Data Science Vs Business Analytics: คุณควรเลือกเส้นทางอาชีพใด

Data Science vs Business Analytics เป็นโดเมนของงานคือความสับสนอย่างหนึ่งที่นักศึกษาด้าน Data Science และ Analytics ทุกคนต้องเจอ และเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ คำศัพท์เหล่านี้มักใช้แทนกันได้ในวาทกรรมยอดนิยม ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้ว มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างสองโดเมนนี้

ในบทความนี้ เราจะมาแจกแจงความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้น

เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจปัญหาที่นักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแก้ไข

นักวิเคราะห์ธุรกิจ vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – ประเภทของปัญหาที่พวกเขาแก้ไข

นี่เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจในการทำความเข้าใจเรื่องนี้

สมมติว่าคุณบริหารธนาคาร คุณต้องรับผิดชอบการดำเนินโครงการสำคัญสองโครงการ ด้วยคุณคือทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจ สองโครงการคือ:

• วางกลยุทธ์แผนธุรกิจเพื่อระบุจำนวนพนักงานที่ต้องใช้ในการทำธุรกิจที่มีมูลค่า $XXXX
• พัฒนาแบบจำลองเพื่อระบุธุรกรรมที่ฉ้อฉลหรืออาจฉ้อฉลในระบบ

คุณคิดว่าทีมไหนควรจับคู่กับทีมไหน?

หากคุณคิดอย่างลึกซึ้ง คุณจะรู้ว่าการถามปัญหาแรกนั้นเกี่ยวกับการตั้งสมมติฐานทางธุรกิจและการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์โดยการเปลี่ยนแปลงในระดับมหภาค การจะประสบความสำเร็จได้นั้นต้องอาศัยความเข้าใจในธุรกิจและทักษะในการตัดสินใจเป็นอย่างดี ในทางกลับกัน ประการที่สองคือการค้นหารูปแบบจากข้อมูลและการตัดสินใจที่มีความหมาย

ดังนั้น ในขณะที่โครงการแรกจับคู่กับทีมวิเคราะห์ธุรกิจอย่างถูกต้อง ส่วนโครงการที่สองกับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เมื่อได้ข้อสรุปแล้ว ตอนนี้เรามาเจาะลึกลงไปในทั้งสองโดเมนนี้และทำความเข้าใจทักษะที่จำเป็นในการทำให้เป็นเลิศ

การวิเคราะห์ธุรกิจ

บทบาทของ Business Analytics คือการทำหน้าที่เป็นช่องว่างระหว่างการดำเนินธุรกิจและ IT โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์และให้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น นักวิเคราะห์ธุรกิจจึงต้องมีความเข้าใจทางธุรกิจที่ดีและมีทักษะด้านข้อมูลที่จำเป็น เช่น สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ การเขียนโปรแกรม เป็นต้น

นักวิเคราะห์ธุรกิจทำอะไร?

นักวิเคราะห์ธุรกิจทำหน้าที่เป็นสื่อกลางระหว่างไอทีและโดเมนธุรกิจ เป้าหมายของพวกเขาคือการหาวิธีที่ดีที่สุดในการปรับปรุงกระบวนการและเพิ่มผลผลิตโดยใช้ข้อมูล เทคโนโลยี และการวิเคราะห์

ทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ต่อไปนี้เป็นทักษะที่สำคัญบางอย่างที่จำเป็นหากคุณต้องการเป็นเลิศใน Business Analytics:

• การตีความข้อมูล: ธุรกิจจัดการกับกองข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นนักวิเคราะห์ธุรกิจต้องเข้าใจและตีความข้อมูลนี้ ทำความสะอาดตามนั้น และค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดังกล่าว
• การเล่าเรื่องและการแสดงภาพ: การสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเป็นภารกิจที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของนักวิเคราะห์ธุรกิจพวกเขาทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างไอทีและธุรกิจ และควรสามารถสื่อสารข้อสรุปได้อย่างราบรื่นกับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการใช้ตัวช่วยด้านภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ และอื่นๆ
• การให้เหตุผลเชิงวิเคราะห์: นักวิเคราะห์ธุรกิจจำเป็นต้องเป็นผู้ตัดสินใจอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องใช้การคิดเชิงวิพากษ์ การคิดเชิงตรรกะ การวิเคราะห์ ฯลฯ ความสามารถในการให้เหตุผลมีประโยชน์ในการดำเนินงานประจำวัน เมื่อนักวิเคราะห์ธุรกิจจัดการและทำความเข้าใจข้อมูล
• ทักษะทางสถิติและคณิตศาสตร์: ความสามารถในการอธิบายข้อมูลอย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ทางธุรกิจสิ่งนี้จำเป็นต้องรู้เครื่องมือทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง ทักษะนี้ยังมีประโยชน์ในสถานการณ์ต่างๆ เมื่อจำเป็นต้องสร้างแบบจำลอง อนุมาน ประเมิน หรือคาดการณ์ตามข้อมูลปัจจุบัน
• ทักษะการสื่อสาร: ทักษะการสื่อสาร ทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษรมีความสำคัญต่อนักวิเคราะห์ธุรกิจเนื่องจากพวกเขาเติมเต็มช่องว่างระหว่างสองโดเมนที่สำคัญ พวกเขาทำหน้าที่เป็นผู้สื่อสารหลักและผู้ให้บริการข้อมูล ในสถานการณ์เช่นนี้ การสื่อสารของคุณชัดเจนและรัดกุมมีความสำคัญมากขึ้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ที่ครอบคลุมซึ่งรวมถึงอัลกอริทึม สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อเจาะลึกลงไปในข้อมูลขนาดใหญ่และค้นหารูปแบบจากข้อมูลดังกล่าว เป้าหมายของวิทยาการข้อมูลคือการทำการคาดการณ์ที่มีข้อมูลสนับสนุนโดยการศึกษาแนวโน้ม พฤติกรรม ฯลฯ ก่อนหน้านี้

