Data Science vs. Business Analytics: Welchen Karriereweg sollten Sie wählen?

Data Science vs. Business Analytics als Arbeitsdomäne ist eine Verwirrung, mit der jeder Student der Data Science und Analytik zu kämpfen hat, und das verständlicherweise. Diese Begriffe werden im populären Diskurs oft synonym verwendet, obwohl es in Wirklichkeit grundlegende Unterschiede zwischen diesen beiden Bereichen gibt.

Lassen Sie uns in diesem Artikel den Unterschied zwischen Data Science und Business Analytics aufschlüsseln, damit Sie beide besser verstehen.

Beginnen wir damit, die Probleme zu verstehen, die Business-Analysten und Data Scientists lösen.

Business Analysts vs. Data Scientists – die Arten von Problemen, die sie lösen

Hier ist ein interessantes Beispiel, um dies zu verstehen.

Angenommen, Sie leiten eine Bank – Sie sind für die Umsetzung zweier wichtiger Projekte verantwortlich. Mit Ihnen ist ein Team aus Data Scientists und Business Analysten. Die beiden Projekte sind:

• Erstellen Sie einen Geschäftsplan, um die Anzahl der Mitarbeiter zu ermitteln, die erforderlich sind, um Geschäfte im Wert von XXXX $ zu tätigen.
• Entwickeln Sie ein Modell, um betrügerische oder potenziell betrügerische Transaktionen im System zu identifizieren.

Welcher sollte Ihrer Meinung nach welchem ​​Team zugeordnet werden?

Wenn Sie gründlich nachdenken, werden Sie feststellen, dass es bei der Frage des ersten Problems eher darum geht, geschäftliche Annahmen zu treffen und die Strategie durch Makroänderungen zu modifizieren. Um dies erfolgreich zu tun, sind eindeutig ein gutes Geschäftsverständnis und Entscheidungskompetenzen erforderlich. Auf der anderen Seite geht es darum, Muster aus Daten zu finden und sinnvolle Entscheidungen zu treffen.

Während also das erste Projekt dem Business-Analyse-Team zugeordnet ist, ist das zweite dem Data-Science-Team zugeordnet.

Lassen Sie uns nun, nachdem dies geklärt ist, tiefer in diese beiden Bereiche eintauchen und die Fähigkeiten verstehen, die erforderlich sind, um in ihnen hervorragende Leistungen zu erbringen.

Geschäftsanalysen

Die Rolle von Business Analytics besteht darin, als Lücke zwischen dem Geschäftsbetrieb und der IT zu fungieren, indem Analysetechniken verwendet und datengesteuerte Vorschläge bereitgestellt werden. Business Analysten müssen daher über ein gutes Geschäftsverständnis und notwendige Datenkenntnisse verfügen – wie Statistik, Informatik, Programmierung usw.

Was macht ein Business Analyst?

Ein Business Analyst fungiert als Vermittler zwischen IT- und Geschäftsdomänen. Ihr Ziel ist es, die besten Wege zu finden, um Prozesse zu verbessern und die Produktivität durch den Einsatz von Daten, Technologie und Analysen zu steigern.

Erforderliche Fähigkeiten für Business Analytics

Hier sind einige wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, wenn Sie sich in Business Analytics auszeichnen möchten:

• Dateninterpretation: Unternehmen müssen mit einer ständig wachsenden Menge an Daten umgehen.Business-Analysten müssen diese Daten verstehen und interpretieren, sie entsprechend bereinigen und daraus Erkenntnisse gewinnen.
• Storytelling und Visualisierung: Die Vermittlung der Erkenntnisse ist eine weitere wichtige Aufgabe von Business Analysten.Sie fungieren als Brücke zwischen IT und Business und sollen ihre Schlussfolgerungen nahtlos an alle Beteiligten kommunizieren können. Dazu gehört die Verwendung visueller Hilfsmittel wie Diagramme, Grafiken usw.
• Analytisches Denken: Business-Analysten müssen schnelle Entscheidungsträger sein, was kritisches Denken, logisches Denken, Analytik usw. erfordert. Die logischen Fähigkeiten sind im täglichen Betrieb nützlich, wenn Business-Analysten mit Daten umgehen und diese sinnvoll interpretieren.
• Statistische und mathematische Fähigkeiten: Die Fähigkeit, die Daten richtig zu beschreiben, ist wichtig für Business Analytics.Dies erfordert die Kenntnis relevanter statistischer und mathematischer Werkzeuge. Diese Fähigkeit ist auch in Szenarien nützlich, in denen sie basierend auf den aktuellen Daten modellieren, ableiten, schätzen oder prognostizieren müssen.
• Kommunikationsfähigkeiten: Sowohl mündliche als auch schriftliche Kommunikationsfähigkeiten sind für einen Business Analyst wichtig.Da sie die Lücke zwischen zwei wichtigen Domänen füllen, fungieren sie als primäre Kommunikatoren und Informationsanbieter. In einem solchen Szenario wird es wichtiger, in Ihrer Kommunikation klar und prägnant zu sein.

