Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

Опубликовано: 2022-08-15

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.

Оглавление

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:

  • Разрабатывает бизнес-план для определения количества 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.

Изучайте онлайн-курсы по бизнес-аналитике в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

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.

Ознакомьтесь с нашими программами бизнес-аналитики от лучших университетов мира

Executive PGP IN Data Science — Мэриленд Бизнес-аналитика EPGP — LIBA
Сертификация бизнес-аналитики - upGrad

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

Бизнес-аналитика Наука о данных
Статистическое исследование бизнеса, бизнес-целей, бизнес-данных для получения информации и разработки лучших стратегий и процессов. Изучение данных с использованием методов, полученных из компьютерных наук, таких как алгоритмы, математика и статистика, для поиска закономерностей и прогнозирования будущего.
Работает в основном со структурированными данными. Работает как с неструктурированными, так и со структурированными данными.
Это больше ориентировано на статистику и аналитику — не требует много программирования. Сильно полагается на программирование для создания моделей, которые выявляют закономерности и извлекают информацию.
Весь анализ статистический. Статистика является лишь частью всего процесса и выполняется в конце — после программирования необходимых моделей.
В основном важно для следующих отраслей — здравоохранение, маркетинг, розничная торговля, цепочка поставок, развлечения и т. д. В основном важно для следующих отраслей: электронная коммерция, производство, наука, ML/AI, финтех и т. д.

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.

Наука о данных Бизнес-аналитика
Специалист по данным Бизнес-аналитик
Старший специалист по данным Старший бизнес-аналитик
Главный специалист по данным Менеджер по аналитике
Ведущий специалист по науке о данных Ведущий специалист по аналитике
Роли продукта/предпринимательство Руководящие роли в организации

Вывод

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.

В чем разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой?

Бизнес-аналитика имеет дело с бизнес-аспектами вещей и действует как мост между ИТ и бизнес-операциями. С другой стороны, наука о данных больше занимается данными в целом и поиском закономерностей на их основе для обоснованных прогнозов.

Каковы карьерные пути в науке о данных?

Карьерный путь в области науки о данных выглядит следующим образом -> Специалист по данным -> Старший специалист по данным -> Главный специалист по данным -> Ведущий специалист по данным

Каковы карьерные пути в бизнес-аналитике?

Бизнес-аналитик -> Старший бизнес-аналитик -> Менеджер по аналитике -> Руководитель отдела аналитики