Data Science Vs Business Analytics: quale percorso di carriera dovresti scegliere?

Data Science vs Business Analytics come dominio di lavoro è una confusione con cui ogni studente di data science e analisi lotta, e comprensibilmente. Questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile nel discorso popolare quando in realtà ci sono differenze fondamentali tra questi due domini.

In questo articolo, analizziamo la differenza tra scienza dei dati e analisi aziendale per aiutarti a comprenderle meglio.

Iniziamo con la comprensione dei problemi risolti da analisti aziendali e data scientist.

Analisti aziendali vs data scientist: i tipi di problemi che risolvono

Ecco un esempio interessante per capirlo.

Supponi di gestire una banca: sei responsabile dell'implementazione di due importanti progetti. Con te c'è un team di data scientist e analisti aziendali. I due progetti sono:

• Strategia di un piano aziendale per identificare il numero di dipendenti necessari per fare affari del valore di $ XXXX.
• Sviluppare un modello per identificare transazioni fraudolente o potenzialmente fraudolente nel sistema.

Quale pensi dovrebbe essere mappato a quale squadra?

Se rifletti profondamente, ti renderai conto che la domanda del primo problema riguarda più le ipotesi di business e la modifica della strategia apportando macro cambiamenti. Per fare ciò con successo sono chiaramente necessarie una buona comprensione degli affari e capacità decisionali. D'altra parte, il secondo riguarda la ricerca di schemi dai dati e il prendere decisioni significative.

Pertanto, mentre il primo progetto si associa giustamente al team di analisi aziendale, il secondo al team di data science.

Una volta stabilito ciò, approfondiamo ora entrambi questi domini e comprendiamo le competenze necessarie per eccellere in essi.

Analisi aziendale

Il ruolo di Business Analytics è quello di fungere da divario tra le operazioni aziendali e l'IT utilizzando tecniche di analisi e fornendo suggerimenti basati sui dati. Di conseguenza, gli analisti aziendali devono avere una buona conoscenza del business e le necessarie competenze sui dati, come statistica, informatica, programmazione, ecc.

Cosa fa un analista aziendale?

Un analista aziendale funge da mediatore tra l'IT e i domini aziendali. Il loro obiettivo è trovare i modi migliori per migliorare i processi e aumentare la produttività utilizzando dati, tecnologia e analisi.

Competenze richieste per Business Analytics

Ecco alcune competenze importanti richieste se desideri eccellere in Business Analytics:

• Interpretazione dei dati: le aziende hanno a che fare con una quantità sempre maggiore di dati.Gli analisti aziendali devono comprendere e interpretare questi dati, pulirli di conseguenza e ricavarne approfondimenti.
• Storytelling e visualizzazione: comunicare i risultati è un altro compito importante degli analisti aziendali.Fungono da ponte tra l'IT e il business e dovrebbero essere in grado di comunicare le loro conclusioni senza soluzione di continuità a tutte le parti coinvolte. Ciò include l'utilizzo di ausili visivi come diagrammi, grafici e così via.
• Ragionamento analitico: gli analisti aziendali devono prendere decisioni rapide, il che richiede pensiero critico, pensiero logico, analisi, ecc. Le capacità di ragionamento sono utili nelle operazioni quotidiane quando gli analisti aziendali gestiscono e danno un senso ai dati.
• Competenze statistiche e matematiche: la capacità di descrivere correttamente i dati è importante per l'analisi aziendale.Ciò richiede la conoscenza di strumenti statistici e matematici pertinenti. Questa abilità è utile anche durante gli scenari in cui sono necessari per modellare, dedurre, stimare o prevedere in base ai dati correnti.
• Abilità comunicative: le capacità comunicative sia verbali che scritte sono importanti per un analista aziendale.Poiché colmano il divario tra due importanti domini, agiscono come principali comunicatori e fornitori di informazioni. In uno scenario del genere, diventa più importante essere chiari e concisi nella comunicazione.

Scienza dei dati

La scienza dei dati è un termine generico che include algoritmi, statistiche, informatica e tecnologia alleata per fare un tuffo nei big data e trovare modelli da essi. L'obiettivo della scienza dei dati è fare previsioni informate e supportate dai dati studiando le tendenze precedenti, le abitudini, ecc.

Cosa fa un Data Scientist?

I data scientist lavorano con diversi algoritmi, che vanno dagli algoritmi nativi agli algoritmi di apprendimento automatico, ai dati aziendali e identificano i modelli. Questi modelli sono utili per prevedere comportamenti o risultati futuri. Creano anche diverse ipotesi, le testano sulla base dei dati disponibili e le accettano o rifiutano in base ai risultati del test. L'obiettivo generale è fare previsioni migliori che portino a obiettivi aziendali generali.

Competenze richieste per Data Science

Le competenze primarie richieste per una carriera di successo nella scienza dei dati includono:

• Statistica e analisi statistica: poiché la formazione e il test delle ipotesi sono parti importanti di questo ruolo, i data scientist devono essere pratici con diversi test statistici, stimatori di probabilità, ecc.
• Programmazione e informatica: le competenze informatiche sono estremamente rilevanti per i data scientist poiché lavorano con algoritmi diversi.Sarebbe bello poter ottimizzare questi algoritmi o studiarli a fondo dal punto di vista dell'informatica. Inoltre, hanno bisogno di competenze di programmazione per gestire i dati aziendali e trovare schemi. Alcuni importanti linguaggi di programmazione includono: Python e R.
• Apprendimento automatico: i data scientist devono avere familiarità e persino essere pratici con l'apprendimento automatico.Ciò include lavorare con diversi algoritmi ML e analizzarli e ottimizzarli come e quando richiesto. L'apprendimento automatico ha aiutato i data scientist a scoprire molto di più dai dati che mai, rendendolo uno strumento insostituibile nel toolkit di un data scientist.
• Visualizzazione dei dati: alla fine della giornata, anche i data scientist sono tenuti a comunicare i loro risultati.Ciò richiede capacità di visualizzazione dei dati per convertire i dati tecnici in informazioni facilmente comprensibili.

Business Analytics vs Data Science: un confronto completo

Percorsi di carriera in Business Analytics e Data Science

Gli analisti aziendali tendono a progredire in ruoli strategici più orientati al business, che coinvolgono anche l'imprenditorialità. Al contrario, i data scientist sono più interessati alla ricerca e alla programmazione, il che li rende più adatti per essere project manager o head data scientist.

Ecco una tabella sintetica che elenca le diverse opzioni di carriera disponibili nel campo Business Analytics e Data Science. Si prega di notare che i ruoli di lavoro stanno aumentando nel loro livello di posizione dall'alto verso il basso.

Conclusione

Sia la Business Analytics che la Data Science sono campi estremamente invitanti e innovativi. Se sei interessato a comprendere i dati, ti ritroverai soddisfatto in uno di questi campi. Tuttavia, ci sono sottili differenze tra i due - speriamo di averlo chiarito per te in questo articolo!

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