Différence entre la science des données et l'analyse commerciale

Data Science vs Business Analytics en tant que domaine de travail est une confusion avec laquelle chaque étudiant en science des données et en analyse se débat, et c'est compréhensible. Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable dans le discours populaire alors qu'en réalité, il existe des différences fondamentales entre ces deux domaines.

Dans cet article, décomposons la différence entre la science des données et l'analyse commerciale pour vous aider à mieux les comprendre.

Commençons par comprendre les problèmes que les analystes métier et les data scientists résolvent.

Business Analysts vs Data Scientists - Les types de problèmes qu'ils résolvent

Voici un exemple intéressant pour comprendre cela.

Supposons que vous gérez une banque – vous êtes responsable de la mise en œuvre de deux projets importants. Avec vous, une équipe de data scientists et d'analystes métier. Les deux projets sont :

• Élabore un plan d'affaires pour identifier le nombre d'employés nécessaires pour faire des affaires d'une valeur de XXXX $.
• Développer un modèle pour identifier les transactions frauduleuses ou potentiellement frauduleuses dans le système.

Selon vous, lequel devrait être associé à quelle équipe ?

Si vous réfléchissez profondément, vous vous rendrez compte que la question du premier problème consiste davantage à faire des hypothèses commerciales et à modifier la stratégie en effectuant des changements macro. Pour y parvenir avec succès, il faut clairement une bonne compréhension des affaires et des compétences en matière de prise de décision. D'autre part, le second consiste à trouver des modèles à partir de données et à prendre des décisions significatives.

Ainsi, alors que le premier projet correspond à juste titre à l'équipe d'analyse métier, le second à l'équipe de science des données.

Ceci étant réglé, approfondissons maintenant ces deux domaines et comprenons les compétences requises pour y exceller.

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Analytique commerciale

Le rôle de Business Analytics est d'agir comme un fossé entre les opérations commerciales et l'informatique en utilisant des techniques d'analyse et en fournissant des suggestions basées sur les données. En conséquence, les analystes commerciaux doivent avoir une bonne compréhension des affaires et les compétences nécessaires en matière de données - comme les statistiques, l'informatique, la programmation, etc.

Que fait un Business Analyst ?

Un analyste d'affaires agit comme un médiateur entre les domaines informatiques et commerciaux. Leur objectif est de trouver les meilleurs moyens d'améliorer les processus et d'accroître la productivité en utilisant les données, la technologie et l'analyse.

Compétences requises pour l'analyse commerciale

Voici quelques compétences importantes requises si vous souhaitez exceller en Business Analytics :

• Interprétation des données : les entreprises traitent une pile de données de plus en plus importante. Les analystes commerciaux doivent comprendre et interpréter ces données, les nettoyer en conséquence et en tirer des enseignements.
• Narration et visualisation : La communication des résultats est une autre tâche importante des analystes commerciaux. Ils agissent comme un pont entre l'informatique et l'entreprise et doivent être en mesure de communiquer leurs conclusions de manière transparente à toutes les parties concernées. Cela inclut l'utilisation d'aides visuelles telles que des tableaux, des graphiques, etc.
• Raisonnement analytique : les analystes commerciaux doivent être des décideurs rapides, ce qui nécessite une réflexion critique, une réflexion logique, des analyses, etc. Les capacités de raisonnement sont utiles dans les opérations quotidiennes lorsque les analystes commerciaux traitent et donnent un sens aux données.
• Compétences statistiques et mathématiques : la capacité à décrire correctement les données est importante pour l'analyse commerciale. Cela nécessite de connaître les outils statistiques et mathématiques pertinents. Cette compétence est également utile lors de scénarios lorsqu'ils sont nécessaires pour modéliser, déduire, estimer ou prévoir sur la base des données actuelles.
• Compétences en communication : les compétences en communication verbale et écrite sont importantes pour un analyste commercial. Puisqu'ils comblent l'écart entre deux domaines importants, ils agissent en tant que principaux communicateurs et fournisseurs d'informations. Dans un tel scénario, il devient plus important d'être clair et concis dans votre communication.

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Sciences des données

La science des données est un terme générique qui inclut les algorithmes, les statistiques, l'informatique et les technologies connexes pour plonger profondément dans le Big Data et en trouver des modèles. L'objectif de la science des données est de faire des prédictions éclairées et fondées sur des données en étudiant les tendances, les habitudes, etc.

Que fait un Data Scientist ?

Les scientifiques des données travaillent avec différents algorithmes, allant des algorithmes natifs aux algorithmes d'apprentissage automatique en passant par les données commerciales et identifient des modèles. Ces modèles sont utiles pour prédire un comportement ou un résultat futur. Ils créent également différentes hypothèses, les testent en fonction des données disponibles et les acceptent ou les rejettent en fonction des résultats des tests. L'objectif global est de faire de meilleures prédictions qui conduisent à des objectifs commerciaux globaux.

Compétences requises pour la science des données

Les principales compétences requises pour une carrière réussie en science des données comprennent -

• Statistiques et analyse statistique : étant donné que la formation et le test d'hypothèses sont des éléments importants de ce rôle, les scientifiques des données doivent être pratiques avec différents tests statistiques, estimateurs de probabilité, etc.
• Programmation et informatique : les compétences en informatique sont extrêmement pertinentes pour les scientifiques des données, car ils travaillent avec différents algorithmes. Il serait bon de pouvoir optimiser ces algorithmes ou de les étudier en profondeur d'un point de vue informatique. De plus, ils ont besoin de compétences en programmation pour traiter les données commerciales et trouver des modèles. Certains langages de programmation importants incluent - Python et R.
• Apprentissage automatique : les spécialistes des données doivent être familiers et même avoir une expérience pratique de l'apprentissage automatique. Cela inclut de travailler avec différents algorithmes ML et de les analyser et de les optimiser au fur et à mesure des besoins. L'apprentissage automatique a aidé les scientifiques des données à découvrir beaucoup plus de données que jamais auparavant, ce qui en fait un outil irremplaçable dans la boîte à outils d'un scientifique des données.
• Visualisation des données : en fin de compte, les scientifiques des données sont également tenus de communiquer leurs conclusions. Cela nécessite d'avoir des compétences en visualisation de données pour convertir les données techniques en informations facilement compréhensibles.

Business Analytics vs Data Science - Une comparaison complète

Cheminements de carrière en analyse commerciale et en science des données

Les analystes commerciaux ont tendance à évoluer dans des rôles stratégiques plus axés sur les affaires, qui impliquent également l'entrepreneuriat. Au contraire, les data scientists sont plus dans la recherche et la programmation, ce qui les rend mieux adaptés pour être des chefs de projet ou des data scientists en chef.

Voici un tableau concis répertoriant les différentes options de carrière disponibles dans le domaine de l'analyse commerciale et de la science des données. Veuillez noter que les rôles professionnels augmentent dans leur niveau de position de haut en bas.

Conclusion

L'analyse commerciale et la science des données sont des domaines extrêmement invitants et innovants. Si vous souhaitez comprendre les données, vous serez satisfait dans l'un ou l'autre de ces domaines. Cependant, il existe des différences subtiles entre les deux - nous espérons que nous l'avons clarifié pour vous dans cet article !

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