Diferença entre Data Science e Business Analytics

Data Science vs Business Analytics como um domínio de trabalho é uma confusão com a qual todo estudante de ciência e análise de dados luta, e compreensivelmente. Esses termos são frequentemente usados ​​de forma intercambiável no discurso popular quando, na realidade, existem diferenças fundamentais entre esses dois domínios.

Neste artigo, vamos detalhar a diferença entre ciência de dados e análise de negócios para ajudá-lo a entender melhor cada uma delas.

Vamos começar entendendo os problemas que analistas de negócios e cientistas de dados resolvem.

Analistas de negócios versus cientistas de dados - os tipos de problemas que eles resolvem

Aqui está um exemplo interessante para entender isso.

Suponha que você gerencie um banco – você é responsável pela implementação de dois projetos importantes. Com você está uma equipe de cientistas de dados e analistas de negócios. Os dois projetos são:

• Estratégias um plano de negócios para identificar o número de funcionários necessários para fazer negócios no valor de $ XXXX.
• Desenvolva um modelo para identificar transações fraudulentas ou potencialmente fraudulentas no sistema.

Qual você acha que deveria ser mapeado para qual time?

Se você pensar profundamente, perceberá que a pergunta do primeiro problema é mais sobre fazer suposições de negócios e modificar a estratégia por meio de mudanças macro. Para fazer isso com sucesso claramente requer uma boa compreensão do negócio e habilidades de tomada de decisão. Por outro lado, o segundo é encontrar padrões de dados e tomar decisões significativas.

Assim, enquanto o primeiro projeto mapeia corretamente para a equipe de análise de negócios, o segundo para a equipe de ciência de dados.

Com isso resolvido, vamos agora mergulhar mais fundo nesses dois domínios e entender as habilidades necessárias para se destacar neles.

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Analista de negócios

O papel do Business Analytics é atuar como uma lacuna entre as operações de negócios e a TI, usando técnicas de análise e fornecendo sugestões orientadas por dados. Como resultado, os analistas de negócios devem ter um bom entendimento de negócios e habilidades de dados necessárias – como estatística, ciência da computação, programação, etc.

O que faz um Analista de Negócios?

Um analista de negócios atua como um mediador entre os domínios de TI e de negócios. Seu objetivo é encontrar as melhores maneiras de melhorar os processos e aumentar a produtividade usando dados, tecnologia e análises.

Habilidades necessárias para análise de negócios

Aqui estão algumas habilidades importantes necessárias se você deseja se destacar em Business Analytics:

• Interpretação de dados: as empresas lidam com uma pilha cada vez maior de dados. Os analistas de negócios devem entender e interpretar esses dados, limpá-los adequadamente e encontrar insights a partir deles.
• Contação de histórias e visualização: Comunicar as descobertas é outra tarefa importante dos analistas de negócios. Eles atuam como uma ponte entre a TI e os negócios e devem ser capazes de comunicar suas conclusões de forma transparente a todas as partes envolvidas. Isso inclui o uso de recursos visuais como tabelas, gráficos e assim por diante.
• Raciocínio analítico: Os analistas de negócios precisam tomar decisões rápidas, o que requer pensamento crítico, raciocínio lógico, análise, etc. As habilidades de raciocínio são úteis nas operações do dia-a-dia quando os analistas de negócios lidam e entendem os dados.
• Habilidades estatísticas e matemáticas: A capacidade de descrever adequadamente os dados é importante para a análise de negócios. Isso requer conhecer ferramentas estatísticas e matemáticas relevantes. Essa habilidade também é útil durante cenários em que eles são necessários para modelar, inferir, estimar ou prever com base nos dados atuais.
• Habilidades de comunicação: As habilidades de comunicação verbal e escrita são importantes para um analista de negócios. Como eles preenchem a lacuna entre dois domínios importantes, eles atuam como comunicadores primários e provedores de informações. Nesse cenário, torna-se mais importante ser claro e conciso em sua comunicação.

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Ciência de dados

A ciência de dados é um termo abrangente que inclui algoritmos, estatísticas, ciência da computação e tecnologia aliada para mergulhar profundamente no big data e encontrar padrões a partir dele. O objetivo da ciência de dados é fazer previsões informadas e baseadas em dados, estudando tendências anteriores, hábitos, etc.

O que faz um Cientista de Dados?

Os cientistas de dados trabalham com diferentes algoritmos – desde algoritmos nativos a algoritmos de aprendizado de máquina, dados de negócios e padrões de identificação. Esses padrões são úteis para prever o comportamento ou resultado futuro. Eles também criam diferentes hipóteses, testam-nas com base nos dados disponíveis e as aceitam ou rejeitam com base nos resultados do teste. O objetivo geral é fazer melhores previsões que levem a objetivos gerais de negócios.

Habilidades necessárias para Ciência de Dados

As principais habilidades necessárias para uma carreira de sucesso em ciência de dados incluem:

• Estatísticas e análise estatística: como a formação e o teste de hipóteses são partes importantes desse papel, os cientistas de dados devem ter experiência com diferentes testes estatísticos, estimadores de probabilidade etc.
• Programação e ciência da computação: As habilidades em ciência da computação são extremamente relevantes para os cientistas de dados, pois trabalham com diferentes algoritmos. Seria bom poder otimizar esses algoritmos ou estudá-los profundamente do ponto de vista da ciência da computação. Além disso, eles precisam de habilidades de programação para lidar com dados de negócios e encontrar padrões. Algumas linguagens de programação importantes incluem – Python e R.
• Aprendizado de máquina: os cientistas de dados devem estar familiarizados e até mesmo práticos com o aprendizado de máquina. Isso inclui trabalhar com diferentes algoritmos de ML e analisá-los e otimizá-los conforme e quando necessário. O aprendizado de máquina ajudou os cientistas de dados a descobrir muito mais dos dados do que nunca, tornando-se uma ferramenta insubstituível no kit de ferramentas de um cientista de dados.
• Visualização de dados: no final do dia, os cientistas de dados também são obrigados a comunicar suas descobertas. Isso requer habilidades de visualização de dados para converter dados técnicos em informações facilmente compreensíveis.

Análise de negócios versus ciência de dados – uma comparação abrangente

Planos de carreira em Business Analytics e Data Science

Os analistas de negócios tendem a progredir em funções estratégicas mais orientadas para os negócios, que também envolvem o empreendedorismo. Por outro lado, os cientistas de dados estão mais interessados ​​em pesquisa e programação, o que os torna mais adequados para serem gerentes de projeto ou cientistas de dados chefe.

Aqui está uma tabela concisa listando as diferentes opções de carreira disponíveis no campo Business Analytics e Data Science. Observe que as funções de trabalho estão aumentando em seu nível de posição de cima para baixo.

Conclusão

Tanto Business Analytics quanto Data Science são campos extremamente convidativos e inovadores. Se você estiver interessado em entender os dados, ficará satisfeito em qualquer um desses campos. No entanto, existem diferenças sutis entre os dois – esperamos ter esclarecido isso para você neste artigo!

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