Differenza tra scienza dei dati e analisi aziendale

Data Science vs Business Analytics come dominio di lavoro è una confusione con cui ogni studente di data science e analisi deve lottare, 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 data science e business analytics per aiutarti a capirli meglio.

Iniziamo con la comprensione dei problemi che risolvono analisti aziendali e data scientist.

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

Ecco un esempio interessante per capirlo.

Supponiamo che tu gestisca una banca: sei responsabile dell'attuazione di due progetti importanti. Con te c'è un team di data scientist e analisti aziendali. I due progetti sono:

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

Quale pensi che dovrebbe essere mappato a quale squadra?

Se rifletti a fondo, ti renderai conto che la domanda del primo problema riguarda più il fare ipotesi di business e modificare la strategia apportando modifiche macro. Per fare questo con successo è chiaramente necessaria una buona comprensione del business e capacità decisionali. D'altra parte, il secondo riguarda la ricerca di modelli dai dati e la presa di decisioni significative.

Pertanto, mentre il primo progetto si collega giustamente al team di analisi aziendale, il secondo al team di scienza dei dati.

Detto questo, ora approfondiamo entrambi questi domini e comprendiamo le abilità necessarie per eccellere in essi.

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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 comprensione 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 i domini IT e 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 pila di dati sempre crescente. 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 IT e business e dovrebbero essere in grado di comunicare le proprie conclusioni senza problemi a tutte le parti coinvolte. Ciò include l'utilizzo di ausili visivi come grafici, 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 rilevanti. Questa abilità è utile anche durante gli scenari in cui è necessario modellare, dedurre, stimare o prevedere in base ai dati correnti.
• Abilità comunicative: sia le abilità comunicative verbali che scritte sono importanti per un analista aziendale. Dal momento che colmano il divario tra due domini importanti, agiscono come comunicatori primari e fornitori di informazioni. In uno scenario del genere, diventa più importante essere chiari e concisi nella comunicazione.

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Scienza dei dati

La scienza dei dati è un termine generico che include algoritmi, statistiche, informatica e tecnologia alleata per approfondire i big data e trovare modelli da essi. L'obiettivo della scienza dei dati è fare previsioni informate e supportate dai dati studiando tendenze, 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 in base ai 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:

• Statistiche e analisi statistica: poiché la formazione e la verifica di ipotesi sono parti importanti di questo ruolo, i data scientist devono essere pratici con diversi test statistici, stimatori di verosimiglianza, ecc.
• Programmazione e informatica: le competenze informatiche sono estremamente importanti per i data scientist poiché lavorano con algoritmi diversi. Sarebbe bello poter ottimizzare questi algoritmi o studiarli a fondo dal punto di vista informatico. Inoltre, hanno bisogno di competenze di programmazione per gestire i dati aziendali e trovare modelli. Alcuni importanti linguaggi di programmazione includono: Python e R.
• Apprendimento automatico: i data scientist devono avere familiarità e persino pratico 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, anche i data scientist sono tenuti a comunicare le loro scoperte. 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 concisa 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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