ビジネス分析とデータ分析：ビジネス分析とデータ分析の違い

企業は常に、生産性を向上させたり、より大きな成果を上げるのに役立つ新しいものやテクノロジーを探しています。 そのようなドメインの1つが分析です。

分析は、顧客獲得、顧客体験、ビジネスの成長、財務管理など、さまざまなセクションの新しい戦略を作成、実装、およびテストする際に企業を支援します。

ただし、分析は非常に幅広い分野であるため、特にビジネス分析とデータ分析の場合、その細分化は非常に混乱する可能性があります。 それらは互いに異なりますが、人々はこれらの用語を同じ意味で使用します。

そのため、本日はビジネス分析とデータ分析の違いについて説明します。 これら2つのフィールドの違いを調べ、それらが互いに異なる理由を理解します。

ビジネス分析とデータ分析：定義

ビジネス分析とデータ分析の最初の違いは、それらの定義にあります。 どちらもデータを使用して、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちますが、企業のさまざまなセクションをカバーしています。

ビジネス分析とは何ですか？

ビジネス分析とは、統計分析手法を使用して洞察を得て、企業が賢明な意思決定を行えるようにしながら、企業のデータを繰り返し調査することを指します。 これは、財務分析およびレポートツール、データマイニングツール、およびデータ視覚化ツールを使用してデータを適切に使用する方法を理解することに焦点を当てたビジネスインテリジェンスのサブカテゴリです。 目的は、企業のデータアプリケーションを簡素化して、弱点を特定し、価値を高め、現在の運用のコストを最適化することです。

ビジネス分析は、ビジネスが独自の問題を解決するのに役立つため、通常はパイプラインの最前線にあります。 データ分析はビジネスのデータ使用のバックエンドに重点を置いているため、これは大きな違いです。

簡単に言うと、ビジネス分析ではデータを使用して、ビジネスがさまざまな側面について賢明な意思決定を行うのを支援します。 これは、販売、財務、人材、製品開発、顧客サービスなど、ビジネスのほぼすべてのセクションで役立ちます。

データ分析とは何ですか？

データ分析は、大量の生データを収集して使用し、それに関する結論を導き出し、貴重な洞察を得ることに重点を置いています。

データ分析は、データの並べ替え、クレンジング、保存などのデータの分析と分類で構成され、同じパターンを識別します。 データ分析の最も人気のある側面の1つは、機械学習です。

機械学習を使用すると、大量のデータを処理し、そのフィールドについて正確な予測を行うことができるパターンを見つけることができます。 また、企業の複雑なビジネス上の問題を解決する洞察を生成するのにも役立ちます。

データ分析は、予測を行うことでより効率的になり、新しい戦略を考案するのに役立つため、企業にとって不可欠です。

ビジネス分析とデータ分析：給与

これらの役割の両方の平均賃金を見ると、ビジネス分析とデータ分析の間に少し違いがあることがわかります。

インドのデータアナリストの平均賃金は年間4.3ルピーです。 経験が1年未満のエントリーレベルのデータアナリストは、平均ボーナス、残業代、追加の特典を含めて年間3.44ルピーを受け取るため、この分野では経験が非常に重要です。

1〜4年の経験を持つデータアナリストは年間約4.15ルピーを獲得し、5〜9年の経験を持つこの分野の専門家は平均して年間6.73ルピーを獲得します。 一方、10年以上の経験を持つ経験豊富なデータアナリストは、平均して年間10ルピー以上を得ることができます。

インドのビジネスアナリストの平均賃金は年間6ルピーです。 このセクターの新入生は年間約3.5ルピーを稼ぎますが、1〜4年の経験を持つビジネスアナリストは平均して年間5.28ルピーを獲得します。 ほとんどのセクターと同様に、この分野では経験が非常に重要です。5年から9年の経験を持つ専門家は、年間8.3万ルピーを受け取るからです。

ただし、10年以上の経験を持つビジネスアナリストは年間10ルピーを受け取り、20年以上の経験を持つビジネスアナリストは年間20ルピーを受け取ります。

ご覧のとおり、これらのフィールドの支払い範囲は非常に似ていますが、ビジネス分析にはデータ分析と比較して高い上限があります。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

ビジネス分析とデータ分析：入力方法

ビジネス分析とデータ分析では、さまざまな業界スキルを身に付ける必要があるため、これらの業界に参入するにはさまざまな認定が必要になります。

データアナリスト、製品アナリスト、データサイエンティストなどのデータ分析の専門家は、予測分析、統計、データの視覚化、ビッグデータ分析などのさまざまなデータサイエンスの主題に精通している必要があります。

一方、ビジネス分析では、ビジネスの洞察力（ビジネスの問題を解決する鋭敏さ）、データの基礎、統計およびモデリングツール、最新の業界トレンドを追跡し、それに応じて決定を下す能力に精通している必要があります。

データ分析のコース

upGradでは、複数のデータ分析コースを提供しています。 あなたは私たちのデータサイエンスの科学のマスタープログラムに登録することができます。 このプログラムは、リバプールジョンムーア大学と提携して開始されました。 それは20か月続き、完全にオンラインです。

そのプログラムとは別に、データサイエンスプログラムのPG認定に登録することができます。 このプログラムはIIIT-Bで提供され、7か月間続きます。 IIIT-Bからのより詳細な学習体験が必要な場合は、データサイエンスプログラムのPGディプロマに登録できます。 これは、データサイエンスにおけるインド初のNASSCOM認定PGディプロマプログラムです。

ビジネス分析コース

ビジネス分析のキャリアを追求したい場合は、ビジネス分析認定プログラムに登録できます。 それは3か月間だけ続き、完全にオンラインです。 ビジネス分析のエグゼクティブ大学院プログラムもあります。 このプログラムは11か月間続き、100時間以上のライブセッションと8つ以上のケーススタディと課題を提供します。

もう1つの優れた短期コースは、ビジネス分析のグローバルマスター証明書です。これは6か月間続き、米国で32位にランクされている公立大学であるミシガン州立大学からの認定を取得します。

また、 IITデリービジネス分析コースをチェックすることもできます。 IITデリーはインドでトップの機関の1つであり、最も古いIITの1つでもあり、業界に関連性の高いコースを提供することに常に優れています。現在、IITデリーはupGradと提携して、これらのトップIITデリーコースをオンラインで取得しています。 機械学習、戦略的イノベーションのエグゼクティブ管理プログラム、デジタルマーケティング、ビジネス分析など、他にもさまざまなプログラムがあります。

最終的な考え

ビジネス分析とデータ分析の違いを理解するのは難しい場合があります。 ただし、上記の点は、これら2つのセクターの顕著な違いを示していると確信しています。

ビジネス分析は、意思決定のための洞察の収集に焦点を当てているため、経営のキャリアを追求したい場合に役立ちます。 このスキルを身に付けると、ビジネスリーダーとしての仕事がはるかに簡単になります。

一方、データ分析は、テクノロジー分野でのキャリアを追求したい場合に役立ちます。 洞察を得るためにデータを分析および解釈することに焦点を当てています。 通常、データ分析の専門家は大量のデータを処理するため、機械学習などの高度なツールを使用します。