Business Analytics Vs Data Analytics: Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics
Veröffentlicht: 2021-02-17Unternehmen sind immer auf der Suche nach neuen Dingen und Technologien, die ihre Produktivität steigern oder ihnen helfen können, bessere Ergebnisse zu erzielen. Eine solche Domäne ist die Analytik.
Analytics hilft Unternehmen beim Erstellen, Implementieren und Testen neuer Strategien für verschiedene Bereiche, darunter Kundenakquise, Kundenerlebnis, Geschäftswachstum, Finanzmanagement und vieles mehr.
Da Analytics jedoch ein so weites Feld ist, können seine Unterteilungen ziemlich verwirrend werden, insbesondere wenn es um Business Analytics vs. Data Analytics geht. Obwohl sie sich voneinander unterscheiden, werden diese Begriffe synonym verwendet.
Deshalb besprechen wir heute den Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics. Wir werden die Unterschiede zwischen diesen beiden Feldern untersuchen und verstehen, warum sie sich voneinander unterscheiden:
Inhaltsverzeichnis
Business Analytics vs. Datenanalyse: Definition
Der erste Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics liegt in ihren Definitionen. Beide verwenden Daten, um einem Unternehmen zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, aber sie decken verschiedene Bereiche eines Unternehmens ab.
Was ist Business Analytics?
Business Analytics bezieht sich auf die iterative Exploration der Daten eines Unternehmens unter Verwendung statistischer Analysetechniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, damit sie intelligente Entscheidungen treffen können. Es ist eine Unterkategorie von Business Intelligence, die sich auf die Verwendung von Finanzanalyse- und Berichtstools, Data-Mining-Tools und Datenvisualisierungstools konzentriert, um herauszufinden, wie Daten richtig verwendet werden. Ziel ist es, die Datenanwendung für Unternehmen zu vereinfachen, um Schwachstellen zu identifizieren, den Wert zu steigern und die Kosten für den laufenden Betrieb zu optimieren.
Business Analytics hilft einem Unternehmen bei der Lösung seiner einzigartigen Probleme und steht daher normalerweise an der Spitze der Pipeline. Dies ist ein großer Unterschied, da sich die Datenanalyse mehr auf das Backend der Datennutzung des Unternehmens konzentriert.
Einfach ausgedrückt, verwendet Business Analytics Daten, um dem Unternehmen zu helfen, intelligente Entscheidungen zu seinen verschiedenen Aspekten zu treffen. Es kann in fast allen Bereichen eines Unternehmens hilfreich sein, einschließlich Vertrieb, Finanzen, Personalwesen, Produktentwicklung, Kundendienst usw.
Was ist Datenanalyse?
Die Datenanalyse konzentriert sich auf das Sammeln und Verwenden großer Mengen von Rohdaten, um daraus Rückschlüsse zu ziehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Datenanalyse besteht aus der Analyse und Kategorisierung von Daten, einschließlich Sortierung, Bereinigung und Speicherung der Daten, während Muster darin identifiziert werden. Einer der beliebtesten Aspekte der Datenanalyse ist maschinelles Lernen.
Mit maschinellem Lernen können Sie riesige Datenmengen verarbeiten und Muster finden, mit denen Sie genaue Vorhersagen über dieses Feld treffen können. Es hilft Ihnen auch, Erkenntnisse zu gewinnen, die komplexe Geschäftsprobleme für Ihr Unternehmen lösen.
Datenanalyse ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie ihnen hilft, effizienter zu werden und neue Strategien zu entwickeln, indem sie Vorhersagen treffen.
Business Analytics vs. Data Analytics: Gehalt
Wenn wir uns die Durchschnittsvergütung für diese beiden Rollen ansehen, stellen wir fest, dass es einen kleinen Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics gibt.
