Data Science vs Business Analytics: Którą ścieżkę kariery wybrać?

Nauka o danych a analityka biznesowa jako domena pracy to jedno nieporozumienie, z którym zmaga się każdy student nauki o danych i analityki, i jest to zrozumiałe. Terminy te są często używane zamiennie w popularnym dyskursie, podczas gdy w rzeczywistości istnieją zasadnicze różnice między tymi dwiema domenami.

W tym artykule przyjrzyjmy się różnicy między nauką o danych a analizą biznesową, aby pomóc Ci lepiej je zrozumieć.

Zacznijmy od zrozumienia problemów, które rozwiązują analitycy biznesowi i naukowcy zajmujący się danymi.

Analitycy biznesowi kontra naukowcy zajmujący się danymi – rodzaje problemów, które rozwiązują

Oto interesujący przykład, aby to zrozumieć.

Załóżmy, że zarządzasz bankiem – odpowiadasz za realizację dwóch ważnych projektów. Z Tobą jest zespół naukowców zajmujących się danymi i analityków biznesowych. Te dwa projekty to:

• Opracuj plan biznesowy, aby określić liczbę pracowników wymaganych do prowadzenia działalności o wartości XXXX USD.
• Opracuj model identyfikacji nieuczciwych lub potencjalnie nieuczciwych transakcji w systemie.

Jak myślisz, który z nich powinien zostać przypisany do którego zespołu?

Jeśli dobrze się zastanowisz, zdasz sobie sprawę, że zadanie pierwszego problemu polega bardziej na przyjmowaniu założeń biznesowych i modyfikowaniu strategii poprzez wprowadzanie zmian makro. Aby to zrobić z powodzeniem, wyraźnie wymaga dobrego zrozumienia biznesu i umiejętności podejmowania decyzji. Z drugiej strony, druga polega na znajdowaniu wzorców na podstawie danych i podejmowaniu sensownych decyzji.

Tak więc, podczas gdy pierwszy projekt jest właściwie odwzorowywany na zespół analizy biznesowej, drugi na zespół analityki danych.

Mając to ustalone, zagłębmy się teraz w obie te domeny i poznajmy umiejętności wymagane do osiągnięcia w nich doskonałości.

Analityka biznesowa

Rolą analityki biznesowej jest działanie jako luka między operacjami biznesowymi a IT dzięki wykorzystaniu technik analitycznych i dostarczaniu sugestii opartych na danych. W rezultacie analitycy biznesowi muszą mieć dobre zrozumienie biznesu i niezbędne umiejętności związane z danymi - takie jak statystyka, informatyka, programowanie itp.

Co robi analityk biznesowy?

Analityk biznesowy pełni rolę mediatora między domenami IT i biznesowymi. Ich celem jest znalezienie najlepszych sposobów na usprawnienie procesów i zwiększenie produktywności przy użyciu danych, technologii i analiz.

Umiejętności wymagane do analizy biznesowej

Oto kilka ważnych umiejętności wymaganych, jeśli chcesz osiągnąć sukces w analityce biznesowej:

• Interpretacja danych: Firmy mają do czynienia ze stale rosnącym stosem danych.Analitycy biznesowi muszą zrozumieć i zinterpretować te dane, odpowiednio je oczyścić i wyciągnąć z nich wnioski.
• Opowiadanie historii i wizualizacja: Przekazywanie wyników to kolejne ważne zadanie analityków biznesowych.Działają jako pomost między IT a biznesem i powinni być w stanie bezproblemowo przekazywać swoje wnioski wszystkim zaangażowanym stronom. Obejmuje to korzystanie z pomocy wizualnych, takich jak wykresy, wykresy i tak dalej.
• Rozumowanie analityczne: analitycy biznesowi muszą szybko podejmować decyzje, co wymaga krytycznego myślenia, logicznego myślenia, analiz itp. Zdolności rozumowania przydają się w codziennych operacjach, gdy analitycy biznesowi mają do czynienia z danymi i nadają im sens.
• Umiejętności statystyczne i matematyczne: Umiejętność prawidłowego opisywania danych jest ważna dla analityki biznesowej.Wymaga to znajomości odpowiednich narzędzi statystycznych i matematycznych. Ta umiejętność przydaje się również podczas scenariuszy, gdy są potrzebne do modelowania, wnioskowania, szacowania lub prognozowania na podstawie bieżących danych.
• Umiejętności komunikacyjne: Zarówno ustne, jak i pisemne umiejętności komunikacyjne są ważne dla analityka biznesowego.Ponieważ wypełniają lukę między dwiema ważnymi domenami, działają jako główni komunikatorzy i dostawcy informacji. W takim scenariuszu ważniejsze staje się jasne i zwięzłe komunikowanie się.

