İş Analisti vs Veri Bilimcisi: Hangisini Seçmelisiniz?

Veri, teknoloji ve iş dünyasının yeni para birimidir. Bununla birlikte, veriler kendi içinde hiçbir şey değildir - eyleme dönüştürülebilir iş içgörülerine yol açmak için ileri teknolojilerin işlenmesini, analiz edilmesini ve yorumlanmasını gerektirir. Günümüzde üretilen veriler son derece karmaşık, çeşitli ve çok büyük olduğundan, geleneksel veri işleme teknikleri artık yeterli değildir.

Bu, Veri Bilimi ve Business Analytics gibi ilgili teknolojilerin devreye girdiği yerdir. Her iki terminoloji (Veri Bilimi ve İş Analitiği) sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da (her ikisi de verilerle ilgilendiğinden), doğal olarak farklıdırlar.

Bugünkü gönderi, sektöre hakim olan bu iki alan arasındaki temel farklılıkları vurgulayacak ve böylece İş Analisti ile Veri Bilimcisi tartışmasına biraz açıklık getirmeyi umacaktır.

İş Analitiği ve Veri Bilimi

İş Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki farkı anlamak için önce İş Analitiği ve Veri Bilimi alanlarını anlamalısınız.

İş Analitiği nedir?

İş Analitiği (BA), istatistiksel analize özel bir odaklanma ile verilerin yinelemeli ve sistematik olarak araştırılmasını ifade eder. Geçmişte bir işletmenin performansını izlemek ve bugün ve gelecek için eyleme dönüştürülebilir iş çözümleri tasarlamak için iş verilerini toplamak, düzenlemek, işlemek, analiz etmek ve yorumlamak için kullanılan bir dizi istatistiksel ve analitik yöntem ve teknolojiyi kapsar. MBA Business Analytics'in etkisini okuyun.

Üç Çeşit İş Analitiği

• Tanımlayıcı Analitik – Bu dal, mevcut durumunu veya performansını anlamak için bir işletmenin temel performans göstergelerini veya KPI'larını izler.
• Tahmine Dayalı Analitik – Gelecekteki olasılıkları değerlendirmek için en son veri trendlerini izler ve analiz eder.
• Kuralcı Analitik – Gelecekte benzer durumların nasıl ele alınması gerektiğine dair veriye dayalı öneriler oluşturmak için bir işletmenin geçmiş performansından yararlanır.

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi, büyük hacimli karmaşık veri kümelerini anlamlandırmak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi, veri analizi, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin bir kombinasyonunu kullanan disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Veri Bilimi, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış Büyük Veri ile açıkça ilgilenir.

Veri Bilimi Yaşam Döngüsünün 5 Aşaması

Veri Bilimi yaşam döngüsü beş aşamadan oluşur:

• Veri toplama
• Veri bakımı
• Veri işleme
• Veri analizi
• Veri goruntuleme

Artık İş Analitiği ve Veri Biliminin özünde ne olduğunu bildiğinize göre, İş Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki farkın ayrıntılı bir tartışmasına girebiliriz.

İş Analisti ve Veri Bilimcisi

İş Analistleri ve Veri Bilimcilerinin niş alanlarında kendilerine özgü rolleri ve sorumlulukları vardır. Veriye dayalı karar verme yoluyla iş büyümesini teşvik etmeyi amaçlarken, verilere ve iş zorluklarını çözmeye yönelik yaklaşımları farklıdır. İş analistinin iş rolleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

İş Analisti, tıpkı uzman bir doktorun hastayı muayene etmesi gibi bir iş modeline yaklaşan ve değerlendiren bir tür uzmandır. İş Analistleri, eldeki verileri anlamak ve iş kararlarının olası sonuçlarını tahmin etmek için tahmine dayalı analitik ve keşif analizi gibi farklı istatistiksel analiz tekniklerinden yararlanır.

Yıllar içinde nasıl performans gösterdiğini anlamak için bir işletmenin yapılandırılmış tarihsel verileriyle pratik olarak ilgilenirler. Ayrıca, İş Analistleri özellikle iş modelleriyle ilgilendiğinden, çeşitli iş modelleri ve bunlara karşılık gelen pazar yönleri (demografik, konum, rakipler, vb.) hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmalıdırlar.

Veri Bilimcileri, belirli bir iş verisi alanına odaklanmadıkları için İş Analistlerinden farklıdır. Alan uzmanlarının (bu durumda İş Analistlerinin) aksine, Veri Bilimcileri, mevcut piyasa eğilimleri de dahil olmak üzere bir kuruluşun verilerini bir bütün olarak analiz etmeli ve yorumlamalıdır. Veri Bilimcileri, bir işletmenin tüm veri hacmini, gelecekteki tahminler için temel teşkil edecek bir matematiksel/istatistiksel modele sıkıştırmak zorundadır. Veri bilimcilerinin kariyer kapsamı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Aşağıda, İş Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki temel farkı dört temel açıdan vurguladık:

1. Kapsam

Veri Bilimi, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Veri Analitiği ve İş Analitiği dahil olmak üzere diğer çeşitli alanları kapsayan geniş bir şemsiyedir. Büyük veri kümelerinden gizli kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi, veri analizi ve Makine Öğreniminin bir kombinasyonunu kullanır. Veri Bilimcileri, iş kararlarını etkilemek için bu bilgileri kullanır.

