业务分析师与数据科学家：您应该选择哪一个？

数据是科技和商业世界的新货币。 然而，数据本身并不是什么——它需要先进的技术进行处理、分析和解释，以产生可操作的业务洞察力。 由于当今生成的数据高度复杂、多样且海量，传统的数据处理技术已不再适用。

这就是数据科学及其相关技术（如业务分析）发挥作用的地方。 尽管这两个术语——数据科学和商业分析——经常互换使用（因为两者都处理数据），但它们本质上是不同的。

今天的文章将重点介绍这两个主导行业的领域之间的主要区别，从而希望为业务分析师与数据科学家的辩论提供一些清晰的信息。

商业分析与数据科学

要了解业务分析师和数据科学家之间的区别，您必须首先了解业务分析和数据科学的领域。

什么是业务分析？

商业分析（BA）是指对数据的迭代和系统探索，专注于统计分析。 它包含大量用于收集、组织、处理、分析和解释业务数据的统计和分析方法和技术，以监控过去的业务绩效，并为现在和未来设计可行的业务解决方案。 阅读 MBA 商业分析的影响。

三种业务分析

• 描述性分析——该分支跟踪企业的关键绩效指标或 KPI，以了解其当前状态或绩效。
• 预测分析——它跟踪和分析最新的数据趋势以评估未来的可能性。
• 规范性分析——它利用企业过去的表现来创建数据驱动的建议，以说明未来应如何处理类似情况。

什么是数据科学？

数据科学是一个跨学科的研究领域，它结合使用数学、统计学、计算机科学、信息科学、数据分析、人工智能和机器学习来理解大量复杂的数据集。 数据科学明确处理可以结构化、半结构化和非结构化的大数据。

数据科学生命周期的 5 个阶段

数据科学生命周期包括五个阶段：

• 数据采集
• 数据维护
• 数据处理
• 数据分析
• 数据可视化

既然您知道业务分析和数据科学的核心是什么，我们就可以详细讨论业务分析师和数据科学家之间的区别。

业务分析师与数据科学家

业务分析师和数据科学家在他们的利基领域有其独特的角色和责任。 虽然他们的目标是通过数据驱动的决策来促进业务增长，但他们处理数据和解决业务挑战的方法是不同的。 阅读有关业务分析师工作角色的更多信息。

商业分析师是一种专家，他接近和评估商业模式，就像专科医生检查病人一样。 业务分析师利用不同的统计分析技术（如预测分析和探索性分析）来了解手头的数据并预测业务决策的可能结果。

他们实际上处理企业的结构化历史数据，以了解其多年来的表现。 此外，由于业务分析师专门处理业务模型，因此他们必须深入了解各种业务模型及其相应的市场方面（人口、位置、竞争对手等）。

数据科学家与业务分析师的不同之处在于他们并不专注于特定的业务数据领域。 与现场专家（在这种情况下为业务分析师）不同，数据科学家必须分析和解释整个组织的数据，包括当前的市场趋势。 数据科学家必须将企业的全部数据压缩到一个数学/统计模型中，该模型将作为未来预测的基础。 阅读有关数据科学家职业范围的更多信息。

下面，我们根据四个核心方面强调了业务分析师和数据科学家之间的根本区别：

一、范围

数据科学是一个广泛的保护伞，涵盖各种其他领域，包括人工智能、机器学习、深度学习、数据分析和商业分析。 它结合使用数学、统计学、计算机科学、信息科学、数据分析和机器学习来从大型数据集中发现隐藏的模式和见解。 数据科学家利用这些见解来影响业务决策。

相反，商业分析更倾向于统计和定量措施，以便从结构化数据集中获得洞察力。 业务分析师使用广泛的统计和分析方法来了解业务绩效并促进基于事实的决策管理。

2.职责

业务分析师的职责包括：

• 为企业创建详细的业务分析，概述问题、机会和可能的解决方案。
• 量化业务范围，并与业务部门、消费者和所有利益相关者沟通，为手头的项目起草愿景。
• 确定项目要求并协助企业实施必要的技术解决方案以满足这些要求。
• 讨论项目状态、应用程序要求和预计的业务增长，并与业务/管理团队和利益相关者交流任何发现。
• 使用图形、图表和其他可视化工具准备详细报告。

数据科学家的职责包括：

• 执行数据挖掘和数据预处理以清理和组织数据。
• 设计和构建可以根据历史数据准确预测未来事件的预测模型。
• 改进和升级机器学习模型并优化其性能。
• 构建自动异常检测系统并跟踪其性能。
• 在不影响数据准确性的情况下，开发用于数据分析和监控模型性能的流程、方法和工具。
• 分析现有数据库并简化和增强它们，以促进产品开发、营销技术和业务流程。
• 开发自定义数据模型和机器学习算法。

3.技能

业务分析师的技能要求 -

• 数学和统计学基础扎实。
• 广泛的系统工程知识。
• 必须具备出色的沟通技巧（书面和口头）。
• 必须具备技术、逻辑、分析和解决问题的能力。

数据科学家的技能要求 -

• 广泛的数学、统计学和概率概念知识。
• 具有数据提取、数据整理、数据转换、数据探索和数据可视化方面的经验。
• 具有使用 ML 和深度学习算法的经验。
• 精通编码（至少两种主要编程语言）。

4.工具

由于业务分析师明确处理统计概念和从数据中获取洞察力的方法，因此他们必须精通使用回归、分类、时间序列、聚类和预测等工具。 除了统计工具外，业务分析师还必须使用数据可视化工具，如 Google Docs、Google Sheets、MS Word、MS Excel、MS Office、Trello、Balsamiq 等。

数据科学家必须精通多种编程语言，包括 Java、Python、R、Scala、SQL、MySQL 和 NoSQL。 他们还必须知道如何利用各种 ML 算法并使用 Spark、Hadoop、Flume、Pig、Hive 等大数据工具。

这些是业务分析师和数据科学家的四个核心差异点。 这两种工作简介现在在就业市场上都非常流行，并且都获得了高端的薪酬待遇。 然而，在美国，数据科学家的平均年薪为 1,20,495 美元，而商业分析师的平均年薪为 76,109 美元。

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结论

以数据为导向的公司通常会同时聘请业务分析师和数据科学家来确保业务的全面增长，而这正是要走的路。 虽然业务分析师可以处理特定的业务区域，但数据科学家可以设计可行的解决方案来提高整体生产力和业务绩效。

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