علم البيانات مقابل تحليلات الأعمال: ما المسار الوظيفي الذي يجب أن تختاره؟

يعتبر علم البيانات مقابل تحليلات الأعمال كمجال للعمل أحد الارتباك الذي يعاني منه كل طالب في علوم البيانات والتحليلات ، وهو أمر مفهوم. غالبًا ما تستخدم هذه المصطلحات بالتبادل في الخطاب الشعبي بينما توجد في الواقع اختلافات جوهرية بين هذين المجالين.

في هذه المقالة ، دعنا نقسم الفرق بين علم البيانات وتحليلات الأعمال لمساعدتك على فهم كل منهما بشكل أفضل.

لنبدأ بفهم المشكلات التي يحلها محللو الأعمال وعلماء البيانات.

محللو الأعمال مقابل علماء البيانات - أنواع المشكلات التي يحلونها

هذا مثال مثير للاهتمام لفهم هذا.

لنفترض أنك تدير بنكًا - فأنت مسؤول عن تنفيذ مشروعين مهمين. معك فريق من علماء البيانات ومحللي الأعمال. المشروعان هما:

• ضع إستراتيجية لخطة عمل لتحديد عدد الموظفين المطلوبين للقيام بأعمال تجارية بقيمة XXXX دولار.
• تطوير نموذج لتحديد المعاملات الاحتيالية أو التي يحتمل أن تكون احتيالية في النظام.

أي فريق تعتقد أنه يجب تعيينه لأي فريق؟

إذا فكرت بعمق ، فسوف تدرك أن السؤال عن المشكلة الأولى يتعلق أكثر بوضع افتراضات العمل وتعديل الإستراتيجية من خلال إجراء تغييرات كلية. من الواضح أن القيام بذلك بنجاح يتطلب فهمًا جيدًا للأعمال ومهارات اتخاذ القرار. من ناحية أخرى ، يتعلق الثاني بإيجاد أنماط من البيانات واتخاذ قرارات ذات مغزى.

وبالتالي ، في حين أن المشروع الأول يوجه بشكل صحيح إلى فريق تحليل الأعمال ، فإن المشروع الثاني يخص فريق علوم البيانات.

بعد تسوية ذلك ، دعنا الآن نتعمق في كلا المجالين ونفهم المهارات المطلوبة للتفوق فيهما.

تحليل الأعمال

يتمثل دور Business Analytics في العمل كفجوة بين العمليات التجارية وتكنولوجيا المعلومات باستخدام تقنيات التحليلات وتقديم اقتراحات تعتمد على البيانات. نتيجة لذلك ، يجب أن يكون لدى محللي الأعمال فهم جيد للأعمال ومهارات البيانات الضرورية - مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والبرمجة وما إلى ذلك.

ماذا يفعل محلل الأعمال؟

يعمل محلل الأعمال كوسيط بين مجالات تكنولوجيا المعلومات والأعمال. هدفهم هو العثور على أفضل الطرق لتحسين العمليات وتعزيز الإنتاجية باستخدام البيانات والتكنولوجيا والتحليلات.

المهارات المطلوبة لتحليلات الأعمال

فيما يلي بعض المهارات المهمة المطلوبة إذا كنت ترغب في التفوق في تحليلات الأعمال:

• تفسير البيانات: تتعامل الشركات مع كومة متزايدة من البيانات.يجب على محللي الأعمال فهم وتفسير هذه البيانات وتنظيفها وفقًا لذلك والعثور على رؤى منها.
• سرد القصص والتصور: يعد توصيل النتائج مهمة أخرى مهمة لمحللي الأعمال.تعمل كجسر بين تكنولوجيا المعلومات والأعمال ويجب أن تكون قادرة على توصيل استنتاجاتهم بسلاسة إلى جميع الأطراف المعنية. يتضمن ذلك استخدام الوسائل المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية وما إلى ذلك.
• التفكير التحليلي: يحتاج محللو الأعمال إلى أن يكونوا صانعي قرار سريعين ، الأمر الذي يتطلب التفكير النقدي والتفكير المنطقي والتحليلات ، وما إلى ذلك. تصبح قدرات التفكير مفيدة في العمليات اليومية عندما يتعامل محللو الأعمال مع البيانات ويفهمونها.
• المهارات الإحصائية والرياضية: القدرة على وصف البيانات بشكل صحيح مهمة لتحليلات الأعمال.هذا يتطلب معرفة الأدوات الإحصائية والرياضية ذات الصلة. تكون هذه المهارة مفيدة أيضًا أثناء السيناريوهات عندما تكون هناك حاجة إليها للنمذجة أو الاستنتاج أو التقدير أو التنبؤ بناءً على البيانات الحالية.
• مهارات الاتصال: مهارات الاتصال اللفظي والكتابي مهمة لمحلل الأعمال.نظرًا لأنهم يملأون الفجوة بين مجالين مهمين ، فإنهم يعملون كمتصلين أساسيين ومقدمي المعلومات. في مثل هذا السيناريو ، يصبح من المهم أن تكون واضحًا وموجزًا ​​في اتصالك.