Aksine, İş Analitiği, yapılandırılmış veri kümelerinden içgörü elde etmek için istatistiksel ve nicel önlemlere daha yatkındır. İş Analistleri, bir işletmenin performansını anlamak ve karar verme için gerçeklere dayalı yönetimi teşvik etmek için çok çeşitli istatistiksel ve analitik yöntemler kullanır.

2. Sorumluluklar

Bir İş Analistinin sorumlulukları şunları içerir:

• İşletmeler için sorunları, fırsatları ve olası çözümleri özetleyen ayrıntılı iş analizi oluşturmak.
• Bir işletmenin kapsamını ölçmek ve eldeki proje için bir vizyon taslağı hazırlamak için işletme departmanları, tüketiciler ve tüm paydaşlarla iletişim kurmak.
• Proje gereksinimlerini belirlemek ve bu gereksinimleri karşılamak için gerekli teknolojik çözümleri uygulamada işletmelere yardımcı olmak.
• Proje durumunu, başvuru şartlarını ve işin öngörülen büyümesini tartışmak ve herhangi bir bulguyu iş/yönetim ekibi ve paydaşlarla iletmek.
• Grafikler, çizelgeler ve diğer görselleştirme araçlarını kullanarak ayrıntılı raporlar hazırlamak.

Bir Veri Bilimcisinin sorumlulukları şunları içerir:

• Verileri temizlemek ve düzenlemek için veri madenciliği ve veri ön işleme yapmak.
• Geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olayların doğru tahminlerini sunabilen tahmine dayalı modeller tasarlamak ve oluşturmak.
• Makine öğrenimi modellerini iyileştirmek ve yükseltmek ve performanslarını optimize etmek.
• Otomatik anormallik algılama sistemleri oluşturmak ve bunların performansını izlemek.
• Veri doğruluğundan ödün vermeden veri analizi ve izleme modeli performansı için süreçler, yöntemler ve araçlar geliştirmek.
• Ürün geliştirme, pazarlama teknikleri ve iş süreçlerini desteklemek için mevcut veritabanlarını analiz etmek ve bunları basitleştirmek ve geliştirmek.
• Özel veri modelleri ve ML algoritmaları geliştirmek.

3. Beceriler

Bir İş Analistinin beceri gereksinimleri –

• Matematik ve istatistikte güçlü bir temel.
• Kapsamlı sistem mühendisliği bilgisi.
• Mükemmel iletişim becerilerine sahip olmalıdır (hem yazılı hem de sözlü).
• Teknik, mantıksal, analitik ve problem çözme becerilerine sahip olmalıdır.

Bir Veri Bilimcisinin beceri gereksinimleri –

• Kapsamlı matematik, istatistik ve olasılık kavramları bilgisi.
• Veri çıkarma, veri tartışması, veri dönüştürme, veri keşfi ve veri görselleştirme konularında deneyim.
• Hem ML hem de Derin Öğrenme algoritmalarıyla çalışma deneyimi.
• Kodlamada yeterlilik (en az iki ana programlama dilinde).

4. Araçlar

İş Analistleri, verilerden içgörü elde etmeye yönelik istatistiksel kavramlar ve yaklaşımlarla açıkça ilgilendikleri için, diğer şeylerin yanı sıra regresyon, sınıflandırma, zaman serisi, kümeleme ve tahmin gibi araçları kullanma konusunda yetkin olmalıdırlar. İstatistiksel araçların yanı sıra İş Analistleri, Google Dokümanlar, Google E-Tablolar, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, vb. gibi veri görselleştirme araçlarıyla da kullanışlı olmalıdır.

Veri Bilimcileri, Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL ve NoSQL dahil olmak üzere birden çok programlama dilinde bilgili olmalıdır. Ayrıca çeşitli ML algoritmalarından nasıl yararlanacaklarını ve Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive vb. Büyük Veri araçlarıyla nasıl çalışacaklarını da bilmeleri gerekir.

Bunlar, İş Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki dört temel farktır. Her iki iş profili de şu anda iş piyasasında oldukça trend ve her ikisi de yüksek kaliteli maaş paketleri getiriyor. Bununla birlikte, Veri Bilimcisi ABD'de yıllık ortalama 1.20.495 $ maaşla lider olurken, bir İş Analistinin ortalama maaşı 76.109 ABD $'dır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

Veri odaklı şirketler, işin çok yönlü büyümesini sağlamak için genellikle hem İş Analistleri hem de Veri Bilimcileri kullanır ve bu tam olarak gidilecek yoldur. İş Analisti belirli iş bölgelerini idare edebilirken, Veri Bilimcileri genel üretkenliği ve iş performansını artırmak için eyleme dönüştürülebilir çözümler tasarlayabilir.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın ve en iyi firmalarda iş bulun.