Diferencia entre ciencia de datos y análisis empresarial

Data Science vs Business Analytics como un dominio de trabajo es una confusión con la que luchan todos los estudiantes de ciencia de datos y análisis, y es comprensible. Estos términos a menudo se usan indistintamente en el discurso popular cuando en realidad existen diferencias fundamentales entre estos dos dominios.

En este artículo, analicemos la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis empresarial para ayudarlo a comprender mejor cada uno.

Comencemos por comprender los problemas que resuelven los analistas de negocios y los científicos de datos.

Analistas de negocios versus científicos de datos: los tipos de problemas que resuelven

Aquí hay un ejemplo interesante para entender esto.

Suponga que administra un banco: es responsable de implementar dos proyectos importantes. Con usted está un equipo de científicos de datos y analistas de negocios. Los dos proyectos son:

• Estrategias de un plan de negocios para identificar la cantidad de empleados necesarios para hacer negocios por un valor de $XXXX.
• Desarrollar un modelo para identificar transacciones fraudulentas o potencialmente fraudulentas en el sistema.

¿Cuál crees que debería asignarse a qué equipo?

Si piensa profundamente, se dará cuenta de que la pregunta del primer problema se trata más de hacer suposiciones comerciales y modificar la estrategia haciendo cambios macro. Para hacer esto con éxito, claramente se requiere una buena comprensión empresarial y habilidades para la toma de decisiones. Por otro lado, el segundo se trata de encontrar patrones a partir de datos y tomar decisiones significativas.

Por lo tanto, mientras que el primer proyecto se asigna correctamente al equipo de análisis comercial, el segundo al equipo de ciencia de datos.

Con eso resuelto, profundicemos ahora en estos dos dominios y comprendamos las habilidades necesarias para sobresalir en ellos.

Aprenda cursos de Business Analytics en línea de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.

Análisis de negocio

El papel de Business Analytics es actuar como una brecha entre las operaciones comerciales y TI mediante el uso de técnicas de análisis y proporcionando sugerencias basadas en datos. Como resultado, los analistas comerciales deben tener una buena comprensión comercial y las habilidades de datos necesarias, como estadísticas, informática, programación, etc.

¿Qué hace un Analista de Negocios?

Un analista comercial actúa como mediador entre TI y los dominios comerciales. Su objetivo es encontrar las mejores formas de mejorar los procesos y mejorar la productividad mediante el uso de datos, tecnología y análisis.

Habilidades requeridas para Business Analytics

Aquí hay algunas habilidades importantes requeridas si desea sobresalir en Business Analytics:

• Interpretación de datos: las empresas se ocupan de una pila de datos cada vez mayor. Los analistas de negocios deben comprender e interpretar estos datos, limpiarlos en consecuencia y encontrar información a partir de ellos.
• Narración y visualización: Comunicar los hallazgos es otra tarea importante de los analistas de negocios. Actúan como un puente entre TI y el negocio y deberían poder comunicar sus conclusiones sin problemas a todas las partes involucradas. Esto incluye el uso de ayudas visuales como tablas, gráficos, etc.
• Razonamiento analítico: los analistas de negocios deben ser rápidos en la toma de decisiones, lo que requiere pensamiento crítico, pensamiento lógico, análisis, etc. Las habilidades de razonamiento son útiles en las operaciones diarias cuando los analistas de negocios manejan y dan sentido a los datos.
• Habilidades estadísticas y matemáticas: la capacidad de describir correctamente los datos es importante para el análisis empresarial. Esto requiere conocer herramientas estadísticas y matemáticas relevantes. Esta habilidad también es útil durante los escenarios en los que se necesitan modelar, inferir, estimar o pronosticar en función de los datos actuales.
• Habilidades de comunicación: tanto las habilidades de comunicación verbal como escrita son importantes para un analista de negocios. Dado que llenan la brecha entre dos dominios importantes, actúan como comunicadores primarios y proveedores de información. En tal escenario, se vuelve más importante ser claro y conciso en su comunicación.

Explore nuestros programas de Business Analytics de las mejores universidades del mundo

Ciencia de los datos

La ciencia de datos es un término general que incluye algoritmos, estadísticas, informática y tecnología aliada para profundizar en los grandes datos y encontrar patrones a partir de ellos. El objetivo de la ciencia de datos es hacer predicciones informadas y respaldadas por datos mediante el estudio de tendencias, hábitos, etc. anteriores.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos trabajan con diferentes algoritmos, desde algoritmos nativos hasta algoritmos de aprendizaje automático, datos comerciales e identificación de patrones. Estos patrones son útiles para predecir comportamientos o resultados futuros. También crean diferentes hipótesis, las prueban en función de los datos disponibles y las aceptan o rechazan en función de los resultados de la prueba. El objetivo general es hacer mejores predicciones que conduzcan a objetivos comerciales generales.

Habilidades requeridas para la ciencia de datos

Las habilidades principales requeridas para una carrera exitosa en ciencia de datos incluyen:

• Estadísticas y análisis estadístico: dado que la formación y prueba de hipótesis son partes importantes de este rol, los científicos de datos deben ser prácticos con diferentes pruebas estadísticas, estimadores de probabilidad, etc.
• Programación e informática: las habilidades informáticas son extremadamente relevantes para los científicos de datos, ya que trabajan con diferentes algoritmos. Sería bueno poder optimizar estos algoritmos o estudiarlos profundamente desde una perspectiva informática. Además, necesitan habilidades de programación para manejar datos comerciales y encontrar patrones. Algunos lenguajes de programación importantes incluyen: Python y R.
• Aprendizaje automático: los científicos de datos deben estar familiarizados e incluso tener experiencia con el aprendizaje automático. Esto incluye trabajar con diferentes algoritmos de ML y analizarlos y optimizarlos cuando sea necesario. El aprendizaje automático ha ayudado a los científicos de datos a descubrir mucho más de los datos que nunca, lo que lo convierte en una herramienta insustituible en el conjunto de herramientas de un científico de datos.
• Visualización de datos: al final del día, los científicos de datos también deben comunicar sus hallazgos. Esto requiere tener habilidades de visualización de datos para convertir datos técnicos en información fácilmente comprensible.

Business Analytics vs Data Science: una comparación exhaustiva

Trayectorias profesionales en Business Analytics y Data Science

Los analistas comerciales tienden a progresar en roles estratégicos más orientados a los negocios, que también involucran el espíritu empresarial. Por el contrario, los científicos de datos están más interesados ​​​​en la investigación y la programación, lo que los hace más adecuados para ser gerentes de proyectos o científicos de datos principales.

Aquí hay una tabla concisa que enumera las diferentes opciones de carrera disponibles en el campo de Business Analytics y Data Science. Tenga en cuenta que los roles de trabajo están aumentando en su nivel de posición de arriba a abajo.

Conclusión

Tanto Business Analytics como Data Science son campos extremadamente atractivos e innovadores. Si está interesado en comprender los datos, se encontrará satisfecho en cualquiera de estos campos. Sin embargo, existen diferencias sutiles entre los dos. ¡Esperamos haberlo aclarado en este artículo!

Si está buscando una carrera en Business Analytics, consulte nuestro programa de posgrado ejecutivo en Business Analytics . Todo lo que necesita es una aptitud para las Matemáticas, y nuestro profesorado experimentado se encargará del resto por usted. Nuestro curso lo llevará a través de todos los conceptos y herramientas importantes, incluidos Python, Tableau, Excel, MySQL, etc. Y, con nuestra asistencia profesional, nos aseguramos de que su viaje con nosotros sea significativo para siempre.