Różnica między Data Scientist a Business Analyst
Dane odgrywają główną rolę w gwałtownym rozwoju każdej firmy. Aby dane były zrozumiałe z ich trendami, wymaga wielu analiz i badań. Wymaga to specjalnych umiejętności, które pomagają zrozumieć wzór danych i dojść do wniosku, że w jaki sposób dane doprowadzą do rozwoju firmy i jak zmiany funkcjonalności przyniosą niezbędną zmianę. To zadanie jest wzajemnie wykonywane przez badaczy danych i analityków biznesowych. Chociaż obie te role pomagają w ekspansji dowolnej dziedziny, zarówno Data Scientist, jak i Business Analyst mają swoje role i obowiązki, które różnią się na różne sposoby. Pozwól nam zrozumieć różnice między badaczem danych a analitykiem biznesowym. Chociaż głównym mottem obu tych miejsc pracy jest rozwój biznesu, różnice w rzeczywistej pracy, którą wykonują, będą widoczne w dalszej części.
Bezpośrednie porównanie między Data Scientist a Business Analyst
Poniżej znajduje się 5 najlepszych różnic między Data Scientist a Business Analyst
Kluczowe różnice między Data Scientist a Business Analyst
Chociaż obie te role wydają się mieć podobną różnicę między Data Scientist a Business Analyst różnią się w następujący sposób:
- Analityk danych musi analizować duże ilości danych, powinien być w stanie manipulować i dokonywać niezbędnych zmian za pomocą operacji matematycznych i statystycznych. Muszą także odkryć nowe wzorce i przewidzieć przyszłe prognozy. Muszą posiadać wiedzę techniczną, a także znać języki takie jak Python, R itp. Z drugiej strony analitycy biznesowi muszą mieć wiedzę na temat kompleksowej działalności. Powinni znać wpływ zmian i próbować wprowadzać zmiany, które zwiększą produktywność klientów i pracowników. Powinny one współpracować i stale komunikować się z interesariuszami oraz mieć jasny obraz potrzeb. Muszą także pomagać w projektowaniu systemu informatycznego z biznesowego punktu widzenia i koordynować z nimi.
- Potrzeba naukowców danych pojawiła się, gdy mieliśmy coraz większą potrzebę synchronizacji danych i branży IT. Wszystkie działy w firmie wymagają obecnie analityka danych. Zapewniają zaawansowaną analizę dzięki swojej wiedzy programistycznej i bez czekania na wkład ze strony branży IT. Wymagają tylko danych i mogą przystąpić do analizy, która wprowadzi organizację na nowy poziom konkurencji, a także odkryje ukryte trendy i wzorce, które pomogą organizacji przodować na rynku. Potrzebni są analitycy biznesowi, aby wprowadzić zmiany w dotychczasowym funkcjonowaniu firmy. Muszą przeanalizować obecne praktyki i wprowadzić zmianę, która będzie bardziej efektywna i zyskowna dla organizacji. Powinni przedstawić pytania klientowi projektu, użytkownikom końcowym i ekspertom merytorycznym. Następnie zebrane wymagania ogółem należy udokumentować definicją i potrzebą zmiany. Analitycy biznesowi dokładają szacunków w harmonogramach projektów.
- Obowiązki naukowców zajmujących się danymi obejmują wizualizację danych, w których muszą zbadać dane i znaleźć ukryte szczegóły na podstawie danych, które ujawnią obecne trendy, a także pomogą im w modelowaniu wzorców, które z kolei pomogą w przewidywaniu przyszłych zaleceń. Muszą być dobrze zaznajomieni z uczeniem maszynowym i eksploracją danych, co pomoże w budowaniu aplikacji analitycznych zapewniających wysokie zyski na rynku. Muszą przekazać ustalenia techniczne zespołom sprzedaży i marketingu. Analityk biznesowy musi zidentyfikować interesariuszy, przeanalizować i udokumentować wymagania. Muszą ocenić proponowane rozwiązania i przekazać je wszystkim zainteresowanym stronom. Gdy to nastąpi, będą wprowadzać zmiany w zespole programistów i dotrzymywać terminów. Oczekuje się również, że przeprowadzą test akceptacji użytkownika i uzyskają akceptację od klienta. Następnie są również odpowiedzialni za tworzenie instrukcji obsługi i ostatecznej dokumentacji.