Das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten in Indien beträgt INR 4,3 Lakh pro Jahr. Erfahrung ist in diesem Bereich sehr wichtig, da ein Datenanalyst auf Einstiegsebene mit weniger als einem Jahr Erfahrung 3,44 INR pro Jahr erhält, einschließlich des durchschnittlichen Bonus, der Überstundenvergütung und zusätzlicher Leistungen.
Ein Datenanalyst mit ein bis vier Jahren Erfahrung verdient etwa 4,15 Lakh pro Jahr, während ein Fachmann in diesem Bereich mit fünf bis neun Jahren Erfahrung durchschnittlich 6,73 Lakh pro Jahr erhält. Andererseits kann ein erfahrener Datenanalyst mit mehr als 10 Jahren Erfahrung im Durchschnitt mehr als 10.000 INR pro Jahr erhalten.
Das durchschnittliche Gehalt eines Wirtschaftsanalysten in Indien beträgt INR 6 Lakh pro Jahr. Ein Neuling in diesem Sektor verdient etwa 3,5 Lakh pro Jahr, während ein Business Analyst mit ein bis vier Jahren Erfahrung durchschnittlich 5,28 Lakh pro Jahr verdient. Wie in den meisten Branchen ist Erfahrung in diesem Bereich sehr wichtig, da Fachleute mit fünf bis neun Jahren Erfahrung 8,3 Lakh INR pro Jahr erhalten.
Ein Business Analyst mit mehr als 10 Jahren Erfahrung erhält jedoch 10.000 INR pro Jahr, während ein Business Analyst mit mehr als 20 Jahren Erfahrung 20.000 INR pro Jahr erhält.
Wie Sie sehen können, ist die Gehaltsspanne für diese Bereiche ziemlich ähnlich, aber Business Analytics hat im Vergleich zu Data Analytics eine höhere Obergrenze.
Lernen Sie Datenwissenschaftskurse von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.
Business Analytics vs. Data Analytics: Wie man einsteigt
Business Analytics und Data Analytics erfordern, dass Sie unterschiedliche Branchenkenntnisse entwickeln, und daher benötigen Sie unterschiedliche Zertifizierungen, um in diese Branchen einzusteigen.
Datenanalyseberufe wie Datenanalyst, Produktanalyst und Datenwissenschaftler erfordern, dass Sie mit verschiedenen datenwissenschaftlichen Themen vertraut sind, darunter prädiktive Analyse, Statistik, Datenvisualisierung und Big-Data-Analyse.
Auf der anderen Seite erfordert Business Analytics, dass Sie mit Geschäftssinn (der Scharfsinn, Geschäftsprobleme zu lösen), Datengrundlagen, Statistik- und Modellierungstools sowie der Fähigkeit, die neuesten Branchentrends zu verfolgen und entsprechende Entscheidungen zu treffen, vertraut sind.
Kurse für Datenanalyse
Bei upGrad bieten wir mehrere Datenanalysekurse an. Sie können sich für unseren Master of Science in Data Science einschreiben . Wir haben dieses Programm in Partnerschaft mit der Liverpool John Moores University ins Leben gerufen. Es dauert 20 Monate und ist komplett online.
Abgesehen von diesem Programm können Sie sich für unser PG-Zertifizierungsprogramm für Data Science anmelden . Wir bieten dieses Programm mit IIIT-B an und dauern sieben Monate. Wenn Sie eine detailliertere Lernerfahrung von IIIT-B wünschen, können Sie sich für das PG Diploma in Data Science-Programm anmelden . Es ist Indiens erstes NASSCOM-zertifiziertes PG-Diplomprogramm in Datenwissenschaft.
Business-Analytics-Kurse
Wenn Sie eine Karriere im Bereich Business Analytics bevorzugen, können Sie sich für unser Business Analytics-Zertifizierungsprogramm anmelden . Es dauert nur drei Monate und ist vollständig online. Außerdem gibt es unser Executive Post-Graduate Program in Business Analytics . Dieses Programm dauert elf Monate und bietet mehr als 100 Stunden Live-Sitzungen und mehr als 8 Fallstudien und Aufgaben.