علم البيانات

علم البيانات هو مصطلح شامل يشمل الخوارزميات والإحصاءات وعلوم الكمبيوتر والتكنولوجيا الحليفة للتعمق في البيانات الضخمة والعثور على أنماط منها. الهدف من علم البيانات هو إجراء تنبؤات مستنيرة ومدعومة بالبيانات من خلال دراسة الاتجاهات والعادات السابقة وما إلى ذلك.

ماذا يفعل عالم البيانات؟

يعمل علماء البيانات باستخدام خوارزميات مختلفة - تتراوح من الخوارزميات الأصلية إلى خوارزميات التعلم الآلي إلى بيانات الأعمال وتحديد الأنماط. هذه الأنماط مفيدة للتنبؤ بالسلوك أو النتيجة المستقبلية. كما يقومون بإنشاء فرضيات مختلفة ، واختبارها بناءً على البيانات المتاحة ، وقبولها أو رفضها بناءً على نتائج الاختبار. الهدف العام هو عمل تنبؤات أفضل تؤدي إلى أهداف العمل الشاملة.

المهارات المطلوبة لعلوم البيانات

تشمل المهارات الأساسية المطلوبة لمهنة ناجحة في علم البيانات -

• الإحصاء والتحليل الإحصائي: نظرًا لأن تشكيل الفرضيات واختبارها جزءان مهمان من هذا الدور ، يجب على علماء البيانات أن يكونوا على دراية باختبارات إحصائية مختلفة ، ومقدرات الاحتمالية ، وما إلى ذلك.
• البرمجة وعلوم الكمبيوتر: مهارات علوم الكمبيوتر مهمة للغاية لعلماء البيانات لأنهم يعملون مع خوارزميات مختلفة.سيكون من الجيد أن تكون قادرًا على تحسين هذه الخوارزميات أو دراستها بعمق من منظور علوم الكمبيوتر. علاوة على ذلك ، يحتاجون إلى مهارات البرمجة للتعامل مع بيانات الأعمال والعثور على الأنماط. تتضمن بعض لغات البرمجة المهمة - Python و R.
• التعلم الآلي: يجب أن يكون علماء البيانات مألوفين وحتى عمليين في التعلم الآلي.يتضمن ذلك العمل مع خوارزميات ML المختلفة وتحليلها وتحسينها عند الاقتضاء. ساعد التعلم الآلي علماء البيانات في اكتشاف الكثير من البيانات أكثر من أي وقت مضى ، مما يجعلها أداة لا يمكن الاستغناء عنها في مجموعة أدوات عالم البيانات.
• تصور البيانات: في نهاية اليوم ، يُطلب من علماء البيانات أيضًا توصيل نتائجهم.يتطلب ذلك امتلاك مهارات تصور البيانات لتحويل البيانات الفنية إلى معلومات سهلة الفهم.

تحليلات الأعمال مقابل علوم البيانات - مقارنة شاملة

المسارات الوظيفية في تحليلات الأعمال وعلوم البيانات

يميل محللو الأعمال إلى التقدم في الأدوار الإستراتيجية الموجهة نحو الأعمال ، والتي تشمل أيضًا ريادة الأعمال. على العكس من ذلك ، فإن علماء البيانات أكثر اهتمامًا بالبحث والبرمجة ، مما يجعلهم أكثر ملاءمة لكونهم مديري المشاريع أو رؤساء علماء البيانات.

فيما يلي جدول موجز يسرد الخيارات الوظيفية المختلفة المتاحة في مجال تحليلات الأعمال وعلوم البيانات. يرجى ملاحظة أن الأدوار الوظيفية تتزايد في مستوى مناصبهم من أعلى إلى أسفل.

استنتاج

تعد كل من Business Analytics و Data Science مجالات جذابة ومبتكرة للغاية. إذا كنت مهتمًا بفهم البيانات ، فستجد نفسك راضيًا في أي من هذين المجالين. ومع ذلك ، هناك اختلافات طفيفة بين الاثنين - نأمل أن أوضحنا ذلك لك في هذا المقال!

إذا كنت تبحث عن وظيفة في تحليلات الأعمال ، فراجع برنامج الدراسات العليا التنفيذي في تحليلات الأعمال . كل ما تحتاجه هو الكفاءة في الرياضيات ، وسيهتم أعضاء هيئة التدريس المتمرسون لدينا بالباقي من أجلك. ستأخذك الدورة التدريبية الخاصة بنا إلى جميع المفاهيم والأدوات المهمة ، بما في ذلك Python و Tableau و Excel و MySQL وما إلى ذلك ، ومن خلال مساعدتنا المهنية ، نضمن أن تكون رحلتك معنا ذات مغزى إلى الأبد.