Різниця між Data Scientist та бізнес-аналітиком

Дані відіграють головну роль у зростанні будь-якого бізнесу в експоненціальному масштабі. Щоб дані зрозуміли її тенденції, потрібно багато аналізу та досліджень. Для цього потрібні спеціальні навички, які допомагають зрозуміти структуру даних та прийти до висновку, що як ці дані призведуть до зростання бізнесу та як зміни функціональних можливостей внесуть необхідні зміни. Цю роботу взаємно виконують науковці з даних та бізнес-аналітики. Хоча обидві ці ролі допомагають розширювати будь-яку сферу, вони, як Data Scientist, так і Бізнес-аналітик, мають свої власні ролі та обов'язки, які різняться по-своєму. Хоча головним девізом обох цих робочих місць є зростання бізнесу, відхилення в реальній роботі, яку вони виконують, буде помічено далі.

Порівняння порівнянь між Data Scientist та Business Analyst

Нижче наведено топ-5 різниць між Data Scientist та Business Analyst

Основні відмінності між Data Scientist і Business Analyst

Хоча обидві ці ролі, схоже, мають однакову різницю між Data Scientist та Business Analyst різняться наступними способами:

  • Науковцю даних потрібно проаналізувати велику кількість даних, він повинен вміти маніпулювати та вносити необхідні зміни, використовуючи математичні та статистичні операції. Вони також повинні виявити нові закономірності та зробити майбутні прогнози. Вони повинні володіти технічними знаннями, а також повинні знати такі мови, як Python, R та ін. З іншого боку, бізнес-аналітики повинні мати знання від кінця до кінця. Вони повинні знати наслідки змін із цим і намагатися виявити зміни, які збільшать продуктивність клієнтів, а також продуктивність працівників. Вони повинні співпрацювати та постійно спілкуватися із зацікавленими сторонами та мати чітку картину потреб. Вони також повинні допомогти у проектуванні ІТ-системи з бізнес-точки зору та координувати їх.
  • Потреба в науковцях виникла тоді, коли ми мали постійно зростаючу потребу в синхронізації між даними та ІТ-індустрією. У наші дні всі відділи компанії потребують аналізу даних. Вони надають складний аналіз завдяки їхньому досвіду програмування і не чекаючи ніяких внесків від ІТ-індустрії. Вони просто вимагають даних, і вони можуть продовжувати свій аналіз, який виведе організацію на новий рівень конкуренції, а також розкриє приховані тенденції та зразки, які допоможуть організації лідирувати на ринку. Бізнес-аналітики потрібні, щоб змінити існуюче функціонування бізнесу. Вони повинні проаналізувати існуючу практику та внести зміни, які будуть більш ефективними та вигідними для організації. Вони повинні поставити запитання до замовника проекту, кінцевих користувачів та експертів з питань тематики. Далі, загальні зібрані вимоги повинні бути задокументовані визначенням та потребою в зміні. Бізнес-аналітики - це ті, хто наводить точність оцінок у графіках проекту.
  • Обов'язки науковців передбачають візуалізацію даних там, де їм потрібно вивчити дані та знайти приховані деталі з даних, які розкриють сучасні тенденції, а також допоможуть їм моделювати схеми, що, в свою чергу, допомагає передбачати майбутні рекомендації. Вони повинні добре розбиратися в машинному навчанні та обробці даних, що допоможе створити аналітичні програми для отримання високих прибутків на ринку. Вони повинні повідомити технічні висновки командам з продажу та маркетингу. Бізнес-аналітику необхідно визначити зацікавлені сторони, проаналізувати та задокументувати вимоги. Вони повинні оцінити запропоновані рішення та повідомити їх усім зацікавленим сторонам. Як тільки це буде зроблено, вони будуть проводити зміни разом із командою розробників та дотримуватися строків. Очікується також, що вони пройдуть тест прийняття користувача та отримають прийняття від клієнта. Після цього вони також відповідають за створення посібників користувача та підсумкової документації.
  • Основними інструментами, якими користується вчений, є зберігання даних, візуалізація даних, машинне навчання та такі мови, як Python, R та SQL. З іншого боку, бізнес-аналітики мають комерційне програмне забезпечення на зразок i Rise, Jama, BitImpluse, яке допомагає у наданні рішень у різних галузях.

