Analista de negócios vs cientista de dados: qual você deve escolher?

Os dados são a nova moeda dos mundos da tecnologia e dos negócios. No entanto, os dados não são nada em si – eles exigem que tecnologias avançadas sejam processadas, analisadas e interpretadas para levar a insights de negócios acionáveis. Como os dados gerados hoje são altamente complexos, variados e massivos, as técnicas tradicionais de processamento de dados não são mais suficientes.

É aqui que a Data Science e suas tecnologias relacionadas, como Business Analytics, entram em cena. Embora ambas as terminologias – Data Science e Business Analytics – sejam frequentemente usadas de forma intercambiável (uma vez que ambas lidam com dados), elas são naturalmente diferentes.

O post de hoje destacará as principais diferenças entre esses dois campos que dominam o setor, esperando, assim, oferecer alguma clareza ao debate Analista de Negócios versus Cientista de Dados.

Análise de negócios versus ciência de dados

Para entender a diferença entre o Analista de Negócios e o Cientista de Dados, você deve primeiro entender os domínios de Business Analytics e Data Science.

O que é Análise de Negócios?

Business Analytics (BA) refere-se à exploração iterativa e sistemática de dados com foco exclusivo em análise estatística. Abrange uma série de métodos estatísticos e analíticos e tecnologias usadas para coletar, organizar, processar, analisar e interpretar dados de negócios para monitorar o desempenho de um negócio no passado e projetar soluções de negócios acionáveis ​​para o presente e o futuro. Leia o impacto do MBA Business Analytics.

Três tipos de análise de negócios

• Análise Descritiva – Esta ramificação rastreia os principais indicadores de desempenho ou KPIs de uma empresa para entender seu estado ou desempenho atual.
• Análise preditiva – rastreia e analisa as últimas tendências de dados para avaliar possibilidades futuras.
• Análise Prescritiva – Baseia-se no desempenho passado de uma empresa para criar recomendações baseadas em dados sobre como situações semelhantes devem ser tratadas no futuro.

O que é Ciência de Dados?

Data Science é uma área de estudo interdisciplinar que usa uma combinação de matemática, estatística, ciência da computação, ciência da informação, análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina, para dar sentido a grandes volumes de conjuntos de dados complexos. Data Science lida explicitamente com Big Data que pode ser estruturado, semiestruturado e não estruturado.

5 Estágios do Ciclo de Vida da Ciência de Dados

O ciclo de vida da Ciência de Dados é composto por cinco etapas:

• Aquisição de dados
• Manutenção de dados
• Processamento de dados
• Análise de dados
• Visualização de dados

Agora que você sabe o que está no cerne de Business Analytics e Data Science, podemos nos envolver em uma discussão detalhada sobre a diferença entre Business Analyst e Data Scientist.

Analista de Negócios x Cientista de Dados

Analistas de negócios e cientistas de dados têm suas funções e responsabilidades exclusivas em seus domínios de nicho. Embora tenham como objetivo promover o crescimento dos negócios por meio da tomada de decisões orientada por dados, sua abordagem aos dados e à solução de desafios de negócios é diferente. Leia mais sobre as funções de trabalho do analista de negócios.

Um analista de negócios é um tipo de especialista que aborda e avalia um modelo de negócios da mesma forma que um médico especialista examina um paciente. Os analistas de negócios aproveitam diferentes técnicas de análise estatística, como análise preditiva e análise exploratória, para entender os dados disponíveis e prever os possíveis resultados das decisões de negócios.

Eles praticamente lidam com os dados históricos estruturados de um negócio para entender como ele se saiu ao longo dos anos. Além disso, como os Analistas de Negócios lidam especificamente com modelos de negócios, eles devem possuir um conhecimento profundo de vários modelos de negócios e seus aspectos de mercado correspondentes (demografia, localização, concorrentes, etc.).

Os Cientistas de Dados são diferentes dos Analistas de Negócios no sentido de que não estão focados em um campo específico de dados de negócios. Ao contrário dos especialistas de campo (neste caso, Analistas de Negócios), os Cientistas de Dados precisam analisar e interpretar os dados de uma organização como um todo, incluindo também as tendências atuais do mercado. Os cientistas de dados precisam espremer todo o volume de dados de uma empresa em um modelo matemático/estatístico que servirá como base para previsões futuras. Leia mais sobre o escopo de carreira dos cientistas de dados.

