นักวิเคราะห์ธุรกิจ vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คุณควรเลือกอันไหน?

ข้อมูลเป็นสกุลเงินใหม่ของโลกเทคโนโลยีและธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่อยู่ในตัวมันเอง – มันต้องการเทคโนโลยีขั้นสูงในการประมวลผล วิเคราะห์ และตีความเพื่อนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ เนื่องจากข้อมูลที่สร้างขึ้นในปัจจุบันมีความซับซ้อน หลากหลาย และใหญ่มาก เทคนิคการประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงไม่เพียงพออีกต่อไป

นี่คือที่มาของ Data Science และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง เช่น Business Analytics แม้ว่าคำศัพท์ทั้งสองอย่าง – Data Science และ Business Analytics – มักจะใช้สลับกันได้ (เนื่องจากทั้งคู่จัดการกับข้อมูล) แต่ก็มีความแตกต่างกันโดยกำเนิด

โพสต์ของวันนี้จะเน้นถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองสาขานี้ที่ครองอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงหวังว่าจะให้ความกระจ่างในการอภิปรายของ Business Analyst กับ Data Scientist

การวิเคราะห์ธุรกิจกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างระหว่าง Business Analyst และ Data Scientist ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจโดเมนของ Business Analytics และ Data Science

การวิเคราะห์ธุรกิจคืออะไร?

Business Analytics (BA) หมายถึงการสำรวจข้อมูลซ้ำๆ และเป็นระบบ โดยเน้นที่การวิเคราะห์ทางสถิติโดยเฉพาะ ครอบคลุมวิธีการและเทคโนโลยีทางสถิติและการวิเคราะห์ที่ใช้สำหรับการรวบรวม จัดระเบียบ ประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูลทางธุรกิจเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของธุรกิจในอดีต และออกแบบโซลูชันทางธุรกิจที่ดำเนินการได้สำหรับปัจจุบันและอนาคต อ่านผลกระทบของ MBA Business Analytics

การวิเคราะห์ธุรกิจสามประเภท

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา – สาขานี้ติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักหรือ KPI ของธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจสถานะปัจจุบันหรือประสิทธิภาพ
• Predictive Analytics – ติดตามและวิเคราะห์แนวโน้มข้อมูลล่าสุดเพื่อประเมินความเป็นไปได้ในอนาคต
• Prescriptive Analytics – ใช้ประสิทธิภาพในอดีตของธุรกิจเพื่อสร้างคำแนะนำจากข้อมูลว่าควรจัดการกับสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกันอย่างไรในอนาคต

Data Science คืออะไร?

Data Science เป็นสาขาวิชาสหวิทยาการที่ใช้การผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาการสารสนเทศ การวิเคราะห์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้เข้าใจชุดข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมหาศาล Data Science อธิบายอย่างชัดเจนกับ Big Data ที่สามารถมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง

5 ขั้นตอนของวัฏจักรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วงจรชีวิตของ Data Science ประกอบด้วยห้าขั้นตอน:

• การเก็บข้อมูล
• การบำรุงรักษาข้อมูล
• การประมวลผลข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล

ตอนนี้ คุณรู้แล้วว่าส่วนสำคัญของ Business Analytics และ Data Science คืออะไร เราสามารถมีส่วนร่วมในการอภิปรายโดยละเอียดเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Business Analyst และ Data Scientist

นักวิเคราะห์ธุรกิจ vs. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทและความรับผิดชอบเฉพาะในโดเมนเฉพาะของตน ในขณะที่พวกเขาตั้งเป้าที่จะส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจผ่านการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แนวทางของพวกเขาต่อข้อมูลและการแก้ปัญหาทางธุรกิจนั้นแตกต่างกัน อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทงานของนักวิเคราะห์ธุรกิจ

นักวิเคราะห์ธุรกิจเป็นผู้เชี่ยวชาญหลายประเภทที่เข้าใกล้และประเมินรูปแบบธุรกิจเช่นเดียวกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญที่ตรวจผู้ป่วย นักวิเคราะห์ธุรกิจใช้ประโยชน์จากเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์เชิงสำรวจ เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลในมือและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจทางธุรกิจ

พวกเขาจัดการกับข้อมูลประวัติที่มีโครงสร้างของธุรกิจในทางปฏิบัติเพื่อทำความเข้าใจวิธีการดำเนินการในช่วงหลายปีที่ผ่านมา นอกจากนี้ เนื่องจากนักวิเคราะห์ธุรกิจจะจัดการกับรูปแบบธุรกิจโดยเฉพาะ พวกเขาต้องมีความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจต่างๆ และแง่มุมของตลาดที่เกี่ยวข้อง (ข้อมูลประชากร สถานที่ตั้ง คู่แข่ง ฯลฯ)

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกต่างจากนักวิเคราะห์ธุรกิจในแง่ที่ว่าพวกเขาไม่ได้เน้นที่ข้อมูลทางธุรกิจเฉพาะด้าน แตกต่างจากผู้เชี่ยวชาญภาคสนาม (ในกรณีนี้ นักวิเคราะห์ธุรกิจ) Data Scientists ต้องวิเคราะห์และตีความข้อมูลขององค์กรโดยรวม รวมถึงแนวโน้มตลาดในปัจจุบันด้วย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องบีบปริมาณข้อมูลทั้งหมดของธุรกิจให้เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์/สถิติที่จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการคาดการณ์ในอนาคต อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับขอบเขตอาชีพของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ด้านล่างนี้ เราได้เน้นถึงความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง Business Analyst และ Data Scientist ตามลักษณะหลักสี่ประการ:

