Diferența dintre Data Scientist și Business Analyst
Datele joacă un rol major în creșterea exponențială a oricărei afaceri. Pentru ca datele să fie înțelese cu tendințele sale, necesită multe analize și cercetări. Necesită abilități speciale care ajută la înțelegerea modelului de date și la concluzia că modul în care datele vor conduce la o creștere a afacerii și la modul în care schimbarea funcționalităților va aduce schimbarea necesară. Această muncă este realizată reciproc de oamenii de știință de date și analiștii de afaceri. Deși ambele roluri ajută la extinderea oricărui domeniu, atât oamenii de știință de date, cât și analistul de afaceri au propriile roluri și responsabilități care diferă în propriile lor moduri. Să înțelegem diferențele dintre un om de știință de date și un analist de afaceri. Deși motto-ul principal al ambelor locuri de muncă este creșterea afacerilor, variația în activitatea reală pe care o fac va fi văzută în continuare.
Comparație Față-Cap între Data Scientist și Business Analyst
Mai jos este diferența de top 5 între Data Scientist și Business Analyst
Diferențe cheie între Data Scientist și Business Analyst
Deși ambele roluri par să aibă o diferență similară între Data Scientist și Business Analyst diferă în următoarele moduri:
- Un om de știință de date trebuie să analizeze cantități mari de date, ar trebui să fie capabil să manipuleze și să facă modificările necesare folosind operații matematice și statistice. De asemenea, trebuie să descopere tipare noi și să facă predicții viitoare. Acestea trebuie să aibă cunoștințe tehnice și, de asemenea, ar trebui să cunoască limbi precum Python, R, etc. Pe de altă parte, analiștii de afaceri trebuie să aibă cunoștințe despre activitatea finală. Ei ar trebui să cunoască impactul schimbărilor cu acesta și să încerce să aducă schimbări care să crească productivitatea clienților, precum și a angajaților. Aceștia ar trebui să colaboreze și să comunice constant cu părțile interesate și să aibă o imagine clară a nevoilor. De asemenea, aceștia trebuie să ajute la proiectarea sistemului IT din punct de vedere al afacerii și să se coordoneze cu ei.
- Nevoia de oameni de știință de date a apărut atunci când aveam o nevoie tot mai mare de sincronizare între datele și industria IT. Toate departamentele unei companii necesită un analist de date în aceste zile. Acestea oferă o analiză sofisticată prin expertiza lor în programare și fără a aștepta nicio contribuție din partea industriei IT. Aceștia necesită doar date și pot merge mai departe cu analiza lor, care va aduce organizația la un nou nivel de concurență și va derula, de asemenea, tendințe și tipare ascunse, care vor ajuta organizația să conducă pe piață. Analistii de afaceri sunt necesari pentru a aduce o modificare a funcționării existente a afacerii. Ei trebuie să analizeze practicile actuale și să aducă o schimbare care să fie mai eficientă și profitabilă pentru organizație. Aceștia ar trebui să pună întrebări cu clientul proiectului, utilizatorii finali și experții în materie. În continuare, cerințele totale colectate trebuie documentate cu definiția și necesitatea modificării. Analiștii de afaceri sunt cei care aduc precizie estimărilor în programele proiectului.
- Atribuțiile oamenilor de știință ale datelor implică vizualizarea datelor unde trebuie să exploreze datele și să găsească detalii ascunse din date care vor dezvălui tendințele actuale și, de asemenea, îi vor ajuta să modeleze tipare care, la rândul lor, să ajute la prezicerea viitoarelor recomandări. Acestea trebuie să aibă o versiune bună în învățarea mașinilor și extragerea datelor, ceea ce va ajuta la construirea de aplicații de analiză pentru a avea profituri mari pe piață. Acestea trebuie să comunice rezultatele tehnice echipelor de vânzări și marketing. Un analist de afaceri trebuie să identifice părțile interesate, să analizeze și să documenteze cerințele. Aceștia trebuie să evalueze soluțiile propuse și să le comunice tuturor părților interesate. După ce se va face acest lucru, ei vor efectua modificările cu o echipă de dezvoltare și vor urmări termenele. De asemenea, ei sunt așteptați să efectueze testul de acceptare a utilizatorului și să obțină acceptarea de la un client. După aceasta, aceștia sunt responsabili și de crearea manualelor de utilizare și a documentației finale.
