データサイエンスとビジネス分析の違い

仕事の領域としてのデータ サイエンスとビジネス分析は、データ サイエンスと分析のすべての学生が苦労する 1 つの混乱であり、当然のことです。 これらの用語は、実際にはこれら 2 つのドメインの間に根本的な違いがある場合でも、一般的な談話ではしばしば同じ意味で使用されます。

この記事では、データ サイエンスとビジネス分析の違いを分析して、それぞれをよりよく理解できるようにします。

ビジネス アナリストとデータ サイエンティストが解決する問題を理解することから始めましょう。

ビジネス アナリスト vs データ サイエンティスト – 彼らが解決する問題の種類

これを理解するための興味深い例を次に示します。

あなたが銀行を経営しているとします。あなたは 2 つの重要なプロジェクトの実施を担当しています。 あなたと一緒にデータサイエンティストとビジネスアナリストのチームです。 2 つのプロジェクトは次のとおりです。

• 戦略 $XXXX に相当するビジネスを行うために必要な従業員数を特定するビジネス プラン。
• システム内の不正または不正の可能性のあるトランザクションを識別するモデルを開発します。

どちらをどのチームにマッピングする必要があると思いますか?

深く考えてみると、最初の問題の課題は、ビジネス上の仮定を作成し、マクロの変更を加えて戦略を修正することであることがわかります。 これを成功させるには、ビジネスに対する十分な理解と意思決定のスキルが必要であることは明らかです。 一方、2 つ目は、データからパターンを見つけて意味のある決定を下すことです。

したがって、最初のプロジェクトはビジネス分析チームに正しくマッピングされますが、2 番目のプロジェクトはデータ サイエンス チームにマッピングされます。

これで解決したので、これらの両方のドメインをさらに深く掘り下げて、それらで優れたスキルを発揮するために必要なスキルを理解しましょう。

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ビジネス分析

ビジネス分析の役割は、分析手法を使用し、データ駆動型の提案を提供することによって、ビジネス オペレーションと IT の間のギャップとして機能することです。 その結果、ビジネス アナリストは、ビジネスをよく理解し、必要なデータ スキル (統計、コンピューター サイエンス、プログラミングなど) を備えている必要があります。

ビジネスアナリストは何をしますか？

ビジネス アナリストは、IT ドメインとビジネス ドメインの間の仲介者として機能します。 彼らの目標は、データ、テクノロジー、および分析を使用して、プロセスを改善し、生産性を向上させる最善の方法を見つけることです。

ビジネス分析に必要なスキル

ビジネス分析で優れたスキルを発揮するには、次のような重要なスキルが必要です。

• データの解釈:ビジネスは、増え続けるデータの山を処理します。 ビジネス アナリストは、このデータを理解して解釈し、それに応じてクリーニングし、そこから洞察を得る必要があります。
• ストーリーテリングと視覚化:調査結果を伝えることは、ビジネス アナリストのもう 1 つの重要なタスクです。 彼らは IT とビジネスの間の架け橋として機能し、関係者全員にシームレスに結論を伝えることができなければなりません。 これには、チャートやグラフなどの視覚補助の使用が含まれます。
• 分析的推論:ビジネス アナリストは、批判的思考、論理的思考、分析などを必要とする迅速な意思決定者である必要があります。ビジネス アナリストがデータを処理して意味を理解するとき、推論能力は日常業務で役に立ちます。
• 統計的および数学的スキル:データを適切に説明する能力は、ビジネス分析にとって重要です。 これには、関連する統計および数学的ツールの知識が必要です。 このスキルは、現在のデータに基づいてモデル化、推測、推定、または予測する必要があるシナリオでも役立ちます。
• コミュニケーション スキル:口頭および書面によるコミュニケーション スキルは、ビジネス アナリストにとって重要です。 2 つの重要なドメイン間のギャップを埋めるため、主要なコミュニケーターおよび情報提供者として機能します。 このようなシナリオでは、コミュニケーションを明確かつ簡潔にすることがより重要になります。

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データサイエンス

データ サイエンスは、アルゴリズム、統計、コンピューター サイエンス、ビッグ データを深く掘り下げてそこからパターンを見つけるための関連技術を含む包括的な用語です。 データ サイエンスの目標は、以前の傾向や習慣などを研究することで、情報に基づいたデータに基づく予測を行うことです。

データサイエンティストは何をしますか?

データ サイエンティストは、ネイティブ アルゴリズムから機械学習アルゴリズム、ビジネス データに至るまで、さまざまなアルゴリズムを使用してパターンを識別します。 これらのパターンは、将来の行動や結果を予測するのに役立ちます。 また、さまざまな仮説を作成し、利用可能なデータに基づいてテストし、テスト結果に基づいて受け入れまたは拒否します。 全体的な目標は、全体的なビジネス目標につながるより良い予測を行うことです。

データサイエンスに必要なスキル

データサイエンスのキャリアを成功させるために必要な主なスキルには、次のものがあります。

• 統計と統計分析:仮説の形成とテストはこの役割の重要な部分であるため、データ サイエンティストはさまざまな統計テスト、可能性推定などを実践的に行う必要があります。
• プログラミングとコンピューター サイエンス:データ サイエンティストはさまざまなアルゴリズムを扱うため、コンピューター サイエンスのスキルは非常に重要です。 これらのアルゴリズムを最適化したり、コンピュータ サイエンスの観点から深く研究したりできるとよいでしょう。 さらに、ビジネス データを処理し、パターンを見つけるためのプログラミング スキルも必要です。 いくつかの重要なプログラミング言語には、Python と R が含まれます。
• 機械学習:データ サイエンティストは、機械学習に精通しており、実際に使用している必要があります。 これには、さまざまな ML アルゴリズムを操作し、必要に応じてそれらを分析および最適化することが含まれます。 機械学習は、データ サイエンティストがデータからこれまで以上に多くのことを明らかにするのに役立ち、データ サイエンティストのツールキットでかけがえのないツールになっています。
• データの視覚化:結局のところ、データ サイエンティストもまた、調査結果を伝える必要があります。 そのためには、技術データをわかりやすい情報に変換するデータ ビジュアライゼーション スキルが必要です。

ビジネス分析とデータ サイエンス – 包括的な比較

ビジネス分析とデータ サイエンスのキャリア パス

ビジネス アナリストは、起業家精神も伴う、よりビジネス指向の戦略的役割を担う傾向があります。 反対に、データ サイエンティストは研究とプログラミングに傾倒しているため、プロジェクト マネージャーや主任データ サイエンティストとしての適性が高くなります。

これは、ビジネス分析とデータ サイエンス分野で利用可能なさまざまなキャリア オプションを一覧にした簡潔な表です。 役職は、上から下へと役職のレベルが上がっていることに注意してください。

結論

ビジネス分析とデータ サイエンスはどちらも、非常に魅力的で革新的な分野です。 データを理解することに興味がある場合は、これらの分野のいずれかに満足していることに気付くでしょう。 ただし、この 2 つには微妙な違いがあります。この記事でそれを明確にしていただければ幸いです。

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