Наука о данных против бизнес-аналитики: какую карьеру выбрать?

Наука о данных и бизнес-аналитика как область работы — это путаница, с которой борется каждый, кто изучает науку о данных и аналитику, и это понятно. Эти термины часто используются взаимозаменяемо в популярном дискурсе, хотя на самом деле между этими двумя областями существуют фундаментальные различия.

В этой статье давайте разберем разницу между наукой о данных и бизнес-аналитикой, чтобы помочь вам лучше понять друг друга.

Начнем с понимания проблем, которые решают бизнес-аналитики и специалисты по данным.

Бизнес-аналитики против специалистов по данным — типы проблем, которые они решают

Вот интересный пример, чтобы понять это.

Предположим, вы управляете банком — вы отвечаете за реализацию двух важных проектов. С вами команда специалистов по данным и бизнес-аналитиков. Два проекта:

• Разработайте бизнес-план, чтобы определить количество сотрудников, необходимых для ведения бизнеса стоимостью XXXX долларов.
• Разработайте модель для выявления мошеннических или потенциально мошеннических транзакций в системе.

Как вы думаете, какой из них должен быть сопоставлен с какой командой?

Если вы глубоко задумаетесь, то поймете, что суть первой проблемы больше связана с бизнес-предположениями и изменением стратегии путем внесения макроизменений. Очевидно, что для того, чтобы сделать это успешно, требуется хорошее понимание бизнеса и навыки принятия решений. С другой стороны, второй касается поиска закономерностей на основе данных и принятия осмысленных решений.

Таким образом, в то время как первый проект правильно соотносится с командой бизнес-анализа, второй — с командой специалистов по обработке и анализу данных.

Установив это, давайте теперь углубимся в обе эти области и поймем навыки, необходимые для достижения успеха в них.

Бизнес-аналитика

Роль бизнес-аналитики заключается в том, чтобы выступать в качестве разрыва между бизнес-операциями и ИТ, используя методы аналитики и предоставляя предложения, основанные на данных. В результате бизнес-аналитики должны иметь хорошее понимание бизнеса и необходимые навыки работы с данными, такие как статистика, информатика, программирование и т. д.

Чем занимается бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитик выступает посредником между ИТ и бизнес-областями. Их цель — найти наилучшие способы улучшения процессов и повышения производительности за счет использования данных, технологий и аналитики.

Навыки, необходимые для бизнес-аналитики

Вот некоторые важные навыки, необходимые, если вы хотите преуспеть в бизнес-аналитике:

• Интерпретация данных: компании имеют дело с постоянно растущим объемом данных.Бизнес-аналитики должны понимать и интерпретировать эти данные, очищать их соответствующим образом и извлекать из них выводы.
• Рассказывание историй и визуализация: передача результатов — еще одна важная задача бизнес-аналитиков.Они действуют как мост между ИТ и бизнесом и должны иметь возможность беспрепятственно сообщать свои выводы всем вовлеченным сторонам. Это включает в себя использование наглядных пособий, таких как диаграммы, графики и т. д.
• Аналитическое мышление: бизнес-аналитики должны быстро принимать решения, что требует критического мышления, логического мышления, аналитики и т. д. Способности рассуждать пригодятся в повседневных операциях, когда бизнес-аналитики имеют дело с данными и осмысливают их.
• Статистические и математические навыки: способность правильно описывать данные важна для бизнес-аналитики.Это требует знания соответствующих статистических и математических инструментов. Этот навык также пригодится во время сценариев, когда они необходимы для моделирования, вывода, оценки или прогнозирования на основе текущих данных.
• Навыки общения. Для бизнес-аналитика важны как устные, так и письменные навыки общения.Поскольку они заполняют пробел между двумя важными доменами, они действуют как основные коммуникаторы и поставщики информации. В таком сценарии становится более важным быть ясным и кратким в своем общении.

Наука о данных

Наука о данных — это общий термин, который включает в себя алгоритмы, статистику, информатику и смежные технологии, чтобы глубоко погрузиться в большие данные и найти в них закономерности. Цель науки о данных — делать обоснованные прогнозы, основанные на данных, путем изучения предыдущих тенденций, привычек и т. д.

Чем занимается Data Scientist?

Специалисты по данным работают с разными алгоритмами — от нативных алгоритмов до алгоритмов машинного обучения, бизнес-данных и выявления закономерностей. Эти шаблоны полезны для предсказания будущего поведения или результата. Они также создают различные гипотезы, проверяют их на основе имеющихся данных и принимают или отвергают их на основе результатов проверки. Общая цель состоит в том, чтобы делать более точные прогнозы, ведущие к общим бизнес-целям.

Навыки, необходимые для науки о данных

Основные навыки, необходимые для успешной карьеры в области науки о данных, включают:

• Статистика и статистический анализ: поскольку формирование и проверка гипотез являются важными частями этой роли, специалисты по данным должны иметь практический опыт работы с различными статистическими тестами, оценщиками правдоподобия и т. д.
• Программирование и информатика. Навыки информатики чрезвычайно важны для специалистов по данным, поскольку они работают с разными алгоритмами.Было бы хорошо иметь возможность оптимизировать эти алгоритмы или глубоко изучить их с точки зрения информатики. Кроме того, им нужны навыки программирования для работы с бизнес-данными и поиска закономерностей. Некоторые важные языки программирования включают — Python и R.
• Машинное обучение: специалисты по данным должны быть знакомы с машинным обучением и даже иметь практический опыт.Это включает в себя работу с различными алгоритмами машинного обучения, а также их анализ и оптимизацию по мере необходимости. Машинное обучение помогло исследователям данных раскрыть гораздо больше информации, чем когда-либо прежде, что сделало его незаменимым инструментом в наборе инструментов специалиста по данным.
• Визуализация данных. В конце концов, специалисты по данным также должны сообщать о своих выводах.Это требует наличия навыков визуализации данных для преобразования технических данных в легко понятную информацию.

Бизнес-аналитика и наука о данных — всестороннее сравнение

Карьерный рост в области бизнес-аналитики и науки о данных

Бизнес-аналитики, как правило, продвигаются в более бизнес-ориентированных стратегических ролях, которые также связаны с предпринимательством. Напротив, специалисты по данным больше занимаются исследованиями и программированием, что делает их более подходящими для работы в качестве менеджеров проектов или главных специалистов по данным.

Вот краткая таблица, в которой перечислены различные варианты карьеры, доступные в области бизнес-аналитики и науки о данных. Обратите внимание, что должностные роли повышаются по уровню должности сверху вниз.

Заключение

И бизнес-аналитика, и наука о данных являются чрезвычайно привлекательными и инновационными областями. Если вы заинтересованы в понимании данных, вы найдете себя удовлетворенным в любой из этих областей. Однако между ними есть тонкие различия — мы надеемся, что разъяснили вам это в этой статье!

Если вы ищете карьеру в области бизнес-аналитики, ознакомьтесь с нашей программой Executive Post-Graduate в области бизнес-аналитики . Все, что вам нужно, это способности к математике, а наш опытный преподавательский состав позаботится обо всем остальном за вас. Наш курс познакомит вас со всеми важными концепциями и инструментами, включая Python, Tableau, Excel, MySQL и т. д. И, с нашей помощью в карьере, мы гарантируем, что ваше путешествие с нами будет значимым навсегда.