1 ขอบเขต

Data Science เป็นเครือข่ายกว้างๆ ที่ครอบคลุมโดเมนอื่นๆ มากมาย รวมถึงปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูล และการวิเคราะห์ธุรกิจ โดยใช้การผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาการสารสนเทศ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่และข้อมูลเชิงลึกจากภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อโน้มน้าวการตัดสินใจทางธุรกิจ

ในทางตรงกันข้าม Business Analytics มีแนวโน้มมากขึ้นต่อการวัดทางสถิติและเชิงปริมาณสำหรับการรับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง นักวิเคราะห์ธุรกิจใช้วิธีการทางสถิติและการวิเคราะห์ที่หลากหลายเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของธุรกิจและส่งเสริมการจัดการตามข้อเท็จจริงเพื่อการตัดสินใจ

2. ความรับผิดชอบ

ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ธุรกิจรวมถึง:

• เพื่อสร้างการวิเคราะห์ธุรกิจโดยละเอียด สรุปปัญหา โอกาส และแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้สำหรับธุรกิจ
• เพื่อกำหนดขอบเขตของธุรกิจและสื่อสารกับแผนกธุรกิจ ผู้บริโภค และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดเพื่อร่างวิสัยทัศน์สำหรับโครงการที่อยู่ในมือ
• เพื่อกำหนดข้อกำหนดของโครงการและช่วยเหลือธุรกิจในการนำโซลูชันทางเทคโนโลยีที่จำเป็นไปใช้เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้น
• เพื่อหารือเกี่ยวกับสถานะของโครงการ ข้อกำหนดในการสมัคร และการคาดการณ์การเติบโตของธุรกิจ และเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับธุรกิจ/ทีมผู้บริหาร และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• เพื่อจัดทำรายงานโดยละเอียดโดยใช้กราฟ แผนภูมิ และเครื่องมือการแสดงภาพอื่นๆ

ความรับผิดชอบของ Data Scientist ได้แก่ :

• เพื่อดำเนินการขุดข้อมูลและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อล้างและจัดระเบียบข้อมูล
• เพื่อออกแบบและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำโดยอิงจากข้อมูลในอดีต
• เพื่อปรับปรุงและอัปเกรดโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
• เพื่อสร้างระบบตรวจจับสิ่งผิดปกติอัตโนมัติและติดตามประสิทธิภาพของระบบเดียวกัน
• เพื่อพัฒนากระบวนการ วิธีการ และเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและติดตามประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยไม่กระทบต่อความถูกต้องของข้อมูล
• เพื่อวิเคราะห์ฐานข้อมูลที่มีอยู่และทำให้ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มการพัฒนาผลิตภัณฑ์ เทคนิคการตลาด และกระบวนการทางธุรกิจ
• เพื่อพัฒนาแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดเองและอัลกอริทึม ML

3. ทักษะ

ข้อกำหนดด้านทักษะของนักวิเคราะห์ธุรกิจ –

• รากฐานที่แข็งแกร่งในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ
• ความรู้มากมายเกี่ยวกับวิศวกรรมระบบ
• ต้องมีทักษะในการสื่อสารที่ดีเยี่ยม (ทั้งการเขียนโฆษณาด้วยวาจา)
• ต้องมีทักษะด้านเทคนิค ตรรกะ การวิเคราะห์ และการแก้ปัญหา

ข้อกำหนดด้านทักษะของ Data Scientist –

• ความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ สถิติ และความน่าจะเป็น
• ประสบการณ์ในการดึงข้อมูล การบิดข้อมูล การแปลงข้อมูล การสำรวจข้อมูล และการแสดงภาพข้อมูล
• มีประสบการณ์ในการทำงานกับอัลกอริธึม ML และ Deep Learning
• ความสามารถในการเขียนโค้ด (อย่างน้อยในภาษาโปรแกรมหลักสองภาษา)

4. เครื่องมือ

เนื่องจากนักวิเคราะห์ธุรกิจจัดการอย่างชัดเจนกับแนวคิดทางสถิติและแนวทางในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล พวกเขาจึงต้องมีความชำนาญในการใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น การถดถอย การจัดประเภท อนุกรมเวลา คลัสเตอร์ และการคาดการณ์ เหนือสิ่งอื่นใด นอกจากเครื่องมือทางสถิติแล้ว นักวิเคราะห์ธุรกิจยังต้องสะดวกกับเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เช่น Google Docs, Google ชีต, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq เป็นต้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL และ NoSQL พวกเขายังต้องรู้วิธีใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม ML ต่างๆ และทำงานกับเครื่องมือ Big Data เช่น Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive เป็นต้น

สิ่งเหล่านี้คือประเด็นหลักสี่ประการของความแตกต่างระหว่างนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรไฟล์งานทั้งสองมีแนวโน้มสูงในตลาดงานในขณะนี้ และทั้งคู่ดึงแพ็คเกจเงินเดือนระดับไฮเอนด์ อย่างไรก็ตาม Data Scientist มี เงินเดือนประจำปีเฉลี่ย อยู่ที่ $1,20,495 ในสหรัฐอเมริกา ในขณะที่ เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ธุรกิจ อยู่ที่ $76,109 ดอลลาร์สหรัฐ

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

บริษัทที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก มักจะจ้างทั้ง Business Analyst และ Data Scientists เพื่อให้แน่ใจว่าธุรกิจจะเติบโตอย่างรอบด้าน และนี่คือแนวทางที่ถูกต้อง ในขณะที่ Business Analyst สามารถจัดการภูมิภาคเฉพาะของธุรกิจ Data Scientists สามารถออกแบบโซลูชันที่นำไปใช้งานได้จริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมและประสิทธิภาพทางธุรกิจ

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Grad & IIIT-B และหางานในบริษัทชั้นนำ