Abaixo, destacamos a diferença fundamental entre Analista de Negócios e Cientista de Dados de acordo com quatro aspectos principais:

1. Escopo

Data Science é um amplo guarda-chuva que engloba vários outros domínios, incluindo Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics e Business Analytics. Ele usa uma combinação de matemática, estatística, ciência da computação, ciência da informação, análise de dados e aprendizado de máquina para descobrir padrões e insights ocultos em grandes conjuntos de dados. Os cientistas de dados usam esses insights para influenciar a tomada de decisões de negócios.

Pelo contrário, o Business Analytics está mais inclinado a medidas estatísticas e quantitativas para obter insights de conjuntos de dados estruturados. Os analistas de negócios usam uma ampla variedade de métodos estatísticos e analíticos para entender o desempenho de um negócio e promover o gerenciamento baseado em fatos para a tomada de decisões.

2. Responsabilidades

As responsabilidades de um Analista de Negócios incluem:

• Para criar análises detalhadas de negócios, delineando problemas, oportunidades e soluções prováveis ​​para os negócios.
• Quantificar o escopo de um negócio e comunicar-se com os departamentos de negócios, consumidores e todas as partes interessadas para elaborar uma visão para o projeto em questão.
• Determinar os requisitos do projeto e auxiliar as empresas na implementação das soluções tecnológicas necessárias para atender a esses requisitos.
• Discutir o status do projeto, os requisitos do aplicativo e o crescimento previsto do negócio e comunicar quaisquer descobertas com a equipe de negócios/gerenciamento e as partes interessadas.
• Para preparar relatórios detalhados usando gráficos, tabelas e outras ferramentas de visualização.

As responsabilidades de um Cientista de Dados incluem:

• Para realizar mineração de dados e pré-processamento de dados para limpar e organizar os dados.
• Para projetar e construir modelos preditivos que possam fornecer previsões precisas de eventos futuros com base em dados históricos.
• Para melhorar e atualizar modelos de aprendizado de máquina e otimizar seu desempenho.
• Para construir sistemas automatizados de detecção de anomalias e acompanhar o desempenho dos mesmos.
• Desenvolver processos, métodos e ferramentas para análise de dados e monitoramento do desempenho do modelo sem comprometer a precisão dos dados.
• Analisar bancos de dados existentes e simplificá-los e aprimorá-los para impulsionar o desenvolvimento de produtos, técnicas de marketing e processos de negócios.
• Desenvolver modelos de dados personalizados e algoritmos de ML.

3. Habilidades

Requisitos de habilidade de um analista de negócios -

• Forte base em matemática e estatística.
• Amplo conhecimento em engenharia de sistemas.
• Deve possuir excelentes habilidades de comunicação (tanto escrita quanto verbal).
• Deve possuir habilidades técnicas, lógicas, analíticas e de resolução de problemas.

Requisitos de habilidade de um Cientista de Dados -

• Amplo conhecimento de matemática, estatística e conceitos de probabilidade.
• Experiência em extração de dados, manipulação de dados, transformação de dados, exploração de dados e visualização de dados.
• Experiência em trabalhar com algoritmos de ML e Deep Learning.
• Proficiência em codificação (pelo menos em duas linguagens de programação principais).

4. Ferramentas

Como os analistas de negócios lidam explicitamente com conceitos estatísticos e abordagens para obter insights de dados, eles devem ser proficientes no uso de ferramentas como regressão, classificação, séries temporais, agrupamento e previsão, entre outras coisas. Além das ferramentas estatísticas, os analistas de negócios também devem ser úteis com ferramentas de visualização de dados como Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, etc.

Os Cientistas de Dados devem ser bem versados ​​em várias linguagens de programação, incluindo Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL e NoSQL. Eles também devem saber como aproveitar vários algoritmos de ML e trabalhar com ferramentas de Big Data como Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive, etc.

Esses são os quatro pontos principais de diferença Analista de Negócios e Cientista de Dados. Ambos os perfis de trabalho estão em alta no mercado de trabalho agora, e ambos buscam pacotes salariais de alto nível. No entanto, o Cientista de Dados lidera com um salário médio anual de US$ 1.20.495 nos EUA, enquanto o salário médio de um Analista de Negócios nos EUA é de US$ 76.109.

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Conclusão

As empresas orientadas a dados geralmente empregam analistas de negócios e cientistas de dados para garantir o crescimento geral dos negócios, e esse é exatamente o caminho a seguir. Enquanto o Analista de Negócios pode lidar com regiões específicas de negócios, os Cientistas de Dados podem projetar soluções acionáveis ​​para aumentar a produtividade geral e o desempenho dos negócios.

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