Veri Bilimi ve İş Analitiği Arasındaki Fark

Bir çalışma alanı olarak Veri Bilimi ve İş Analitiği, her veri bilimi ve analitiği öğrencisinin mücadele ettiği bir kafa karışıklığıdır ve anlaşılır bir şekilde. Bu terimler, gerçekte, bu iki alan arasında temel farklılıklar olduğu zaman, popüler söylemde sıklıkla birbirinin yerine kullanılır.

Bu makalede, her birini daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için veri bilimi ve iş analitiği arasındaki farkı inceleyelim.

İş analistlerinin ve veri bilimcilerinin çözdüğü sorunları anlayarak başlayalım.

İş Analistleri ve Veri Bilimcileri - Çözdükleri Sorun Türleri

İşte bunu anlamak için ilginç bir örnek.

Diyelim ki bir bankayı yönetiyorsunuz – iki önemli projeyi uygulamaktan sorumlusunuz. Sizinle bir veri bilimcileri ve iş analistleri ekibi var. İki proje şunlardır:

• Stratejiler, XXXX ABD doları değerinde iş yapmak için gereken çalışan sayısını belirlemeye yönelik bir iş planıdır.
• Sistemdeki hileli veya potansiyel olarak hileli işlemleri belirlemek için bir model geliştirin.

Sizce hangisi hangi takıma alınmalı?

Derinlemesine düşünürseniz, ilk sorunun sorulmasının daha çok iş varsayımları yapmak ve makro değişiklikler yaparak stratejiyi değiştirmekle ilgili olduğunu fark edeceksiniz. Bunu açıkça başarılı bir şekilde yapmak için iyi bir iş anlayışı ve karar verme becerileri gerekir. İkincisi ise verilerden örüntüler bulmak ve anlamlı kararlar vermekle ilgilidir.

Böylece ilk proje iş analizi ekibine doğru şekilde eşlenirken, ikincisi veri bilimi ekibine eşlenir.

Bunu hallettikten sonra, şimdi bu alanların her ikisine de daha derinden dalalım ve bu alanlarda başarılı olmak için gereken becerileri anlayalım.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Kurslarını çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

İş analitiği

İş Analitiğinin rolü, analitik teknikleri kullanarak ve veriye dayalı öneriler sunarak iş operasyonları ve BT arasında bir boşluk olarak hareket etmektir. Sonuç olarak, iş analistleri iyi bir iş anlayışına ve istatistik, bilgisayar bilimi, programlama vb. gibi gerekli veri becerilerine sahip olmalıdır.

İş Analisti ne iş yapar?

Bir iş analisti, BT ve iş alanları arasında bir arabulucu görevi görür. Amaçları, verileri, teknolojiyi ve analitiği kullanarak süreçleri iyileştirmenin ve üretkenliği artırmanın en iyi yollarını bulmaktır.

İş Analitiği için gerekli beceriler

İş Analitiğinde başarılı olmak istiyorsanız gereken bazı önemli beceriler şunlardır:

• Veri yorumlama: İşletmeler sürekli artan bir veri yığınıyla uğraşır. İş analistleri bu verileri anlamalı ve yorumlamalı, buna göre temizlemeli ve ondan içgörüler bulmalıdır.
• Hikaye anlatımı ve görselleştirme: Bulguları iletmek, iş analistlerinin bir diğer önemli görevidir. BT ve iş arasında bir köprü görevi görürler ve sonuçlarını ilgili tüm taraflara sorunsuz bir şekilde iletebilmeleri gerekir. Bu, çizelgeler, grafikler vb. gibi görsel yardımcıların kullanımını içerir.
• Analitik muhakeme: İş analistlerinin eleştirel düşünme, mantıksal düşünme, analitik vb. gerektiren hızlı karar vericiler olmaları gerekir. İş analistleri verilerle uğraştığında ve bunları anlamlandırdığında, muhakeme yetenekleri günlük operasyonlarda işe yarar.
• İstatistiksel ve matematiksel beceriler: Verileri doğru bir şekilde tanımlama yeteneği, iş analitiği için önemlidir. Bu, ilgili istatistiksel ve matematiksel araçların bilinmesini gerektirir. Bu beceri, mevcut verilere dayalı olarak modelleme, çıkarım yapma, tahmin etme veya tahminde bulunmaları gerektiğinde senaryolar sırasında da kullanışlıdır.
• İletişim becerileri: Bir iş analisti için hem sözlü hem de yazılı iletişim becerileri önemlidir. İki önemli alan arasındaki boşluğu doldurdukları için birincil iletişimciler ve bilgi sağlayıcılar olarak hareket ederler. Böyle bir senaryoda, iletişiminizde net ve özlü olmak daha önemli hale gelir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Programlarımızı keşfedin

Veri Bilimi

Veri bilimi, büyük verilere derinlemesine dalmak ve ondan kalıplar bulmak için algoritmalar, istatistikler, bilgisayar bilimi ve müttefik teknolojiyi içeren bir şemsiye terimdir. Veri biliminin amacı, önceki eğilimleri, alışkanlıkları vb. inceleyerek bilinçli, veri destekli tahminler yapmaktır.

