Analityk biznesowy a analityk danych: który wybrać?

Dane to nowa waluta świata technologii i biznesu. Jednak dane same w sobie nie są niczym — wymagają przetwarzania, analizowania i interpretacji zaawansowanych technologii, które prowadzą do praktycznych wniosków biznesowych. Ponieważ dane generowane dzisiaj są bardzo złożone, zróżnicowane i masowe, tradycyjne techniki przetwarzania danych już nie wystarczą.

W tym miejscu pojawia się Data Science i związane z nią technologie, takie jak Business Analytics. Chociaż obie terminologie – Data Science i Business Analytics – są często używane zamiennie (ponieważ obie dotyczą danych), są z natury różne.

Dzisiejszy post będzie podkreślał kluczowe różnice między tymi dwoma dominującymi w branży dziedzinami, mając tym samym nadzieję na wyjaśnienie debaty między analitykami biznesowymi a naukowcami danych.

Analityka biznesowa a nauka o danych

Aby zrozumieć różnicę między analitykiem biznesowym a analitykiem danych, musisz najpierw zrozumieć domeny Business Analytics i Data Science.

Co to jest analityka biznesowa?

Business Analytics (BA) odnosi się do iteracyjnej i systematycznej eksploracji danych z wyłącznym naciskiem na analizę statystyczną. Obejmuje szereg metod i technologii statystycznych i analitycznych używanych do zbierania, organizowania, przetwarzania, analizowania i interpretowania danych biznesowych w celu monitorowania wydajności firmy w przeszłości oraz projektowania praktycznych rozwiązań biznesowych na teraźniejszość i przyszłość. Przeczytaj wpływ MBA Business Analytics.

Trzy rodzaje analityki biznesowej

• Analiza opisowa — ta gałąź śledzi kluczowe wskaźniki wydajności lub KPI firmy, aby zrozumieć jej obecny stan lub wydajność.
• Analiza predykcyjna — śledzi i analizuje najnowsze trendy danych w celu oceny przyszłych możliwości.
• Analiza preskryptywna — opiera się na wcześniejszych wynikach firmy, aby tworzyć oparte na danych zalecenia dotyczące tego, jak postępować w podobnych sytuacjach w przyszłości.

Co to jest nauka o danych?

Data Science to interdyscyplinarny obszar badań, który wykorzystuje kombinację matematyki, statystyki, informatyki, informatyki, analizy danych, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby zrozumieć ogromne ilości złożonych zbiorów danych. Data Science wyraźnie zajmuje się Big Data, które mogą być ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

5 etapów cyklu życia nauki o danych

Cykl życia Data Science składa się z pięciu etapów:

• Pozyskiwanie danych
• Utrzymywanie danych
• Przetwarzanie danych
• Analiza danych
• Wizualizacja danych

Teraz, gdy wiesz, co leży u podstaw analityki biznesowej i nauki o danych, możemy zaangażować się w szczegółowe omówienie różnicy między analitykiem biznesowym a analitykiem danych.

Analityk biznesowy a analityk danych

Analitycy biznesowi i naukowcy zajmujący się danymi mają swoje unikalne role i obowiązki w swoich niszowych dziedzinach. Chociaż mają na celu promowanie rozwoju biznesu poprzez podejmowanie decyzji w oparciu o dane, ich podejście do danych i rozwiązywania wyzwań biznesowych jest inne. Przeczytaj więcej o rolach analityka biznesowego.

Analityk biznesowy to swego rodzaju specjalista, który podchodzi i ocenia model biznesowy tak, jak lekarz specjalista bada pacjenta. Analitycy biznesowi wykorzystują różne techniki analizy statystycznej, takie jak analiza predykcyjna i analiza eksploracyjna, aby zrozumieć dostępne dane i przewidzieć możliwe wyniki decyzji biznesowych.

Praktycznie zajmują się uporządkowanymi danymi historycznymi firmy, aby zrozumieć, jak działała na przestrzeni lat. Ponadto, ponieważ analitycy biznesowi zajmują się konkretnie modelami biznesowymi, muszą posiadać dogłębną wiedzę na temat różnych modeli biznesowych i odpowiadających im aspektów rynkowych (dane demograficzne, lokalizacja, konkurencja itp.).

Data Scientists różnią się od analityków biznesowych w tym sensie, że nie koncentrują się na konkretnej dziedzinie danych biznesowych. W przeciwieństwie do ekspertów terenowych (w tym przypadku analityków biznesowych), Data Scientists muszą analizować i interpretować dane organizacji jako całość, w tym również aktualne trendy rynkowe. Naukowcy zajmujący się danymi muszą zmieścić całą ilość danych firmy w matematyczno-statystycznym modelu, który posłuży jako podstawa przyszłych prognoz. Przeczytaj więcej o zakresie kariery naukowców zajmujących się danymi.

Poniżej podkreśliliśmy fundamentalną różnicę między analitykiem biznesowym a analitykiem danych w czterech podstawowych aspektach:

1 Zakres

Data Science to szeroki parasol obejmujący różne inne domeny, w tym sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, głębokie uczenie, analizę danych i analitykę biznesową. Wykorzystuje kombinację matematyki, statystyki, informatyki, informatyki, analizy danych i uczenia maszynowego, aby odkryć ukryte wzorce i spostrzeżenia z dużych zbiorów danych. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują te spostrzeżenia, aby wpływać na podejmowanie decyzji biznesowych.