- Principalele instrumente pe care le folosește un om de știință de date sunt stocarea datelor, vizualizarea datelor, învățarea automată și limbi precum Python, R și SQL. Analiștii de afaceri, pe de altă parte, au programe software precum I Rise, Jama, BitImpluse, care ajută la furnizarea de soluții în diferite industrii.
Data scientist vs Business Analyst Table Table
| Baza de comparație | Data științific | Analist de afaceri |
| Diferența de bază | Data Science se referă la aflarea unor lucruri noi, o revelație a datelor noi care vor rezolva probleme complexe. Găsirea concluziilor prin statistici prin simpla observare și atingerea treptată a soluției perfect optimizate este sarcina unui om de știință de date | Analistii de afaceri sunt o platformă între IT și părțile interesate de afaceri. Aceștia trebuie să aibă cunoștințe profunde despre afaceri și trebuie să fie implicați în solicitarea de întrebări pentru a obține valoare pentru bani și pentru a aduce valoare evoluțiilor făcute în industria IT. |
| Cerinţă | Un om de știință de date trebuie să aibă cunoștințe despre toate cele mai recente instrumente, SQL și, dacă este necesar, ar putea avea nevoie de cod. Ei ar trebui să aibă cunoștințe aprofundate despre matematică și statistici. | Analiștii de afaceri pot să nu necesite cunoștințe tehnice. Acestea trebuie să fie confortabile în evaluarea schimbărilor, dezvoltarea cazurilor de afaceri și definirea de noi cerințe sau modificări ale unui proiect din perspectiva funcțională. |
| Istorie | Analiza datelor pare să fie o nouă furie în aceste zile, datează din 1962, când John Tukey a scris despre „Viitorul analizei datelor”. Postează că au existat mențiuni cu privire la acest aspect și a început să facă trenduri din 2006, până în 2011 și până în prezent, unde oamenii de știință de date sunt cele mai căutate profiluri de locuri de muncă. | Analiștii de afaceri au venit la creștere în anii '70, când au început să documenteze toate procesele manuale. Au constatat nevoia de a automatiza sarcinile repetitive, de a identifica problemele și de a furniza tehnologii de bună calitate, în detrimentul nevoilor de afaceri. Prin anii 1980, Analistii de afaceri au evoluat pentru a sprijini obiectivele de afaceri si a fi un mediator mai eficient intre resursele IT si resursele de afaceri. |
| responsabilităţi | Un om de știință de date trebuie să gestioneze și să extragă cantități mari de date. Aceasta necesită cunoaștere aprofundată a SQL pentru a separa seturi de date. Trebuie să aibă cunoștințe avansate despre învățarea automată, astfel încât să poată face singure schimbări în date și să obțină o perspectivă mai profundă. | Analistii de afaceri trebuie să adune și să pregătească cerințele. Ei trebuie să pregătească documente și să analizeze și să modeleze toate cerințele. Postează analiza, acestea trebuie să preia modificările care sunt necesare și să transmită aceleași echipe IT. După efectuarea modificărilor, trebuie să efectueze testarea acceptării pentru a verifica dacă cerințele sunt îndeplinite. |
| Unelte | Instrumentele oamenilor de știință de date nu sunt altele decât Depozitarea datelor, vizualizarea datelor și învățarea automată. | Există diverse instrumente pentru analiza afacerilor precum Blueprint, Axure, impulsul Bit, etc., care îmbunătățesc productivitatea. |
Concluzie - Data Scientist vs Analist de afaceri
Astfel, atât oamenii de știință de date, cât și analiștii de afaceri îndeplinesc sarcina de a crește valoarea unei afaceri. Diferitele roluri și responsabilități pe care le îndeplinesc ajută o organizație să-și cunoască valoarea și oferă un mod de îmbunătățire și creștere a valorii sale de piață. Îmbunătățirile procesului de către analiștii de afaceri și previziunile făcute de oamenii de știință de date ajută compania să aibă un prezent sigur și un viitor luminos.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Scientist vs Analist de Afaceri, semnificația lor, Comparație dintre capete, Diferențe cheie, Tabelul de comparare și concluzie. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Comparația cea mai utilă între Analiza de afaceri Vs Analiza predictivă
- Business Intelligence vs Business Analytics - Care este mai bun
- 9 Diferență minunată între Data Science Vs Data Mining
- Computer Science vs Data Science - Aflați cele mai bune 8 comparații