Business Analyst vs Data Scientist: pe care ar trebui să-l alegeți?

Datele sunt noua monedă în lumea tehnologiei și a afacerilor. Cu toate acestea, datele nu sunt nimic în sine – necesită tehnologii avansate pentru a fi procesate, analizate și interpretate pentru a conduce la informații de afaceri care să poată fi acționate. Deoarece datele generate astăzi sunt foarte complexe, variate și masive, tehnicile tradiționale de procesare a datelor nu mai sunt suficiente.

Aici intervin Data Science și tehnologiile conexe, cum ar fi Business Analytics. Deși ambele terminologii – Data Science și Business Analytics – sunt adesea folosite interschimbabil (din moment ce ambele se ocupă de date), ele sunt în mod natural diferite.

Postarea de astăzi va evidenția diferențele cheie dintre aceste două domenii care domină industria, sperând astfel să ofere o oarecare claritate dezbaterii Business Analyst vs. Data Scientist.

Business Analytics vs. Data Science

Pentru a înțelege diferența dintre Business Analyst și Data Scientist, trebuie mai întâi să înțelegeți domeniile Business Analytics și Data Science.

Ce este Business Analytics?

Business Analytics (BA) se referă la explorarea iterativă și sistematică a datelor, cu accent exclusiv pe analiza statistică. Acesta cuprinde o serie de metode și tehnologii statistice și analitice utilizate pentru colectarea, organizarea, procesarea, analizarea și interpretarea datelor de afaceri pentru a monitoriza performanța unei afaceri în trecut și pentru a proiecta soluții de afaceri acționabile pentru prezent și viitor. Citiți impactul MBA Business Analytics.

Trei tipuri de analize de afaceri

• Analiza descriptivă – Această ramură urmărește indicatorii cheie de performanță sau KPI-urile unei afaceri pentru a înțelege starea sau performanța sa actuală.
• Analiza predictivă – Urmărește și analizează cele mai recente tendințe de date pentru a evalua posibilitățile viitoare.
• Analiza prescriptivă – Se bazează pe performanța trecută a unei afaceri pentru a crea recomandări bazate pe date cu privire la modul în care situațiile similare ar trebui gestionate în viitor.

Ce este Data Science?

Știința datelor este o zonă de studiu interdisciplinară care utilizează o combinație de matematică, statistică, informatică, știința informației, analiza datelor, inteligență artificială și învățare automată, pentru a înțelege volume mari de seturi de date complexe. Data Science se ocupă în mod explicit de Big Data care pot fi structurate, semi-structurate și nestructurate.

5 etape ale ciclului de viață al științei datelor

Ciclul de viață al științei datelor cuprinde cinci etape:

• Achizitie de date
• Întreținerea datelor
• Procesarea datelor
• Analiza datelor
• Vizualizarea datelor

Acum că știți ce se află la baza Business Analytics și Data Science, ne putem angaja într-o discuție detaliată a diferenței dintre Business Analyst și Data Scientist.

Analist de afaceri vs. Data Scientist

Analiștii de afaceri și oamenii de știință în date au rolurile și responsabilitățile lor unice în domeniile lor de nișă. Deși își propun să promoveze creșterea afacerii prin luarea deciziilor bazate pe date, abordarea lor față de date și rezolvarea provocărilor de afaceri este diferită. Citiți mai multe despre posturile de analist de afaceri.

Un analist de afaceri este un fel de specialist care abordează și evaluează un model de afaceri la fel cum un medic specialist examinează un pacient. Analiștii de afaceri folosesc diferite tehnici de analiză statistică, cum ar fi analiza predictivă și analiza exploratorie, pentru a înțelege datele disponibile și pentru a prezice posibilele rezultate ale deciziilor de afaceri.

Practic, se ocupă de datele istorice structurate ale unei afaceri pentru a înțelege cum a funcționat de-a lungul anilor. De asemenea, deoarece analiștii de afaceri se ocupă în mod specific de modele de afaceri, ei trebuie să posede o înțelegere aprofundată a diferitelor modele de afaceri și a aspectelor de piață corespunzătoare (demografie, locație, concurenți etc.).

Oamenii de știință de date sunt diferiți de analiștii de afaceri în sensul că nu sunt concentrați pe un anumit domeniu al datelor de afaceri. Spre deosebire de experții din domeniu (în acest caz, analiștii de afaceri), oamenii de știință în date trebuie să analizeze și să interpreteze datele unei organizații în ansamblu, inclusiv tendințele actuale ale pieței. Oamenii de știință de date trebuie să stoarcă întregul volum de date ale unei afaceri într-un model matematic/statistic care va servi drept bază pentru previziunile viitoare. Citiți mai multe despre domeniul de carieră al cercetătorilor de date.