Datenwissenschaft

Data Science ist ein Überbegriff, der Algorithmen, Statistik, Informatik und verwandte Technologien umfasst, um tief in Big Data einzutauchen und Muster daraus zu finden. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, fundierte, datengestützte Vorhersagen zu treffen, indem frühere Trends, Gewohnheiten usw. untersucht werden.

Was macht ein Data Scientist?

Data Scientists arbeiten mit unterschiedlichen Algorithmen – von nativen Algorithmen über Machine-Learning-Algorithmen bis hin zu Geschäftsdaten und identifizieren Muster. Diese Muster sind nützlich, um zukünftiges Verhalten oder Ergebnis vorherzusagen. Sie erstellen auch verschiedene Hypothesen, testen sie auf der Grundlage der verfügbaren Daten und akzeptieren oder verwerfen sie auf der Grundlage der Testergebnisse. Das übergeordnete Ziel besteht darin, bessere Vorhersagen zu treffen, die zu allgemeinen Geschäftszielen führen.

Erforderliche Fähigkeiten für Data Science

Zu den wichtigsten Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind, gehören:

• Statistik und statistische Analyse: Da die Bildung und Prüfung von Hypothesen wichtige Bestandteile dieser Rolle sind, müssen Datenwissenschaftler mit verschiedenen statistischen Tests, Wahrscheinlichkeitsschätzern usw. praktisch umgehen können.
• Programmierung und Informatik: Informatikkenntnisse sind für Data Scientists extrem relevant, da sie mit unterschiedlichen Algorithmen arbeiten.Es wäre gut, wenn man diese Algorithmen optimieren oder tiefgreifend aus Informatik-Perspektive studieren könnte. Darüber hinaus benötigen sie Programmierkenntnisse, um mit Geschäftsdaten umzugehen und Muster zu finden. Einige wichtige Programmiersprachen sind – Python und R.
• Maschinelles Lernen: Data Scientists müssen mit maschinellem Lernen vertraut und sogar praktisch sein.Dazu gehört, mit unterschiedlichen ML-Algorithmen zu arbeiten und diese bei Bedarf zu analysieren und zu optimieren. Maschinelles Lernen hat Datenwissenschaftlern geholfen, viel mehr aus Daten als je zuvor aufzudecken, was es zu einem unersetzlichen Werkzeug im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers macht.
• Datenvisualisierung: Am Ende des Tages sind auch Data Scientists gefordert, ihre Erkenntnisse zu kommunizieren.Dies erfordert Fähigkeiten zur Datenvisualisierung, um technische Daten in leicht verständliche Informationen umzuwandeln.

Business Analytics vs. Data Science – ein umfassender Vergleich

Karrierewege in Business Analytics und Data Science

Business Analysten neigen dazu, in eher geschäftsorientierten strategischen Rollen voranzukommen, die auch Unternehmertum beinhalten. Im Gegensatz dazu beschäftigen sich Data Scientists eher mit Forschung und Programmierung, wodurch sie sich besser als Projektmanager oder Head Data Scientists eignen.

Hier ist eine übersichtliche Tabelle, die die verschiedenen Karrieremöglichkeiten im Bereich Business Analytics und Data Science auflistet. Bitte beachten Sie, dass die Jobrollen in ihrer Positionsebene von oben nach unten ansteigen.

Fazit

Sowohl Business Analytics als auch Data Science sind äußerst einladende und innovative Bereiche. Wenn Sie daran interessiert sind, Daten zu verstehen, werden Sie in beiden Bereichen zufrieden sein. Es gibt jedoch feine Unterschiede zwischen den beiden – wir hoffen, dass wir das in diesem Artikel für Sie klargestellt haben!

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