數據科學與商業分析之間的區別

已發表: 2022-08-15

數據科學與商業分析作為一個工作領域是每個數據科學和分析專業的學生都在努力解決的一個困惑,這是可以理解的。 這些術語在流行話語中經常可以互換使用,而實際上,這兩個領域之間存在根本差異。

在本文中,讓我們分解數據科學和業務分析之間的區別,以幫助您更好地理解它們。

讓我們從了解業務分析師和數據科學家解決的問題開始。

目錄

業務分析師與數據科學家——他們解決的問題類型

這是一個有趣的例子來理解這一點。

假設您管理一家銀行——您負責實施兩個重要項目。 與您同行的是一個由數據科學家和業務分析師組成的團隊。 這兩個項目是:

  • 制定商業計劃的戰略,以確定開展價值 XXXX 美元的業務所需的員工數量。
  • 開發一個模型來識別系統中的欺詐或潛在欺詐交易。

你認為哪一個應該映射到哪個團隊?

如果你深入思考,你會意識到第一個問題的要求更多是關於做出業務假設並通過進行宏觀改變來修改策略。 要成功地做到這一點,顯然需要良好的業務理解和決策技能。 另一方面,第二個是關於從數據中尋找模式並做出有意義的決策。

因此,雖然第一個項目正確映射到業務分析團隊,但第二個項目映射到數據科學團隊。

解決了這個問題,現在讓我們更深入地研究這兩個領域,並了解在這些領域中脫穎而出所需的技能。

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商業分析

業務分析的作用是通過使用分析技術和提供數據驅動的建議來充當業務運營和 IT 之間的差距。 因此,業務分析師必須具備良好的業務理解能力和必要的數據技能——如統計學、計算機科學、編程等。

業務分析師做什麼的?

業務分析師充當 IT 和業務領域之間的中介。 他們的目標是找到通過使用數據、技術和分析來改進流程和提高生產力的最佳方法。

業務分析所需的技能

如果您希望在業務分析中表現出色,則需要以下一些重要技能:

  • 數據解釋:企業需要處理越來越多的數據。 業務分析師必須理解和解釋這些數據,相應地清理它,並從中找到洞察力。
  • 講故事和可視化:傳達調查結果是業務分析師的另一項重要任務。 它們充當 IT 和業務之間的橋樑,應該能夠將其結論無縫地傳達給所有相關方。 這包括使用圖表、圖形等視覺輔助工具。
  • 分析推理:業務分析師需要成為快速決策者,這需要批判性思維、邏輯思維、分析等。當業務分析師處理和理解數據時,推理能力在日常運營中派上用場。
  • 統計和數學技能:正確描述數據的能力對於業務分析很重要。 這需要了解相關的統計和數學工具。 在需要根據當前數據進行建模、推斷、估計或預測的場景​​中,這項技能也會派上用場。
  • 溝通技巧:口頭和書面溝通技巧對業務分析師都很重要。 由於它們填補了兩個重要領域之間的空白,因此它們充當主要的傳播者和信息提供者。 在這種情況下,在您的溝通中清晰和簡潔變得更加重要。

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數據科學

數據科學是一個總稱,包括算法、統計學、計算機科學和相關技術,以深入研究大數據並從中找到模式。 數據科學的目標是通過研究以前的趨勢、習慣等來做出有根據的、有數據支持的預測。

數據科學家做什麼的?

數據科學家使用不同的算法——從本機算法到機器學習算法,再到業務數據和識別模式。 這些模式對於預測未來的行為或結果很有用。 他們還創建不同的假設,根據可用數據對其進行測試,並根據測試結果接受或拒絕它們。 總體目標是做出更好的預測,從而實現總體業務目標。

數據科學所需的技能

在數據科學領域取得成功所需的主要技能包括:

  • 統計和統計分析:由於假設形成和測試是這個角色的重要組成部分,數據科學家必須親身體驗不同的統計測試、可能性估計等。
  • 編程和計算機科學:計算機科學技能與數據科學家極為相關,因為他們使用不同的算法。 能夠優化這些算法或從計算機科學的角度深入研究它們會很好。 此外,他們需要編程技能來處理業務數據並找到模式。 一些重要的編程語言包括——Python 和 R。
  • 機器學習:數據科學家必須熟悉甚至親身體驗機器學習。 這包括使用不同的機器學習算法,並在需要時分析和優化它們。 機器學習幫助數據科學家從數據中發現了比以往更多的東西,使其成為數據科學家工具包中不可替代的工具。
  • 數據可視化:歸根結底,數據科學家也需要傳達他們的發現。 這需要具備數據可視化技能,將技術數據轉換為易於理解的信息。

商業分析與數據科學——綜合比較

商業分析數據科學
對業務、業務目標、業務數據進行統計研究,以獲得洞察力並製定更好的戰略和流程。 使用源自計算機科學的方法(如算法、數學和統計學)研究數據,以發現模式並做出未來預測。
主要處理結構化數據。 適用於非結構化和結構化數據。
這更多地面向統計和分析——它不需要太多的編程。 嚴重依賴編程來創建識別模式並獲得洞察力的模型。
整個分析是統計的。 統計只是整個過程的一部分,並在最後執行 - 在對所需模型進行編程之後。
對以下行業最為重要——醫療保健、營銷、零售、供應鏈、娛樂等。 對以下行業最為重要——電子商務、製造、學術、機器學習/人工智能、金融科技等。

商業分析和數據科學的職業道路

業務分析師傾向於在更多以業務為導向的戰略角色中取得進展,這也涉及企業家精神。 相反,數據科學家更喜歡研究和編程,這使得他們更適合擔任項目經理或首席數據科學家。

這是一個簡潔的表格,列出了商業分析和數據科學領域可用的不同職業選擇。 請注意,工作角色的職位級別從上到下不斷增加。

數據科學商業分析
數據科學家業務分析師
高級數據科學家高級業務分析師
首席數據科學家分析經理
數據科學主管分析主管
產品角色/企業家精神組織領導角色

結論

商業分析和數據科學都是極具吸引力和創新的領域。 如果您對理解數據感興趣,您會發現自己對這些領域中的任何一個都感到滿意。 但是,兩者之間存在細微差別——我們希望我們在本文中為您澄清了這一點!

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數據科學和業務分析有什麼區別?

業務分析處理事物的業務方面,並充當 IT 和業務運營之間的橋樑。 另一方面,數據科學更關注整體數據,並從中尋找模式以做出明智的預測。

數據科學的職業道路是什麼?

數據科學的職業路​​徑如下 -> 數據科學家 -> 高級數據科學家 -> 首席數據科學家 -> 數據科學主管

商業分析的職業道路是什麼?

業務分析師 -> 高級業務分析師 -> 分析經理 -> 分析主管