Data Scientist ทำอะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับอัลกอริทึมต่างๆ ตั้งแต่อัลกอริทึมแบบเนทีฟไปจนถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ไปจนถึงข้อมูลธุรกิจและระบุรูปแบบ รูปแบบเหล่านี้มีประโยชน์ในการทำนายพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ในอนาคต พวกเขายังสร้างสมมติฐานที่แตกต่างกัน ทดสอบตามข้อมูลที่มีอยู่ และยอมรับหรือปฏิเสธตามผลการทดสอบ เป้าหมายโดยรวมคือการคาดการณ์ที่ดีขึ้นซึ่งนำไปสู่เป้าหมายทางธุรกิจโดยรวม

ทักษะที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทักษะหลักที่จำเป็นสำหรับการประสบความสำเร็จในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ -

• สถิติและการวิเคราะห์ทางสถิติ: เนื่องจากการสร้างสมมติฐานและการทดสอบเป็นส่วนสำคัญของบทบาทนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องลงมือปฏิบัติจริงด้วยการทดสอบทางสถิติที่แตกต่างกัน ตัวประมาณค่าความน่าจะเป็น ฯลฯ
• การเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์: ทักษะวิทยาการคอมพิวเตอร์มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากทักษะเหล่านี้ทำงานร่วมกับอัลกอริธึมที่แตกต่างกันจะเป็นการดีหากสามารถปรับอัลกอริทึมเหล่านี้ให้เหมาะสมหรือศึกษาอย่างลึกซึ้งจากมุมมองของวิทยาการคอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ พวกเขายังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อจัดการกับข้อมูลทางธุรกิจและค้นหารูปแบบ ภาษาโปรแกรมที่สำคัญบางภาษา ได้แก่ - Python และ R
• การเรียนรู้ของเครื่อง: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องคุ้นเคยและแม้แต่ลงมือปฏิบัติจริงกับการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งรวมถึงการทำงานกับอัลกอริธึม ML ต่างๆ และการวิเคราะห์และปรับให้เหมาะสมเมื่อจำเป็น แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค้นพบข้อมูลได้มากขึ้นอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ทำให้เป็นเครื่องมือที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ในชุดเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล: ในตอนท้ายของวัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็จำเป็นต้องสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเช่นกันซึ่งจำเป็นต้องมีทักษะการแสดงข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลทางเทคนิคให้เป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ง่าย

การวิเคราะห์ธุรกิจกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล – การเปรียบเทียบที่ครอบคลุม

เส้นทางอาชีพในการวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ธุรกิจมีแนวโน้มที่จะก้าวหน้าในบทบาทเชิงกลยุทธ์เชิงธุรกิจมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเป็นผู้ประกอบการด้วย ตรงกันข้าม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลชอบการวิจัยและการเขียนโปรแกรมมากกว่า ซึ่งทำให้พวกเขาเหมาะกับการเป็นผู้จัดการโครงการหรือหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่คือตารางที่แสดงรายการตัวเลือกอาชีพต่างๆ ที่มีในสาขา Business Analytics และ Data Science โปรดทราบว่าบทบาทงานจะเพิ่มขึ้นในระดับตำแหน่งจากบนลงล่าง

บทสรุป

ทั้ง Business Analytics และ Data Science เป็นสาขาที่สร้างสรรค์และเชิญชวนอย่างยิ่ง หากคุณสนใจที่จะทำความเข้าใจข้อมูล คุณจะพบว่าตัวเองพึงพอใจในฟิลด์ใดฟิลด์หนึ่งเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างทั้งสอง - เราหวังว่าเราจะชี้แจงให้คุณทราบในบทความนี้!

หากคุณกำลังมองหาอาชีพใน Business Analytics โปรดดู โปรแกรม Executive Post-Graduate ของเราใน Business Analytics สิ่งที่คุณต้องมีคือความถนัดทางคณิตศาสตร์ และคณาจารย์ที่มีประสบการณ์ของเราจะดูแลส่วนที่เหลือให้คุณ หลักสูตรของเราจะนำคุณไปสู่แนวคิดและเครื่องมือที่สำคัญทั้งหมด รวมถึง Python, Tableau, Excel, MySQL และอื่น ๆ และด้วยความช่วยเหลือด้านอาชีพของเรา เรารับประกันว่าการเดินทางของคุณกับเรานั้นมีความหมายตลอดไป