業務分析師與數據科學家：您應該選擇哪一個？

數據是科技和商業世界的新貨幣。 然而，數據本身並不是什麼——它需要先進的技術進行處理、分析和解釋，以產生可操作的業務洞察力。 由於當今生成的數據高度複雜、多樣且海量，傳統的數據處理技術已不再適用。

這就是數據科學及其相關技術（如業務分析）發揮作用的地方。 儘管這兩個術語——數據科學和商業分析——經常互換使用（因為兩者都處理數據），但它們本質上是不同的。

今天的文章將重點介紹這兩個主導行業的領域之間的主要區別，從而希望為業務分析師與數據科學家的辯論提供一些清晰的信息。

商業分析與數據科學

要了解業務分析師和數據科學家之間的區別，您必須首先了解業務分析和數據科學的領域。

什麼是業務分析？

商業分析（BA）是指對數據的迭代和系統探索，專注於統計分析。 它包含大量用於收集、組織、處理、分析和解釋業務數據的統計和分析方法和技術，以監控過去的業務績效，並為現在和未來設計可行的業務解決方案。 閱讀 MBA 商業分析的影響。

三種業務分析

• 描述性分析——該分支跟踪企業的關鍵績效指標或 KPI，以了解其當前狀態或績效。
• 預測分析——它跟踪和分析最新的數據趨勢以評估未來的可能性。
• 規範性分析——它利用企業過去的表現來創建數據驅動的建議，以說明未來應如何處理類似情況。

什麼是數據科學？

數據科學是一個跨學科的研究領域，它結合使用數學、統計學、計算機科學、信息科學、數據分析、人工智能和機器學習來理解大量複雜的數據集。 數據科學明確處理可以結構化、半結構化和非結構化的大數據。

數據科學生命週期的 5 個階段

數據科學生命週期包括五個階段：

• 數據採集
• 數據維護
• 數據處理
• 數據分析
• 數據可視化

既然您知道業務分析和數據科學的核心是什麼，我們就可以詳細討論業務分析師和數據科學家之間的區別。

業務分析師與數據科學家

業務分析師和數據科學家在他們的利基領域有其獨特的角色和責任。 雖然他們的目標是通過數據驅動的決策來促進業務增長，但他們處理數據和解決業務挑戰的方法是不同的。 閱讀有關業務分析師工作角色的更多信息。

商業分析師是一種專家，他接近和評估商業模式，就像專科醫生檢查病人一樣。 業務分析師利用不同的統計分析技術（如預測分析和探索性分析）來了解手頭的數據並預測業務決策的可能結果。

他們實際上處理企業的結構化歷史數據，以了解其多年來的表現。 此外，由於業務分析師專門處理業務模型，因此他們必須深入了解各種業務模型及其相應的市場方面（人口統計、位置、競爭對手等）。

數據科學家與業務分析師的不同之處在於他們並不專注於特定的業務數據領域。 與現場專家（在這種情況下為業務分析師）不同，數據科學家必須分析和解釋整個組織的數據，包括當前的市場趨勢。 數據科學家必須將企業的全部數據壓縮到一個數學/統計模型中，該模型將作為未來預測的基礎。 閱讀有關數據科學家職業範圍的更多信息。

下面，我們根據四個核心方面強調了業務分析師和數據科學家之間的根本區別：

一、範圍

數據科學是一個廣泛的保護傘，涵蓋各種其他領域，包括人工智能、機器學習、深度學習、數據分析和商業分析。 它結合使​​用數學、統計學、計算機科學、信息科學、數據分析和機器學習來從大型數據集中發現隱藏的模式和見解。 數據科學家利用這些見解來影響業務決策。

相反，商業分析更傾向於統計和定量措施，以便從結構化數據集中獲得洞察力。 業務分析師使用廣泛的統計和分析方法來了解業務績效並促進基於事實的決策管理。

2.職責

業務分析師的職責包括：

• 為企業創建詳細的業務分析，概述問題、機會和可能的解決方案。
• 量化業務範圍，並與業務部門、消費者和所有利益相關者溝通，為手頭的項目起草願景。
• 確定項目要求並協助企業實施必要的技術解決方案以滿足這些要求。
• 討論項目狀態、應用程序要求和預計的業務增長，並與業務/管理團隊和利益相關者交流任何發現。
• 使用圖形、圖表和其他可視化工具準備詳細報告。

數據科學家的職責包括：

• 執行數據挖掘和數據預處理以清理和組織數據。
• 設計和構建可以根據歷史數據準確預測未來事件的預測模型。
• 改進和升級機器學習模型並優化其性能。
• 構建自動異常檢測系統並跟踪其性能。
• 在不影響數據準確性的情況下，開髮用於數據分析和監控模型性能的流程、方法和工具。
• 分析現有數據庫並簡化和增強它們，以促進產品開發、營銷技術和業務流程。
• 開發自定義數據模型和機器學習算法。

3.技能

業務分析師的技能要求 -

• 數學和統計學基礎紮實。
• 廣泛的系統工程知識。
• 必須具備出色的溝通技巧（書面和口頭）。
• 必須具備技術、邏輯、分析和解決問題的能力。

數據科學家的技能要求 -

• 廣泛的數學、統計學和概率概念知識。
• 具有數據提取、數據整理、數據轉換、數據探索和數據可視化方面的經驗。
• 具有使用 ML 和深度學習算法的經驗。
• 精通編碼（至少兩種主要編程語言）。

4.工具

由於業務分析師明確處理統計概念和從數據中獲取洞察力的方法，因此他們必須精通使用回歸、分類、時間序列、聚類和預測等工具。 除了統計工具外，業務分析師還必須使用數據可視化工具，如 Google Docs、Google Sheets、MS Word、MS Excel、MS Office、Trello、Balsamiq 等。

數據科學家必須精通多種編程語言，包括 Java、Python、R、Scala、SQL、MySQL 和 NoSQL。 他們還必須知道如何利用各種 ML 算法並使用 Spark、Hadoop、Flume、Pig、Hive 等大數據工具。

這些是業務分析師和數據科學家的四個核心差異點。 這兩種工作簡介現在在就業市場上都非常流行，並且都獲得了高端的薪酬待遇。 然而，在美國，數據科學家的平均年薪為 1,20,495 美元，而商業分析師的平均年薪為 76,109 美元。

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結論

以數據為導向的公司通常會同時聘請業務分析師和數據科學家來確保業務的全面增長，而這正是要走的路。 雖然業務分析師可以處理特定的業務區域，但數據科學家可以設計可行的解決方案來提高整體生產力和業務績效。

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