Data Science vs Business Analytics: Ce cale de carieră ar trebui să alegeți?

Data Science vs Business Analytics ca domeniu de lucru este o confuzie cu care se luptă fiecare student în știința datelor și analiză, și este de înțeles. Acești termeni sunt adesea folosiți în mod interschimbabil în discursul popular, când, în realitate, există diferențe fundamentale între aceste două domenii.

În acest articol, să analizăm diferența dintre știința datelor și analiza de afaceri pentru a vă ajuta să înțelegeți mai bine fiecare dintre ele.

Să începem prin a înțelege problemele pe care le rezolvă analiștii de afaceri și oamenii de știință de date.

Analiști de afaceri vs oamenii de știință de date – tipurile de probleme pe care le rezolvă

Iată un exemplu interesant pentru a înțelege acest lucru.

Să presupunem că gestionați o bancă – sunteți responsabil pentru implementarea a două proiecte importante. Alături de tine este o echipă de cercetători ai datelor și analiști de afaceri. Cele două proiecte sunt:

• Elaborați o strategie de afaceri pentru a identifica numărul de angajați necesari pentru a face afaceri în valoare de XXXX USD.
• Dezvoltați un model pentru a identifica tranzacțiile frauduloase sau potențial frauduloase în sistem.

Care crezi că ar trebui să fie asociat cărei echipe?

Dacă te gândești profund, îți vei da seama că întrebarea primei probleme este mai mult despre a face ipoteze de afaceri și de a modifica strategia prin realizarea de schimbări macro. Pentru a face acest lucru cu succes este nevoie de o bună înțelegere a afacerilor și abilități de luare a deciziilor. Pe de altă parte, a doua este despre găsirea tiparelor din date și luarea unor decizii semnificative.

Astfel, în timp ce primul proiect se mapează pe bună dreptate cu echipa de analiză a afacerii, al doilea cu echipa de știință a datelor.

Odată cu soluționarea, haideți acum să ne aprofundăm în ambele domenii și să înțelegem abilitățile necesare pentru a excela în ele.

Analiza afacerilor

Rolul Business Analytics este de a acționa ca un decalaj între operațiunile de afaceri și IT, folosind tehnici de analiză și oferind sugestii bazate pe date. Ca urmare, analiștii de afaceri trebuie să aibă o bună înțelegere a afacerii și abilitățile necesare privind datele - cum ar fi statistica, informatica, programarea etc.

Ce face un analist de afaceri?

Un analist de afaceri acționează ca un mediator între domeniul IT și cel al afacerii. Scopul lor este să găsească cele mai bune modalități de a îmbunătăți procesele și de a spori productivitatea utilizând date, tehnologie și analize.

Abilități necesare pentru Business Analytics

Iată câteva abilități importante necesare dacă doriți să excelați în Business Analytics:

• Interpretarea datelor: companiile se confruntă cu un teanc de date din ce în ce mai mare.Analiștii de afaceri trebuie să înțeleagă și să interpreteze aceste date, să le curețe în consecință și să găsească perspective din acestea.
• Povestirea și vizualizarea: Comunicarea constatărilor este o altă sarcină importantă a analiștilor de afaceri.Aceștia acționează ca o punte între IT și afaceri și ar trebui să fie capabili să-și comunice concluziile fără probleme tuturor părților implicate. Aceasta include utilizarea ajutoarelor vizuale precum diagrame, grafice și așa mai departe.
• Raționament analitic: analiștii de afaceri trebuie să ia decizii rapide, ceea ce necesită gândire critică, gândire logică, analiză etc. Abilitățile de raționament sunt utile în operațiunile de zi cu zi când analiștii de afaceri se ocupă de date și le dau sens.
• Abilități statistice și matematice: capacitatea de a descrie corect datele este importantă pentru analiza de afaceri.Acest lucru necesită cunoașterea instrumentelor statistice și matematice relevante. Această abilitate este, de asemenea, utilă în timpul scenariilor când sunt necesare pentru modelarea, deducerea, estimarea sau prognoza pe baza datelor curente.
• Abilități de comunicare: Atât abilitățile de comunicare verbală, cât și scrisă sunt importante pentru un analist de afaceri.Deoarece umple golul dintre două domenii importante, acţionează ca comunicatori primari şi furnizori de informaţii. Într-un astfel de scenariu, devine mai important să fii clar și concis în comunicarea ta.