Nauka o danych

Nauka o danych to ogólny termin, który obejmuje algorytmy, statystyki, informatykę i pokrewne technologie, aby zagłębić się w duże zbiory danych i znaleźć na ich podstawie wzorce. Celem nauki o danych jest tworzenie świadomych, opartych na danych prognoz poprzez badanie poprzednich trendów, nawyków itp.

Co robi Data Scientist?

Analitycy danych pracują z różnymi algorytmami — od algorytmów natywnych, przez algorytmy uczenia maszynowego, po dane biznesowe i identyfikują wzorce. Te wzorce są przydatne do przewidywania przyszłego zachowania lub wyniku. Tworzą również różne hipotezy, testują je na podstawie dostępnych danych i akceptują je lub odrzucają na podstawie wyników testu. Ogólnym celem jest tworzenie lepszych prognoz, które prowadzą do ogólnych celów biznesowych.

Umiejętności wymagane w Data Science

Podstawowe umiejętności wymagane do udanej kariery w nauce o danych obejmują:

• Statystyka i analiza statystyczna: ponieważ tworzenie i testowanie hipotez są ważnymi elementami tej roli, analitycy danych muszą mieć bezpośredni kontakt z różnymi testami statystycznymi, estymatorami wiarygodności itp.
• Programowanie i informatyka: Umiejętności informatyczne są niezwykle istotne dla analityków danych, ponieważ pracują oni z różnymi algorytmami.Dobrze byłoby móc zoptymalizować te algorytmy lub przestudiować je dogłębnie z perspektywy informatyki. Ponadto potrzebują umiejętności programowania, aby radzić sobie z danymi biznesowymi i znajdować wzorce. Niektóre ważne języki programowania to – Python i R.
• Uczenie maszynowe: Analitycy danych muszą być zaznajomieni z uczeniem maszynowym, a nawet mieć w nim praktyczną wiedzę.Obejmuje to pracę z różnymi algorytmami ML oraz analizowanie i optymalizację ich w razie potrzeby. Uczenie maszynowe pomogło naukowcom danych odkryć o wiele więcej z danych niż kiedykolwiek wcześniej, co czyni je niezastąpionym narzędziem w zestawie narzędzi analityka danych.
• Wizualizacja danych: Na koniec dnia również analitycy danych są zobowiązani do przekazywania swoich ustaleń.Wymaga to umiejętności wizualizacji danych w celu przekształcenia danych technicznych w łatwo zrozumiałe informacje.

Analityka biznesowa a nauka o danych — kompleksowe porównanie

Ścieżki Kariery w Analityce Biznesowej i Data Science

Analitycy biznesowi zwykle zajmują strategiczne role bardziej zorientowane na biznes, które obejmują również przedsiębiorczość. Z drugiej strony, naukowcy zajmujący się danymi są bardziej zaangażowani w badania i programowanie, co sprawia, że ​​lepiej nadają się do roli kierowników projektów lub głównych naukowców zajmujących się danymi.

Oto zwięzła tabela zawierająca różne opcje kariery dostępne w dziedzinie analityki biznesowej i nauki o danych. Należy pamiętać, że stanowiska pracy rosną na swoim poziomie od góry do dołu.

Wniosek

Zarówno Business Analytics, jak i Data Science to niezwykle atrakcyjne i innowacyjne dziedziny. Jeśli interesuje Cię zrozumienie danych, będziesz zadowolony z każdej z tych dziedzin. Istnieją jednak subtelne różnice między nimi – mamy nadzieję, że wyjaśniliśmy to dla Ciebie w tym artykule!

Jeśli szukasz kariery w analityce biznesowej, sprawdź nasz program studiów podyplomowych dla kadry kierowniczej w analityce biznesowej . Wszystko, czego potrzebujesz, to zdolności matematyczne, a nasi doświadczeni wykładowcy zadbają o resztę za Ciebie. Nasz kurs przeprowadzi Cię przez wszystkie ważne koncepcje i narzędzia, w tym Python, Tableau, Excel, MySQL itp. A dzięki naszej pomocy w karierze zapewniamy, że Twoja podróż z nami będzie miała znaczenie na zawsze.