Wręcz przeciwnie, Business Analytics jest bardziej skłonny do pomiarów statystycznych i ilościowych w celu uzyskania wglądu w ustrukturyzowane zestawy danych. Analitycy biznesowi korzystają z szerokiej gamy metod statystycznych i analitycznych, aby zrozumieć wydajność firmy i promować oparte na faktach zarządzanie w procesie podejmowania decyzji.

2. Obowiązki

Obowiązki analityka biznesowego obejmują:

• Do tworzenia szczegółowej analizy biznesowej, nakreślania problemów, możliwości i prawdopodobnych rozwiązań dla firm.
• Aby określić ilościowo zakres działalności i komunikować się z działami biznesowymi, konsumentami i wszystkimi zainteresowanymi stronami, aby nakreślić wizję danego projektu.
• Określanie wymagań projektowych i wspomaganie przedsiębiorstw we wdrażaniu niezbędnych rozwiązań technologicznych w celu spełnienia tych wymagań.
• Omówienie statusu projektu, wymagań aplikacji i przewidywanego rozwoju firmy oraz komunikowanie wszelkich ustaleń z zespołem biznesowym/zarządzającym i interesariuszami.
• Przygotowywanie szczegółowych raportów za pomocą wykresów, wykresów i innych narzędzi wizualizacyjnych.

Obowiązki analityka danych obejmują:

• Aby przeprowadzić eksplorację danych i wstępne przetwarzanie danych w celu oczyszczenia i uporządkowania danych.
• Projektowanie i budowanie modeli predykcyjnych, które mogą dostarczać dokładne prognozy przyszłych wydarzeń na podstawie danych historycznych.
• Ulepszanie i ulepszanie modeli uczenia maszynowego oraz optymalizacja ich wydajności.
• Budowanie zautomatyzowanych systemów wykrywania anomalii i śledzenie ich wydajności.
• Opracowywanie procesów, metod i narzędzi do analizy danych i monitorowania wydajności modeli bez uszczerbku dla dokładności danych.
• Analizowanie istniejących baz danych oraz upraszczanie ich i ulepszanie w celu przyspieszenia rozwoju produktów, technik marketingowych i procesów biznesowych.
• Opracowywanie niestandardowych modeli danych i algorytmów ML.

3. Umiejętności

Wymagania dotyczące umiejętności analityka biznesowego –

• Mocne podstawy w matematyce i statystyce.
• Rozległa wiedza z zakresu inżynierii systemów.
• Musi posiadać doskonałe umiejętności komunikacyjne (zarówno w formie pisemnej jak i ustnej).
• Musi posiadać umiejętności techniczne, logiczne, analityczne i rozwiązywania problemów.

Wymagania umiejętności specjalisty ds. danych –

• Rozległa znajomość matematyki, statystyki i pojęć probabilistycznych.
• Doświadczenie w ekstrakcji danych, organizowaniu wymiany danych, transformacji danych, eksploracji danych i wizualizacji danych.
• Doświadczenie w pracy z algorytmami ML i Deep Learning.
• Biegłość w kodowaniu (przynajmniej w dwóch głównych językach programowania).

4. Narzędzia

Ponieważ analitycy biznesowi wyraźnie zajmują się koncepcjami statystycznymi i podejściami do uzyskiwania wglądu na podstawie danych, muszą biegle posługiwać się między innymi narzędziami, takimi jak regresja, klasyfikacja, szeregi czasowe, grupowanie i prognozowanie. Poza narzędziami statystycznymi, Analitycy Biznesowi muszą również mieć pod ręką narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq itp.

Naukowcy zajmujący się danymi muszą być dobrze zorientowani w wielu językach programowania, w tym Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL i NoSQL. Muszą również wiedzieć, jak wykorzystać różne algorytmy ML i pracować z narzędziami Big Data, takimi jak Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive itp.

Są to cztery podstawowe punkty różnicujące analityka biznesowego i analityka danych. Oba profile zawodowe są obecnie bardzo popularne na rynku pracy i oba oferują wysokiej klasy pakiety wynagrodzeń. Jednak Data Scientist jest liderem ze średnią roczną pensją w wysokości 1 20 495 USD w USA, podczas gdy średnia pensja analityka biznesowego w USA wynosi 76 109 USD.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Firmy, które są zorientowane na dane, zwykle zatrudniają zarówno analityków biznesowych, jak i naukowców zajmujących się danymi, aby zapewnić wszechstronny rozwój firmy, i to jest właśnie droga do zrobienia. Podczas gdy Business Analyst może obsługiwać określone regiony działalności, Data Scientists mogą projektować praktyczne rozwiązania w celu zwiększenia ogólnej produktywności i wydajności biznesowej.

Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź Dyplom PG w dziedzinie Data Science w ramach programu upGrad i IIIT-B i zdobądź pracę w najlepszych firmach.