Бизнес-аналитик против Data Scientist: кого выбрать?

Данные — это новая валюта в мире технологий и бизнеса. Однако данные сами по себе ничего не значат — для их обработки, анализа и интерпретации требуются передовые технологии, которые позволяют получить ценную информацию для бизнеса. Поскольку данные, генерируемые сегодня, очень сложны, разнообразны и массивны, традиционных методов обработки данных уже недостаточно.

Именно здесь на сцену выходит наука о данных и связанные с ней технологии, такие как бизнес-аналитика. Хотя обе терминологии — наука о данных и бизнес-аналитика — часто используются взаимозаменяемо (поскольку обе имеют дело с данными), они по своей природе разные.

В сегодняшней публикации будут освещены ключевые различия между этими двумя областями, доминирующими в отрасли, тем самым мы надеемся внести некоторую ясность в дебаты между бизнес-аналитиком и специалистом по данным.

Бизнес-аналитика против науки о данных

Чтобы понять разницу между бизнес-аналитиком и специалистом по данным, вы должны сначала понять области бизнес-аналитики и науки о данных.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BA) относится к повторяющемуся и систематическому исследованию данных с исключительным акцентом на статистический анализ. Он включает в себя множество статистических и аналитических методов и технологий, используемых для сбора, организации, обработки, анализа и интерпретации бизнес-данных для мониторинга эффективности бизнеса в прошлом и разработки действенных бизнес-решений для настоящего и будущего. Узнайте о влиянии программы MBA Business Analytics.

Три вида бизнес-аналитики

• Описательная аналитика — эта ветвь отслеживает ключевые показатели эффективности или ключевые показатели эффективности бизнеса, чтобы понять его текущее состояние или производительность.
• Прогнозная аналитика — отслеживает и анализирует последние тенденции данных для оценки будущих возможностей.
• Предписывающая аналитика — опирается на прошлые результаты бизнеса для создания рекомендаций на основе данных о том, как следует обрабатывать аналогичные ситуации в будущем.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область исследования, в которой используется сочетание математики, статистики, информатики, информатики, анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы разобраться в огромных объемах сложных наборов данных. Наука о данных явно имеет дело с большими данными, которые могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными.

5 этапов жизненного цикла науки о данных

Жизненный цикл науки о данных состоит из пяти этапов:

• Получение данных
• Обслуживание данных
• Обработка данных
• Анализ данных
• Визуализация данных

Теперь, когда вы знаете, что лежит в основе бизнес-аналитики и науки о данных, мы можем подробно обсудить разницу между бизнес-аналитиком и специалистом по данным.

Бизнес-аналитик против специалиста по данным

У бизнес-аналитиков и специалистов по данным есть свои уникальные роли и обязанности в своих нишевых областях. Хотя они стремятся способствовать росту бизнеса за счет принятия решений на основе данных, их подход к данным и решению бизнес-задач отличается. Узнайте больше о должностных обязанностях бизнес-аналитика.

Бизнес-аналитик — это своего рода специалист, который подходит к бизнес-модели и оценивает ее так же, как врач-специалист осматривает пациента. Бизнес-аналитики используют различные методы статистического анализа, такие как прогнозная аналитика и исследовательский анализ, чтобы понять имеющиеся данные и предсказать возможные результаты бизнес-решений.

Они практически имеют дело со структурированными историческими данными о бизнесе, чтобы понять, как он работал на протяжении многих лет. Кроме того, поскольку бизнес-аналитики имеют дело конкретно с бизнес-моделями, они должны обладать глубоким пониманием различных бизнес-моделей и соответствующих им рыночных аспектов (демография, местоположение, конкуренты и т. д.).

Специалисты по данным отличаются от бизнес-аналитиков тем, что они не сосредоточены на конкретной области бизнес-данных. В отличие от полевых экспертов (в данном случае бизнес-аналитиков), специалистам по данным приходится анализировать и интерпретировать данные организации в целом, включая текущие рыночные тенденции. Специалисты по данным должны втиснуть весь объем данных бизнеса в математическую/статистическую модель, которая послужит основой для будущих прогнозов. Узнайте больше о карьере специалистов по данным.