Veri Bilimcisi ne iş yapar?

Veri bilimcileri, yerel algoritmalardan makine öğrenimi algoritmalarına, iş verilerine ve kalıpları belirlemeye kadar farklı algoritmalarla çalışır. Bu modeller, gelecekteki davranışı veya sonucu tahmin etmek için kullanışlıdır. Ayrıca farklı hipotezler oluştururlar, bunları mevcut verilere göre test ederler ve test sonuçlarına göre kabul ederler veya reddederler. Genel amaç, genel iş hedeflerine yol açan daha iyi tahminler yapmaktır.

Veri Bilimi için gerekli beceriler

Veri biliminde başarılı bir kariyer için gereken birincil beceriler şunları içerir:

• İstatistikler ve istatistiksel analiz: Hipotez oluşturma ve test etme bu rolün önemli parçaları olduğundan, veri bilimcileri farklı istatistiksel testler, olabilirlik tahmin edicileri vb. konularda uygulamalı olmalıdır.
• Programlama ve bilgisayar bilimi: Bilgisayar bilimi becerileri, farklı algoritmalarla çalıştıkları için veri bilimcileri için son derece önemlidir. Bu algoritmaları optimize edebilmek veya bilgisayar bilimi perspektifinden derinlemesine çalışabilmek iyi olurdu. Ayrıca, iş verileriyle başa çıkmak ve kalıpları bulmak için programlama becerilerine ihtiyaçları vardır. Bazı önemli programlama dilleri şunları içerir: Python ve R.
• Makine öğrenimi: Veri bilimcileri makine öğrenimine aşina olmalı ve hatta uygulamalı olmalıdır. Bu, farklı ML algoritmalarıyla çalışmayı ve bunları gerektiğinde analiz etmeyi ve optimize etmeyi içerir. Makine öğrenimi, veri bilimcilerinin verilerden her zamankinden çok daha fazlasını ortaya çıkarmasına yardımcı olarak, onu bir veri bilimcisinin araç setinde yeri doldurulamaz bir araç haline getirdi.
• Veri görselleştirme: Günün sonunda, veri bilimcilerinin de bulgularını iletmeleri gerekir. Bu, teknik verileri kolayca anlaşılabilir bilgilere dönüştürmek için veri görselleştirme becerilerine sahip olmayı gerektirir.

İş Analitiği ve Veri Bilimi – Kapsamlı Bir Karşılaştırma

İş Analitiği ve Veri Biliminde Kariyer Yolları

İş Analistleri, girişimciliği de içeren daha iş odaklı stratejik rollerde ilerleme eğilimindedir. Aksine, veri bilimcileri daha çok araştırma ve programlamayla ilgilenirler, bu da onları proje yöneticileri veya baş veri bilimcileri olmaya daha uygun hale getirir.

İş Analitiği ve Veri Bilimi alanında mevcut olan farklı kariyer seçeneklerini listeleyen kısa bir tablo. Lütfen iş rollerinin yukarıdan aşağıya doğru konum seviyelerinde arttığını unutmayın.

Çözüm

Hem İş Analitiği hem de Veri Bilimi son derece davetkar ve yenilikçi alanlardır. Verileri anlamakla ilgileniyorsanız, bu alanlardan herhangi birinde kendinizi tatmin edeceksiniz. Bununla birlikte, ikisi arasında ince farklar vardır - umarız bu makalede bunu sizin için açıklığa kavuşturmuşuzdur!

İş Analitiği alanında bir kariyer arıyorsanız, İş Analitiği alanında Yönetici Yüksek Lisans programımıza göz atın . İhtiyacınız olan tek şey Matematik için bir yetenek ve deneyimli fakültemiz gerisini sizin için halledecektir. Kursumuz, Python, Tableau, Excel, MySQL vb. dahil olmak üzere tüm önemli kavram ve araçları size sunacaktır. Kariyer desteğimizle, bizimle yolculuğunuzun sonsuza kadar anlamlı olmasını sağlıyoruz.