Таблиця порівняння даних Scientist vs Business Analyst

Основа для порівнянняData ScientistБізнес-аналітик
Основна різницяData Science - це пошук нових речей, відкриття нових даних, які дозволять вирішити складні проблеми. Пошук висновків за допомогою статистики шляхом простого спостереження та поступового досягнення ідеального оптимізованого рішення - це робота вченогоБізнес-аналітики - це платформа між ІТ та бізнес-зацікавленими сторонами. Вони повинні володіти глибокими діловими знаннями та повинні бути задіяні у складних питаннях, щоб отримати співвідношення ціни та якості та принести цінність розробки в ІТ-галузі.
ВимогаНауковцю даних необхідно володіти знаннями про найновіші інструменти, SQL і, якщо потрібно, вони можуть знадобитися кодувати. Вони повинні мати поглиблені знання з математики та статистики.Бізнес-аналітики можуть не вимагати будь-яких технічних знань. Вони повинні бути зручними в оцінці змін, розробці бізнес-кейсів та визначенні нових вимог чи змін у проекті з функціональної точки зору.
ІсторіяАналіз даних, хоча здається, є новою гнівкою в наші дні, він починається з 1962 року, коли Джон Тукі писав про «Майбутнє аналізу даних». Повідомте, що про це вже згадувалося, і це почало відмічатися з 2006 року по 2011 рік і дотепер, де вчені-дані є найбільш затребуваними профілями роботи.Бізнес-аналітики прийшли до зростання в 1970-х, коли вони почали документувати всі ручні процеси. Вони виявили необхідність автоматизувати повторювані завдання, виявити проблеми та забезпечити якісні технології за рахунок потреб бізнесу. Протягом 1980-х років бізнес-аналітики еволюціонували для підтримки бізнес-цілей та ефективнішого посередництва між ІТ-ресурсами та бізнес-ресурсами.
Обов’язкиВченим-даним слід обробляти та витягувати велику кількість даних. Для цього потрібні поглиблені знання SQL для відокремлення наборів даних. Вони повинні володіти передовими знаннями машинного навчання, щоб вони могли самостійно вносити зміни в дані та отримувати більш глибоке розуміння.Бізнес-аналітикам потрібно зібрати та підготувати вимоги. Вони повинні готувати документи, а також аналізувати та моделювати всі вимоги. Після аналізу вони повинні прийняти необхідні зміни та передати те саме ІТ-команді. Після внесення змін вони повинні провести перевірку прийняття, щоб перевірити, чи відповідають вимогам.
ІнструментиІнструменти науковців даних - це не що інше, як зберігання даних, візуалізація даних та машинне навчання.Існують різні інструменти для бізнес-аналізу, такі як Blueprint, Axure, Bit impulse тощо, які покращують продуктивність.

Висновок - Data Scientist проти Business Analyst

Таким чином, і науковці даних, і бізнес-аналітики виконують завдання з підвищення цінності бізнесу. Різні ролі та обов'язки, які вони виконують, допомагають організації пізнати її цінність, і вони забезпечують спосіб покращення та підвищення її ринкової вартості. Удосконалення процесів бізнес-аналітиками та прогнози, зроблені вченими, допомагають компанії забезпечити безпечне сьогодення та світле майбутнє.

Рекомендована стаття

Це керівництво для Data Scientist та Business Analyst, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Business Analytics vs Business Intelligence
  2. 7 Найкорисніше порівняння між Business Analytics Vs Predictive Analytics
  3. Business Intelligence vs Business Analytics - що краще
  4. 9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining
  5. Інформатика та наука даних - знайдіть найкращі 8 порівнянь

Категорія:

Великі дані