데이터 과학 대 비즈니스 분석: 어떤 진로를 선택해야 합니까?

작업 영역으로서의 데이터 과학 대 비즈니스 분석은 모든 데이터 과학 및 분석 학생이 어려움을 겪고 있으며 당연히 그렇게 하는 혼란입니다. 이러한 용어는 실제로 이 두 영역 사이에 근본적인 차이가 있을 때 대중적인 담론에서 종종 같은 의미로 사용됩니다.

이 기사에서는 각각을 더 잘 이해할 수 있도록 데이터 과학과 비즈니스 분석의 차이점을 분석해 보겠습니다.

비즈니스 분석가와 데이터 과학자가 해결하는 문제를 이해하는 것으로 시작하겠습니다.

비즈니스 분석가 대 데이터 과학자 – 그들이 해결하는 문제의 유형

이것을 이해하는 흥미로운 예가 있습니다.

당신이 은행을 관리한다고 가정해 봅시다. 당신은 두 가지 중요한 프로젝트를 이행할 책임이 있습니다. 귀하와 함께 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가 팀이 있습니다. 두 프로젝트는 다음과 같습니다.

• $XXXX 상당의 사업을 수행하는 데 필요한 직원 수를 파악하기 위한 사업 계획을 세우십시오.
• 시스템에서 사기 또는 사기 가능성이 있는 트랜잭션을 식별하는 모델을 개발합니다.

어느 쪽이 어느 팀에 매핑되어야 한다고 생각하십니까?

깊이 생각해보면 첫 번째 문제의 질문이 비즈니스 가정을 만들고 거시적 변화를 통해 전략을 수정하는 것에 관한 것임을 깨닫게 될 것입니다. 이를 성공적으로 수행하려면 좋은 비즈니스 이해와 의사 결정 기술이 분명히 필요합니다. 반면에 두 번째는 데이터에서 패턴을 찾고 의미 있는 결정을 내리는 것입니다.

따라서 첫 번째 프로젝트는 비즈니스 분석 팀에 올바르게 매핑되는 반면 두 번째 프로젝트는 데이터 과학 팀에 매핑됩니다.

이제 이 두 영역에 대해 더 깊이 알아보고 두 영역에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 기술을 이해해 보겠습니다.

비즈니스 분석

비즈니스 분석의 역할은 분석 기술을 사용하고 데이터 기반 제안을 제공하여 비즈니스 운영과 IT 간의 격차 역할을 하는 것입니다. 결과적으로 비즈니스 분석가는 통계, 컴퓨터 과학, 프로그래밍 등과 같은 비즈니스 이해와 필요한 데이터 기술을 갖추어야 합니다.

비즈니스 분석가는 무엇을 합니까?

비즈니스 분석가는 IT와 비즈니스 도메인 간의 중재자 역할을 합니다. 그들의 목표는 데이터, 기술 및 분석을 사용하여 프로세스를 개선하고 생산성을 향상시키는 최상의 방법을 찾는 것입니다.

비즈니스 분석에 필요한 기술

다음은 비즈니스 분석에서 탁월하기를 원하는 경우 필요한 몇 가지 중요한 기술입니다.

• 데이터 해석: 기업은 계속해서 증가하는 데이터 더미를 처리합니다.비즈니스 분석가는 이 데이터를 이해 및 해석하고 그에 따라 정리하고 통찰력을 찾아야 합니다.
• 스토리텔링 및 시각화: 결과를 전달하는 것은 비즈니스 분석가의 또 다른 중요한 작업입니다.그들은 IT와 비즈니스 사이의 가교 역할을 하며 관련된 모든 당사자에게 결론을 원활하게 전달할 수 있어야 합니다. 여기에는 차트, 그래프 등과 같은 시각적 보조 도구 사용이 포함됩니다.
• 분석적 추론: 비즈니스 분석가는 비판적 사고, 논리적 사고, 분석 등을 요구하는 빠른 의사 결정자가 되어야 합니다. 추론 능력은 비즈니스 분석가가 데이터를 처리하고 이해할 때 일상적인 작업에서 유용합니다.
• 통계 및 수학적 기술: 데이터를 적절하게 설명하는 능력은 비즈니스 분석에 중요합니다.이를 위해서는 관련 통계 및 수학적 도구를 알아야 합니다. 이 기술은 현재 데이터를 기반으로 모델링, 추론, 예측 또는 예측이 필요한 시나리오에서도 유용합니다.
• 커뮤니케이션 기술: 구두 및 서면 커뮤니케이션 기술은 모두 비즈니스 분석가에게 중요합니다.그들은 두 가지 중요한 영역 사이의 격차를 메우기 때문에 주요 커뮤니케이터이자 정보 제공자 역할을 합니다. 이러한 시나리오에서는 커뮤니케이션에서 명확하고 간결하게 하는 것이 더 중요해집니다.

