ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ

Data Science กับ Business Analytics เป็นโดเมนของงานเป็นความสับสนอย่างหนึ่งที่นักศึกษา Data Science และ Analytics ทุกคนต้องดิ้นรนและเข้าใจได้เช่นนั้น คำเหล่านี้มักใช้แทนกันได้ในวาทกรรมที่ได้รับความนิยม เมื่อในความเป็นจริง มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างสองโดเมนนี้

ในบทความนี้ เราจะมาแจกแจงความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแต่ละข้อได้ดีขึ้น

เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจปัญหาที่นักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแก้ไข

นักวิเคราะห์ธุรกิจ vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – ประเภทของปัญหาที่พวกเขาแก้ไข

นี่เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจที่จะเข้าใจสิ่งนี้

สมมติว่าคุณจัดการธนาคาร – คุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินโครงการสำคัญสองโครงการ กับคุณคือทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจ ทั้งสองโครงการคือ:

• วางกลยุทธ์แผนธุรกิจเพื่อระบุจำนวนพนักงานที่จำเป็นในการทำธุรกิจมูลค่า $XXXX
• พัฒนาแบบจำลองเพื่อระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงหรือที่อาจเป็นการฉ้อโกงในระบบ

คิดว่าอันไหนควรคู่กับทีมไหน?

หากคุณคิดอย่างลึกซึ้ง คุณจะรู้ว่าการถามปัญหาแรกนั้นเกี่ยวกับการตั้งสมมติฐานทางธุรกิจและการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์โดยทำการเปลี่ยนแปลงในระดับมหภาค การทำสิ่งนี้ให้สำเร็จอย่างชัดเจนต้องใช้ความเข้าใจในธุรกิจและทักษะในการตัดสินใจที่ดี ในทางกลับกัน ข้อที่สองคือการค้นหารูปแบบจากข้อมูลและการตัดสินใจที่มีความหมาย

ดังนั้น แม้ว่าโครงการแรกจะจับคู่กับทีมวิเคราะห์ธุรกิจอย่างถูกต้อง ส่วนโครงการที่สองกับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เมื่อตกลงกันเรียบร้อยแล้ว ตอนนี้เรามาเจาะลึกในทั้งสองโดเมนนี้และทำความเข้าใจทักษะที่จำเป็นเพื่อให้เป็นเลิศในนั้น

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ธุรกิจ

บทบาทของ Business Analytics คือทำหน้าที่เป็นช่องว่างระหว่างการดำเนินธุรกิจกับ IT โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์และการให้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยเหตุนี้ นักวิเคราะห์ธุรกิจจึงต้องมีความเข้าใจทางธุรกิจที่ดีและมีทักษะด้านข้อมูลที่จำเป็น เช่น สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ การเขียนโปรแกรม ฯลฯ

นักวิเคราะห์ธุรกิจทำอะไร?

นักวิเคราะห์ธุรกิจทำหน้าที่เป็นสื่อกลางระหว่างไอทีและโดเมนธุรกิจ เป้าหมายของพวกเขาคือการหาวิธีที่ดีที่สุดในการปรับปรุงกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยใช้ข้อมูล เทคโนโลยี และการวิเคราะห์

ทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ต่อไปนี้คือทักษะที่สำคัญบางอย่างที่จำเป็นหากคุณต้องการเป็นเลิศใน Business Analytics:

• การตีความข้อมูล: ธุรกิจจัดการกับกองข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องเข้าใจและตีความข้อมูลนี้ ทำความสะอาดตามนั้น และค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้
• การเล่าเรื่องและการแสดงภาพ: การสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเป็นงานที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของนักวิเคราะห์ธุรกิจ พวกเขาทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างไอทีและธุรกิจ และควรจะสามารถสื่อสารข้อสรุปของพวกเขาไปยังทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องได้อย่างราบรื่น ซึ่งรวมถึงการใช้สื่อช่วย เช่น แผนภูมิ กราฟ และอื่นๆ
• การให้เหตุผลเชิงวิเคราะห์: นักวิเคราะห์ธุรกิจจำเป็นต้องเป็นผู้ตัดสินใจอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องใช้การคิดเชิงวิพากษ์ การคิดเชิงตรรกะ การวิเคราะห์ และอื่นๆ ความสามารถในการให้เหตุผลนั้นมีประโยชน์ในการปฏิบัติงานประจำวันเมื่อนักวิเคราะห์ธุรกิจจัดการและทำความเข้าใจข้อมูล
• ทักษะทางสถิติและคณิตศาสตร์: ความสามารถในการอธิบายข้อมูลอย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ทางธุรกิจ สิ่งนี้จำเป็นต้องรู้เครื่องมือทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง ทักษะนี้ยังมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลอง อนุมาน ประมาณการ หรือคาดการณ์ตามข้อมูลปัจจุบัน
• ทักษะการสื่อสาร: ทักษะการสื่อสาร ทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษรมีความสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ เนื่องจากเติมเต็มช่องว่างระหว่างสองโดเมนที่สำคัญ พวกเขาทำหน้าที่เป็นผู้สื่อสารหลักและผู้ให้บริการข้อมูล ในสถานการณ์เช่นนี้ การสื่อสารของคุณมีความชัดเจนและรัดกุมมากขึ้น