- Głównymi narzędziami używanymi przez naukowca są hurtownie danych, wizualizacja danych, uczenie maszynowe oraz języki takie jak Python, R i SQL. Z drugiej strony analitycy biznesowi dysponują oprogramowaniem komercyjnym, takim jak i Rise, Jama, BitImpluse, które pomaga w dostarczaniu rozwiązań dla różnych branż.
Tabela porównawcza Data Scientist vs Business Analyst
| Podstawa do porównania | Data Scientist | Analityk Biznesowy |
| Podstawowa różnica | Analiza danych polega na odkrywaniu nowych rzeczy, ujawnianiu nowych danych, które rozwiążą złożone problemy. Ustalanie wniosków na podstawie statystyk poprzez zwykłą obserwację i stopniowe osiąganie idealnie zoptymalizowanego rozwiązania jest zadaniem badacza danych | Business Analysts to platforma między IT a interesariuszami biznesowymi. Muszą mieć głęboką wiedzę biznesową i muszą być zaangażowani w wymagające pytania, aby uzyskać stosunek jakości do ceny i wnieść wartość do rozwoju dokonanego w branży IT. |
| Wymaganie | Analityk danych musi mieć wiedzę na temat wszystkich najnowszych narzędzi, SQL i, jeśli to konieczne, może potrzebować kodu. Powinni mieć dogłębną wiedzę z matematyki i statystyki. | Analitycy biznesowi mogą nie wymagać wiedzy technicznej. Muszą swobodnie oceniać zmiany, opracowywać uzasadnienia biznesowe i definiować nowe wymagania lub zmiany w projekcie z perspektywy funkcjonalnej. |
| Historia | Jednak analiza danych wydaje się być teraz nową modą, sięga 1962 roku, kiedy John Tukey napisał o „The Future of Data Analysis”. Post, w którym wspomniano o tym i zaczął on zyskiwać na popularności od 2006 r., Do 2011 r., Aż do teraz, kiedy to badacze danych są najbardziej poszukiwanymi profilami zawodowymi. | Analitycy biznesowi zaczęli się rozwijać w latach 70., kiedy zaczęli dokumentować wszystkie ręczne procesy. Odkryli potrzebę automatyzacji powtarzających się zadań, identyfikowania problemów i dostarczania technologii dobrej jakości kosztem potrzeb biznesowych. W latach 80. analitycy biznesowi ewoluowali, aby wspierać cele biznesowe i być bardziej efektywnym mediatorem między zasobami IT a zasobami biznesowymi. |
| Obowiązki | Analityk danych musi przetwarzać i wyodrębniać duże ilości danych. Wymaga to dogłębnej znajomości SQL do segregowania zestawów danych. Muszą mieć zaawansowaną wiedzę na temat uczenia maszynowego, aby samodzielnie wprowadzać zmiany w danych i uzyskać głębszy wgląd. | Analitycy biznesowi muszą zbierać i przygotowywać wymagania. Muszą przygotowywać dokumenty, a także analizować i modelować wszystkie wymagania. Po analizie muszą przejąć wymagane zmiany i przekazać je zespołowi IT. Po wprowadzeniu zmian muszą przeprowadzić testy akceptacyjne, aby sprawdzić, czy wymagania są spełnione. |
| Przybory | Narzędzia analityków danych to nic innego jak hurtownia danych, wizualizacja danych i uczenie maszynowe. | Istnieją różne narzędzia do analizy biznesowej, takie jak plan, Axure, impuls bitowy itp., Które zwiększają wydajność. |
Wniosek - Data Scientist vs. Business Analyst
Tak więc zarówno naukowcy danych, jak i analitycy biznesowi wykonują zadanie polegające na zwiększaniu wartości firmy. Różne role i obowiązki, które pełnią, pomagają organizacji poznać jej wartość oraz zapewniają sposób na poprawę i zwiększenie jej wartości rynkowej. Udoskonalenia procesu dokonane przez analityków biznesowych oraz prognozy przeprowadzone przez analityków danych pomagają firmie mieć bezpieczną teraźniejszość i świetlaną przyszłość.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Data Scientist vs. Business Analyst, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Analityka biznesowa a inteligencja biznesowa
- 7 Najbardziej przydatne porównanie między analityką biznesową a analityką predykcyjną
- Analiza biznesowa a analiza biznesowa - Który jest lepszy
- 9 Niesamowita różnica między Data Science a Data Mining
- Informatyka kontra nauka o danych - Odkryj 8 najlepszych porównań