데이터 과학

데이터 과학은 알고리즘, 통계, 컴퓨터 과학 및 빅 데이터를 심층 분석하고 패턴을 찾기 위한 관련 기술을 포함하는 포괄적인 용어입니다. 데이터 과학의 목표는 이전 추세, 습관 등을 연구하여 정보에 입각한 데이터 기반 예측을 수행하는 것입니다.

데이터 사이언티스트는 어떤 일을 하나요?

데이터 과학자는 기본 알고리즘에서 기계 학습 알고리즘, 비즈니스 데이터에 이르기까지 다양한 알고리즘으로 작업하고 패턴을 식별합니다. 이러한 패턴은 미래의 행동이나 결과를 예측하는 데 유용합니다. 또한 서로 다른 가설을 세우고 사용 가능한 데이터를 기반으로 테스트하고 테스트 결과에 따라 수락하거나 거부합니다. 전반적인 목표는 전반적인 비즈니스 목표로 이어지는 더 나은 예측을 만드는 것입니다.

데이터 과학에 필요한 기술

데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 기본 기술은 다음과 같습니다.

• 통계 및 통계 분석: 가설 형성 및 테스트가 이 역할의 중요한 부분이므로 데이터 과학자는 다양한 통계 테스트, 우도 추정기 등을 직접 다루어야 합니다.
• 프로그래밍 및 컴퓨터 과학: 컴퓨터 과학 기술은 서로 다른 알고리즘으로 작업하기 때문에 데이터 과학자와 매우 관련이 있습니다.이러한 알고리즘을 최적화하거나 컴퓨터 과학의 관점에서 깊이 연구할 수 있다면 좋을 것입니다. 또한 비즈니스 데이터를 처리하고 패턴을 찾는 프로그래밍 기술이 필요합니다. 일부 중요한 프로그래밍 언어에는 Python 및 R이 포함됩니다.
• 머신 러닝: 데이터 과학자는 머신 러닝에 익숙하고 직접 경험해야 합니다.여기에는 다양한 ML 알고리즘으로 작업하고 필요할 때 이를 분석하고 최적화하는 것이 포함됩니다. 머신 러닝은 데이터 과학자가 그 어느 때보다 데이터에서 더 많은 것을 발견하는 데 도움을 주어 데이터 과학자의 툴킷에서 대체할 수 없는 도구가 되었습니다.
• 데이터 시각화: 결국에는 데이터 과학자들도 발견한 내용을 전달해야 합니다.이를 위해서는 기술 데이터를 이해하기 쉬운 정보로 변환하는 데이터 시각화 기술이 필요합니다.

비즈니스 분석 대 데이터 과학 – 포괄적인 비교

비즈니스 분석 및 데이터 과학의 진로

비즈니스 분석가는 기업가 정신을 포함하는 보다 비즈니스 지향적인 전략적 역할에서 발전하는 경향이 있습니다. 반대로 데이터 과학자는 연구 및 프로그래밍에 더 관심이 있으므로 프로젝트 관리자 또는 수석 데이터 과학자가 되기에 더 적합합니다.

다음은 비즈니스 분석 및 데이터 과학 분야에서 사용할 수 있는 다양한 경력 옵션을 나열한 간결한 표입니다. 직무 역할은 위에서 아래로 위치 수준이 증가하고 있습니다.

결론

비즈니스 분석과 데이터 과학은 모두 매우 매력적이고 혁신적인 분야입니다. 데이터를 이해하는 데 관심이 있다면 이러한 분야 중 하나에 만족할 것입니다. 그러나 둘 사이에는 미묘한 차이가 있습니다. 이 기사에서 이를 명확하게 설명했으면 합니다.

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