สำรวจโปรแกรมการวิเคราะห์ธุรกิจของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ในร่มที่รวมอัลกอริทึม สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อเจาะลึกข้อมูลขนาดใหญ่และค้นหารูปแบบจากข้อมูลนั้น เป้าหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการทำการคาดการณ์ที่มีข้อมูลสนับสนุนโดยศึกษาแนวโน้ม นิสัย และอื่นๆ ก่อนหน้านี้

Data Scientist ทำอะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานกับอัลกอริธึมที่แตกต่างกัน ตั้งแต่อัลกอริธึมดั้งเดิมไปจนถึงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ไปจนถึงข้อมูลธุรกิจและระบุรูปแบบ รูปแบบเหล่านี้มีประโยชน์ในการทำนายพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ในอนาคต พวกเขายังสร้างสมมติฐานที่แตกต่างกัน ทดสอบตามข้อมูลที่มีอยู่ และยอมรับหรือปฏิเสธตามผลการทดสอบ เป้าหมายโดยรวมคือการคาดการณ์ที่ดีขึ้นซึ่งนำไปสู่เป้าหมายทางธุรกิจโดยรวม

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Science

ทักษะหลักที่จำเป็นสำหรับอาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ -

• สถิติและการวิเคราะห์ทางสถิติ: เนื่องจากการสร้างและการทดสอบสมมติฐานเป็นส่วนสำคัญของบทบาทนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงต้องลงมือปฏิบัติจริงกับการทดสอบทางสถิติต่างๆ ตัวประมาณความน่าจะเป็น ฯลฯ
• การเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์: ทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์มีความเกี่ยวข้องอย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เนื่องจากทักษะเหล่านี้ทำงานกับอัลกอริธึมที่แตกต่างกัน จะเป็นการดีที่จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมเหล่านี้หรือศึกษาอย่างลึกซึ้งจากมุมมองของวิทยาการคอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ พวกเขาต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อจัดการกับข้อมูลทางธุรกิจและค้นหารูปแบบ ภาษาโปรแกรมที่สำคัญบางภาษา ได้แก่ – Python และ R.
• การเรียนรู้ด้วยเครื่อง: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องคุ้นเคยและแม้กระทั่งลงมือปฏิบัติจริงกับการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการทำงานกับอัลกอริธึม ML ต่างๆ และวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพตามความจำเป็น แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลค้นพบข้อมูลได้มากกว่าที่เคย ทำให้เป็นเครื่องมือที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ในชุดเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล: ในท้ายที่สุด นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็จำเป็นต้องสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเช่นกัน สิ่งนี้ต้องมีทักษะในการแสดงภาพข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลทางเทคนิคให้เป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ง่าย

การวิเคราะห์ธุรกิจกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล – การเปรียบเทียบที่ครอบคลุม

เส้นทางอาชีพในการวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ธุรกิจมีแนวโน้มที่จะก้าวหน้าในบทบาทเชิงกลยุทธ์เชิงธุรกิจมากขึ้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเป็นผู้ประกอบการด้วย ในทางตรงกันข้าม นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสนใจการวิจัยและการเขียนโปรแกรมมากกว่า ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับเป็นผู้จัดการโครงการหรือหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ต่อไปนี้คือตารางสั้นๆ ที่แสดงรายการตัวเลือกอาชีพต่างๆ ที่มีอยู่ในสาขา Business Analytics และ Data Science โปรดทราบว่าตำแหน่งงานเพิ่มขึ้นในระดับตำแหน่งจากบนลงล่าง

บทสรุป

ทั้ง Business Analytics และ Data Science เป็นสาขาที่น่าดึงดูดใจและเป็นนวัตกรรมใหม่ หากคุณสนใจที่จะทำความเข้าใจข้อมูล คุณจะพบว่าตัวเองพึงพอใจในด้านใดด้านหนึ่งเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างทั้งสอง เราหวังว่าเราจะชี้แจงให้คุณทราบในบทความนี้!

หากคุณกำลังมองหาอาชีพใน Business Analytics ลองดู โปรแกรม Executive Post-Graduate ของเราใน Business Analytics สิ่งที่คุณต้องมีคือความถนัดทางคณิตศาสตร์ และคณาจารย์ที่มีประสบการณ์ของเราจะดูแลส่วนที่เหลือให้คุณ หลักสูตรของเราจะนำคุณผ่านแนวคิดและเครื่องมือที่สำคัญทั้งหมด รวมถึง Python, Tableau, Excel, MySQL เป็นต้น และด้วยความช่วยเหลือด้านอาชีพของเรา เรารับรองว่าการเดินทางของคุณกับเราจะมีความหมายตลอดไป