, 수학, 물리학 또는 통계 배경을 가진 STEM 과정 중 하나를 공부했습니다.

당신의 관심사를 평가하십시오

당신의 기술과 배경에도 불구하고 어떤 분야에 매력을 느끼십니까?

회사가 사용하는 모든 금을 채굴하는 뒤에서 기술 천재가 되고 싶습니까? 아니면 채굴된 금을 사용하여 비즈니스 성장을 주도하고 중심에 서고 싶습니까?

비즈니스 분석가는 연구, 조직, 문제 해결 및 관리와 같은 질적 작업을 수행합니다. 대부분의 경우 그들은 다양한 사람들에게 많은 것을 설명해야 하기 때문에 구두와 서면 모두에서 좋은 의사 소통 기술을 가지고 있습니다.

반면에 데이터 분석가는 컴퓨터와 통신할 수 있습니다. 그들의 주요 임무는 숫자 계산과 통계 및 프로그래밍을 하는 데 시간을 보내는 것입니다. 그들은 비즈니스 분석가만큼 비즈니스를 관리하고 운영하는 데 능숙하지 않지만 해당 산업에 대한 깊고 철저한 지식을 가지고 있습니다.

당신의 경력이 가고 싶은 길을 고려하십시오

지정의 '분석가'와는 별도로 데이터 분석가와 비즈니스 분석가 모두 성장 기회와 급여를 포함한 미래 경력 경로가 다릅니다.

여기에서 데이터 분석가는 자신의 작업에 필요한 깊고 전문적인 지식으로 인해 높은 수익 잠재력을 가지고 있기 때문에 금을 얻습니다. 6자리 숫자까지 쉽게 도달합니다. 또한 경력 경로에 대한 더 많은 옵션이 있습니다. 고급 지식과 학위가 있으면 개발자 또는 데이터 과학 역할로 쉽게 전환할 수 있습니다. 그들이 그러한 전환을 원하지 않는다면 R과 Python에 더 유창해짐으로써 데이터베이스와 더 잘 작동할 수 있습니다.

비즈니스 분석가는 이와 유사한 넓은 시야를 누리지 못합니다. 직무에 전문 지식이나 깊은 지식이 필요하지 않기 때문에 급여 패키지에 상한선이 있습니다. 기어를 변경하려면 추가 인증 및 학위가 필요합니다.

마지막으로 두 역할 모두 노력과 헌신이 필요합니다. 당신이 그것을 약속할 의향이 있다면 어느 것을 선택하든 상관없이 가는 것이 좋습니다. upGrad가 IIIT-B의 Data Science PG Diploma를 통해 200개 이상의 경력을 어떻게 변화시켰는지 알아보십시오.