Ein weiterer ausgezeichneter Kurzzeitkurs ist das Global Master Certificate in Business Analytics , das sechs Monate dauert und Ihnen eine Zertifizierung der Michigan State University, der 32. öffentlichen Universität in den USA, verleiht.
Sie können sich auch den IIT Delhi Business Analytics Course ansehen . IIT Delhi ist eines der Top-Institute in Indien und auch eines der ältesten IITs und zeichnet sich immer durch hochgradig branchenrelevante Kurse aus. Jetzt hat sich IIT Delhi mit upGrad zusammengetan, um diese Top-IIT-Delhi-Kurse online zu stellen. Sie haben eine Vielzahl anderer Programme wie Machine Learning, Executive Management Program in Strategic Innovation, Digital Marketing und Business Analytics usw.
Abschließende Gedanken
Den Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics herauszufinden, kann eine Herausforderung sein. Wir sind jedoch sicher, dass die oben genannten Punkte die bemerkenswerten Unterschiede zwischen diesen beiden Sektoren verdeutlicht haben.
Business Analytics ist für Sie hilfreich, wenn Sie eine Karriere im Management anstreben, da sie sich darauf konzentriert, Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu sammeln. Mit dieser Fähigkeit wird Ihre Arbeit als Unternehmensleiter viel einfacher.
Andererseits ist die Datenanalyse für Sie nützlich, wenn Sie eine Karriere im Technologiesektor anstreben. Es konzentriert sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Normalerweise arbeiten Datenanalyse-Experten mit einer riesigen Datenmenge, sodass sie fortschrittliche Tools wie maschinelles Lernen verwenden.
Was ist der Unterschied zwischen Datenanalyse und Data Mining?
Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten analysiert und organisiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, während Data Mining ein Prozess zum Extrahieren wichtiger Muster aus großen Datensätzen ist. Bei der Datenanalyse kann der Datensatz klein, mittel oder groß sein, während er beim Data Mining normalerweise groß und strukturiert ist. Obwohl sich diese Begriffe unterscheiden, sind sie beide Teilmengen von Business Intelligence und haben Einfluss auf den Erfolg einer Organisation.
Was sind die Hauptaufgaben eines Produktanalysten?
Wie der Name schon sagt, besteht die Hauptaufgabe eines Produktanalysten darin, den Lebenszyklus eines Produkts im Auge zu behalten. Von der Identifizierung von Zielmärkten bis hin zur Recherche und Entwicklung von Marketingstrategien ist die Rolle eines Produktanalysten in einer Organisation von entscheidender Bedeutung. Da sie mit verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens zusammenarbeiten, müssen sie Markttrends im Auge behalten und Daten über Produkte sammeln. Bestimmte Produktanalysten befragen sogar Kunden, um Feedback zu erhalten, und verwenden diese Daten dann, um Verbesserungen am Produkt vorzunehmen. Es liegt in ihren Händen, sicherzustellen, dass ein Produkt geeignet und profitabel ist.
Lohnt sich die Zertifizierung zum upGrad Master of Science in Data Science?
Ja, so ist es. Wenn Sie die Welt der Analytik begeistert, sollten Sie unbedingt dieses Zertifizierungsprogramm machen. Um teilnahmeberechtigt zu sein, benötigen Sie lediglich einen Bachelor-Abschluss mit 50 % Punktzahl ohne Programmiererfahrung. Sie erhalten ein gründliches Verständnis der Python-Programmierung, des maschinellen Lernens, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Geschäftsanalyse und des Data Engineering. Es handelt sich um ein 100-prozentiges Fernlernprogramm, das eine zeitnahe Lösung von Zweifeln bietet. Nach dem Kurs können Sie Berufsbilder wie Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Product Analyst und Business Analyst erkunden.