Mai jos, am evidențiat diferența fundamentală dintre Business Analyst și Data Scientist în funcție de patru aspecte de bază:

1 Domeniul de aplicare

Știința datelor este o umbrelă largă care cuprinde diverse alte domenii, inclusiv inteligența artificială, învățarea automată, învățarea profundă, analiza datelor și analiza afacerilor. Folosește o combinație de matematică, statistică, informatică, știința informației, analiză de date și învățare automată pentru a descoperi modele și perspective ascunse din seturi mari de date. Oamenii de știință de date folosesc aceste informații pentru a influența luarea deciziilor de afaceri.

Dimpotrivă, Business Analytics este mai înclinat către măsuri statistice și cantitative pentru a obține informații din seturi de date structurate. Analiștii de afaceri folosesc o gamă largă de metode statistice și analitice pentru a înțelege performanța unei afaceri și pentru a promova managementul bazat pe fapte pentru luarea deciziilor.

2. Responsabilități

Responsabilitățile unui analist de afaceri includ:

• Pentru a crea analize detaliate de afaceri, conturând probleme, oportunități și soluții probabile pentru afaceri.
• Pentru a cuantifica sfera unei afaceri și a comunica cu departamentele de afaceri, consumatorii și toate părțile interesate pentru a elabora o viziune pentru proiectul în cauză.
• Pentru a determina cerințele proiectului și pentru a asista companiile în implementarea soluțiilor tehnologice necesare pentru a îndeplini aceste cerințe.
• Pentru a discuta stadiul proiectului, cerințele aplicației și creșterea estimată a afacerii și pentru a comunica orice constatări cu echipa de afaceri/management și cu părțile interesate.
• Pentru a pregăti rapoarte detaliate folosind grafice, diagrame și alte instrumente de vizualizare.

Responsabilitățile unui Data Scientist includ:

• Pentru a efectua extragerea datelor și preprocesarea datelor pentru a curăța și a organiza datele.
• Pentru a proiecta și construi modele predictive care pot oferi previziuni precise ale evenimentelor viitoare pe baza datelor istorice.
• Pentru a îmbunătăți și actualiza modelele de învățare automată și pentru a le optimiza performanța.
• Pentru a construi sisteme automate de detectare a anomaliilor și a urmări performanța acestora.
• Pentru a dezvolta procese, metode și instrumente pentru analiza datelor și monitorizarea performanței modelului fără a compromite acuratețea datelor.
• Pentru a analiza bazele de date existente și a le simplifica și îmbunătăți pentru a stimula dezvoltarea produselor, tehnicile de marketing și procesele de afaceri.
• Pentru a dezvolta modele de date personalizate și algoritmi ML.

3. Abilități

Cerințe de competență ale unui analist de afaceri -

• O bază solidă în matematică și statistică.
• Cunoștințe extinse de inginerie de sisteme.
• Trebuie să posede abilități excelente de comunicare (ambele scrise și verbale).
• Trebuie să posede abilități tehnice, logice, analitice și de rezolvare a problemelor.

Cerințe de competență ale unui Data Scientist -

• Cunoștințe extinse de matematică, statistică și concepte de probabilitate.
• Experiență în extragerea datelor, disputele de date, transformarea datelor, explorarea datelor și vizualizarea datelor.
• Experiență în lucrul cu algoritmi ML și Deep Learning.
• Cunoștințe de codare (cel puțin în două limbaje majore de programare).

4. Instrumente

Deoarece analiștii de afaceri se ocupă în mod explicit de concepte și abordări statistice pentru a obține informații din date, ei trebuie să fie competenți în utilizarea unor instrumente precum regresia, clasificarea, seria temporală, gruparea și prognoza, printre altele. Pe lângă instrumentele statistice, analiștii de afaceri trebuie să fie la îndemână și cu instrumente de vizualizare a datelor precum Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq etc.

Oamenii de știință de date trebuie să cunoască mai multe limbaje de programare, inclusiv Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL și NoSQL. De asemenea, trebuie să știe cum să folosească diverși algoritmi ML și să lucreze cu instrumente Big Data precum Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive etc.

Acestea sunt cele patru puncte de bază ale diferenței Business Analyst și Data Scientist. Ambele profiluri de locuri de muncă sunt foarte în tendințe pe piața muncii acum și ambele beneficiază de pachete salariale de lux. Cu toate acestea, Data Scientist conduce cu un salariu mediu anual de 1.20.495 USD în SUA, în timp ce salariul mediu al unui analist de afaceri în SUA 76.109 USD.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

Companiile care sunt orientate către date angajează, de obicei, atât analiști de afaceri, cât și oameni de știință ai datelor pentru a asigura o creștere completă a afacerii și tocmai aceasta este calea de urmat. În timp ce Business Analyst se poate ocupa de anumite regiuni ale afacerii, Data Scientists pot concepe soluții acționabile pentru a crește productivitatea generală și performanța afacerii.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și obțineți un loc de muncă la firme de top.