Știința datelor

Știința datelor este un termen umbrelă care include algoritmi, statistici, informatică și tehnologia aliată pentru a face o scufundare profundă în big data și a găsi modele din acestea. Scopul științei datelor este de a face predicții informate, bazate pe date, studiind tendințele, obiceiurile etc.

Ce face un Data Scientist?

Oamenii de știință de date lucrează cu diferiți algoritmi – de la algoritmi nativi la algoritmi de învățare automată la date de afaceri și identificarea tiparelor. Aceste modele sunt utile pentru a prezice comportamentul sau rezultatul viitor. De asemenea, creează diferite ipoteze, le testează pe baza datelor disponibile și le acceptă sau le resping pe baza rezultatelor testului. Scopul general este de a face predicții mai bune care să conducă la obiective generale de afaceri.

Abilități necesare pentru Data Science

Abilitățile principale necesare pentru o carieră de succes în știința datelor includ:

• Statistici și analize statistice: Deoarece formarea și testarea ipotezelor sunt părți importante ale acestui rol, oamenii de știință din date trebuie să fie practic cu diferite teste statistice, estimatori de probabilitate etc.
• Programare și informatică: abilitățile de informatică sunt extrem de relevante pentru oamenii de știință ai datelor, deoarece lucrează cu diferiți algoritmi.Ar fi bine să poți optimiza acești algoritmi sau să-i studiezi în profunzime din perspectivă informatică. Mai mult, au nevoie de abilități de programare pentru a se ocupa de datele de afaceri și a găsi modele. Unele limbaje de programare importante includ – Python și R.
• Învățare automată: Oamenii de știință de date trebuie să fie familiarizați și chiar expuși cu învățarea automată.Aceasta include lucrul cu diferiți algoritmi ML și analizarea și optimizarea acestora după cum este necesar. Învățarea automată a ajutat oamenii de știință în date să descopere mult mai multe din date decât oricând înainte, făcându-l un instrument de neînlocuit în setul de instrumente al unui cercetător de date.
• Vizualizarea datelor: La sfârșitul zilei, și oamenii de știință ai datelor trebuie să-și comunice constatările.Acest lucru necesită abilități de vizualizare a datelor pentru a converti datele tehnice în informații ușor de înțeles.

Business Analytics vs Data Science – O comparație cuprinzătoare

Căi de carieră în Business Analytics și Data Science

Analiștii de afaceri tind să progreseze în roluri strategice mai orientate spre afaceri, care implică și antreprenoriat. Dimpotrivă, oamenii de știință de date sunt mai interesați de cercetare și programare, ceea ce îi face mai potriviți pentru a fi manageri de proiect sau oameni de știință de date.

Iată un tabel concis care listează diferitele opțiuni de carieră disponibile în domeniul Business Analytics și Data Science. Vă rugăm să rețineți că rolurile posturilor cresc în nivelul lor de poziție de sus în jos.

Concluzie

Atât Business Analytics, cât și Data Science sunt domenii extrem de îmbietoare și inovatoare. Dacă sunteți interesat să înțelegeți datele, vă veți găsi mulțumit în oricare dintre aceste domenii. Cu toate acestea, există diferențe subtile între cele două – sperăm că am clarificat asta pentru tine în acest articol!

Dacă sunteți în căutarea unei cariere în Business Analytics, consultați programul nostru Executive Post-universitar în Business Analytics . Tot ce ai nevoie este o aptitudine pentru matematică, iar facultatea noastră cu experiență se va ocupa de restul pentru tine. Cursul nostru vă va ghida prin toate conceptele și instrumentele importante, inclusiv Python, Tableau, Excel, MySQL etc. Și, cu asistența noastră în carieră, ne asigurăm că călătoria dumneavoastră cu noi este semnificativă pentru totdeauna.