Ниже мы выделили фундаментальную разницу между бизнес-аналитиком и специалистом по данным в соответствии с четырьмя основными аспектами:

1 Область применения

Наука о данных — это широкий зонтик, который охватывает различные другие области, включая искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, аналитику данных и бизнес-аналитику. Он использует сочетание математики, статистики, информатики, информатики, анализа данных и машинного обучения, чтобы выявить скрытые закономерности и идеи из больших наборов данных. Специалисты по данным используют эти идеи, чтобы влиять на принятие бизнес-решений.

Напротив, бизнес-аналитика больше склонна к статистическим и количественным измерениям для получения информации из структурированных наборов данных. Бизнес-аналитики используют широкий спектр статистических и аналитических методов, чтобы понять эффективность бизнеса и продвигать основанное на фактах управление для принятия решений.

2. Обязанности

В обязанности бизнес-аналитика входит:

• Для создания подробного бизнес-анализа с изложением проблем, возможностей и возможных решений для бизнеса.
• Для количественной оценки масштабов бизнеса и общения с бизнес-подразделениями, потребителями и всеми заинтересованными сторонами для составления видения текущего проекта.
• Определить требования проекта и помочь предприятиям во внедрении необходимых технологических решений для удовлетворения этих требований.
• Обсудить статус проекта, требования к заявке и прогнозируемый рост бизнеса, а также сообщить о любых результатах бизнес-команде/руководству и заинтересованным сторонам.
• Готовить подробные отчеты с использованием графиков, диаграмм и других средств визуализации.

В обязанности Data Scientist входит:

• Выполнять интеллектуальный анализ данных и предварительную обработку данных для очистки и организации данных.
• Для разработки и создания прогностических моделей, которые могут предоставлять точные прогнозы будущих событий на основе исторических данных.
• Для улучшения и обновления моделей машинного обучения и оптимизации их производительности.
• Для создания автоматизированных систем обнаружения аномалий и отслеживания их производительности.
• Разрабатывать процессы, методы и инструменты для анализа данных и мониторинга производительности моделей без ущерба для точности данных.
• Анализировать существующие базы данных, а также упрощать и улучшать их для ускорения разработки продуктов, маркетинговых методов и бизнес-процессов.
• Разрабатывать собственные модели данных и алгоритмы машинного обучения.

3. Навыки

Требования к навыкам бизнес-аналитика -

• Сильная база по математике и статистике.
• Обширные знания системной инженерии.
• Должен обладать отличными коммуникативными навыками (как письменные, так и устные).
• Должен обладать техническими, логическими, аналитическими навыками и навыками решения проблем.

Требования к навыкам Data Scientist —

• Обширные знания математики, статистики и вероятностных концепций.
• Опыт извлечения данных, обработки данных, преобразования данных, исследования данных и визуализации данных.
• Опыт работы как с алгоритмами машинного обучения, так и с алгоритмами глубокого обучения.
• Умение программировать (как минимум на двух основных языках программирования).

4. Инструменты

Поскольку бизнес-аналитики явно имеют дело со статистическими концепциями и подходами к получению информации из данных, они должны, среди прочего, владеть такими инструментами, как регрессия, классификация, временные ряды, кластеризация и прогнозирование. Помимо статистических инструментов, бизнес-аналитики также должны владеть инструментами визуализации данных, такими как Google Docs, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq и т. д.

Специалисты по данным должны хорошо разбираться в нескольких языках программирования, включая Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL и NoSQL. Они также должны знать, как использовать различные алгоритмы машинного обучения и работать с инструментами больших данных, такими как Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive и т. д.

Это четыре основных отличия бизнес-аналитика и специалиста по данным. Оба профиля работы сейчас очень популярны на рынке труда, и оба получают высокооплачиваемые пакеты. Тем не менее, Data Scientist лидирует со средней годовой зарплатой в 1 20 495 долларов США в США, тогда как средняя зарплата бизнес-аналитика в США составляет 76 109 долларов США.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Компании, ориентированные на данные, обычно нанимают как бизнес-аналитиков, так и специалистов по данным, чтобы обеспечить всесторонний рост бизнеса, и это именно то, что нужно. В то время как Business Analyst может обрабатывать определенные области бизнеса, специалисты по данным могут разрабатывать действенные решения для повышения общей производительности и эффективности бизнеса.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных и устройтесь на работу в ведущие фирмы.