Różnica między nauką o danych a analityką biznesową

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

W tym artykule przeanalizujmy różnicę między nauką o danych a analityką biznesową, aby pomóc Ci lepiej je zrozumieć.

Zacznijmy od zrozumienia problemów, które rozwiązują analitycy biznesowi i badacze danych.

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. Razem z Tobą jest zespół analityków danych i analityków biznesowych. Te dwa projekty to:

• Strategia biznesplanu w celu określenia liczby pracowników wymaganych do prowadzenia działalności o wartości XXXX USD.
• Opracuj model do identyfikacji fałszywych lub potencjalnie fałszywych transakcji w systemie.

Jak myślisz, który z nich powinien być przypisany do której drużyny?

Jeśli zastanowisz się głęboko, zdasz sobie sprawę, że pytanie pierwszego problemu polega bardziej na przyjmowaniu założeń biznesowych i modyfikowaniu strategii poprzez wprowadzanie zmian w skali makro. Aby to zrobić z powodzeniem, wyraźnie wymaga dobrego zrozumienia biznesu i umiejętności podejmowania decyzji. Z drugiej strony, drugi dotyczy znajdowania wzorców na podstawie danych i podejmowania znaczących decyzji.

Tak więc, podczas gdy pierwszy projekt jest poprawnie mapowany do zespołu analiz biznesowych, drugi do zespołu data science.

Po ustaleniu tego, zagłębmy się teraz głębiej w obie te dziedziny i zrozummy umiejętności wymagane do osiągnięcia w nich doskonałości.

Ucz się online kursów Business Analytics z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Analityka biznesowa

Rolą Business Analytics jest działanie jako luka między operacjami biznesowymi a IT poprzez wykorzystanie technik analitycznych i dostarczanie sugestii opartych na danych. W rezultacie analitycy biznesowi muszą dobrze rozumieć biznes i posiadać niezbędne umiejętności w zakresie danych – takie jak statystyka, informatyka, programowanie itp.

Czym zajmuje się analityk biznesowy?

Analityk biznesowy pełni rolę mediatora między dziedziną IT a biznesem. Ich celem jest znalezienie najlepszych sposobów na usprawnienie procesów i zwiększenie produktywności dzięki wykorzystaniu danych, technologii i analiz.

Umiejętności wymagane do analizy biznesowej

Oto kilka ważnych umiejętności wymaganych, jeśli chcesz osiągnąć sukces w Business Analytics:

• Interpretacja danych: firmy mają do czynienia z coraz większą ilością danych. Analitycy biznesowi muszą zrozumieć i zinterpretować te dane, odpowiednio je wyczyścić i znaleźć na ich podstawie 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 płynnie 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. Umiejętności rozumowania przydają się w codziennych operacjach, gdy analitycy biznesowi zajmują się danymi i mają sens.
• Umiejętności statystyczne i matematyczne: umiejętność prawidłowego opisu danych jest ważna dla analityki biznesowej. Wymaga to znajomości odpowiednich narzędzi statystycznych i matematycznych. Ta umiejętność przydaje się również podczas scenariuszy, gdy są one potrzebne do modelowania, wnioskowania, szacowania lub prognozowania na podstawie bieżących danych.
• Umiejętności komunikacyjne: zarówno werbalne, jak i pisemne umiejętności komunikacyjne są ważne dla analityka biznesowego. Ponieważ wypełniają lukę między dwiema ważnymi domenami, pełnią rolę głównych komunikatorów i dostawców informacji. W takim scenariuszu ważniejsze staje się jasne i zwięzłe komunikowanie się.

Poznaj nasze programy Business Analytics z najlepszych światowych uniwersytetów

Nauka o danych

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

Czym zajmuje się analityk danych?

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 lub odrzucają je na podstawie wyników testu. Ogólnym celem jest tworzenie lepszych prognoz, które prowadzą do ogólnych celów biznesowych.

Umiejętności wymagane do nauki o danych

Podstawowe umiejętności wymagane do udanej kariery w dziedzinie nauki o danych obejmują:

• Statystyka i analiza statystyczna: ponieważ tworzenie i testowanie hipotez jest ważnym elementem tej roli, naukowcy zajmujący się danymi muszą mieć kontakt z różnymi testami statystycznymi, estymatorami prawdopodobieństwa itp.
• Programowanie i informatyka: umiejętności informatyczne są niezwykle istotne dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ pracują z różnymi algorytmami. Dobrze byłoby móc zoptymalizować te algorytmy lub dogłębnie je przestudiować z punktu widzenia informatyki. Ponadto potrzebują umiejętności programowania, aby radzić sobie z danymi biznesowymi i znajdować wzorce. Niektóre ważne języki programowania to – Python i R.
• Uczenie maszynowe: naukowcy zajmujący się danymi muszą być zaznajomieni z uczeniem maszynowym, a nawet mieć jego praktyczne doświadczenie. Obejmuje to pracę z różnymi algorytmami ML oraz analizowanie i optymalizowanie ich w razie potrzeby. Uczenie maszynowe pomogło naukowcom zajmującym się danymi odkryć o wiele więcej niż kiedykolwiek wcześniej, dzięki czemu jest niezastąpionym narzędziem w zestawie narzędzi dla analityków danych.
• Wizualizacja danych: pod koniec dnia również naukowcy zajmujący się danymi są zobowiązani do komunikowania swoich wyników. Wymaga to umiejętności wizualizacji danych, aby przekształcić dane techniczne w łatwo zrozumiałe informacje.

Analityka biznesowa a nauka o danych – kompleksowe porównanie

Ścieżki kariery w analityce biznesowej i nauce o danych

Analitycy biznesowi mają tendencję do rozwijania się w bardziej zorientowanych na biznes rolach strategicznych, które obejmują również przedsiębiorczość. W przeciwieństwie do tego, analitycy danych bardziej zajmują się badaniami i programowaniem, co sprawia, że ​​lepiej nadają się do pełnienia funkcji kierowników projektów lub głównych naukowców zajmujących się danymi.

Oto zwięzła tabela zawierająca różne opcje kariery dostępne w dziedzinie Business Analytics i Data Science. Zwróć uwagę, że stanowiska pracy rosną na ich poziomie od góry do dołu.

Wniosek

Zarówno Business Analytics, jak i Data Science to niezwykle zachęcające i innowacyjne dziedziny. Jeśli jesteś zainteresowany zrozumieniem danych, znajdziesz się w obu tych dziedzinach. Istnieją jednak subtelne różnice między nimi – mamy nadzieję, że wyjaśniliśmy to dla Ciebie w tym artykule!

Jeśli szukasz kariery w Business Analytics, sprawdź nasz program Executive Post-Graduate w Business Analytics . Wszystko czego potrzebujesz to uzdolnienia do matematyki, a nasza doświadczona kadra zajmie się resztą 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.