Rozdiel medzi vedcom údajov a obchodným analytikom
Dáta hrajú hlavnú úlohu v raste akéhokoľvek podnikania exponenciálne. Aby boli údaje zrozumiteľné so svojimi trendmi, vyžaduje si veľa analýz a výskumu. Vyžaduje si to špeciálne zručnosti, ktoré pomôžu porozumieť štruktúre údajov a dospejú k záveru, že ako tieto údaje povedú k rastu podniku a ako meniace sa funkcie prinesú nevyhnutnú zmenu. Túto prácu vykonávajú vedci údajov a analytici obchodu. Aj keď obe tieto úlohy pomáhajú pri rozširovaní ktorejkoľvek oblasti, obidve vedecké subjekty a analytici majú svoje vlastné úlohy a povinnosti, ktoré sa líšia podľa ich vlastných spôsobov. Dovoľte nám pochopiť rozdiely, ktoré existujú medzi vedcom údajov a obchodným analytikom. Aj keď hlavným mottom oboch týchto pracovných miest je rast podnikania, rozptyl v skutočnej práci, ktorú vykonávajú, sa bude ďalej pozorovať.
Porovnanie Head to Head medzi Data Scientist vs Business Analyst
Nižšie je uvedený päť najlepších rozdielov medzi Data Scientist a Business Analyst
Kľúčové rozdiely medzi Data Scientist a Business Analyst
Zdá sa, že obe tieto úlohy majú podobný rozdiel medzi Data Scientist vs Business Analyst, ale líšia sa nasledujúcimi spôsobmi:
- Vedec údajov musí analyzovať veľké množstvo údajov, mal by byť schopný manipulovať a vykonávať potrebné zmeny pomocou matematických a štatistických operácií. Potrebujú tiež objaviť nové vzorce a urobiť budúce predpovede. Musia mať technické znalosti a tiež by mali ovládať jazyky ako Python, R atď. Na druhej strane obchodní analytici musia mať znalosti o koncovom podnikaní. Mali by poznať dopady zmien a pokúsiť sa priniesť zmeny, ktoré zvýšia produktivitu zákazníkov aj zamestnancov. Mali by neustále spolupracovať a komunikovať so zúčastnenými stranami a mali by mať jasný obraz o potrebách. Musia tiež pomôcť pri navrhovaní IT systému z obchodného hľadiska a koordinovať ich s nimi.
- Potreba vedcov údajov sa objavila, keď sme mali čoraz väčšiu potrebu synchronizácie medzi údajmi a IT priemyslom. Všetky oddelenia spoločnosti dnes potrebujú analytika údajov. Poskytujú sofistikovanú analýzu prostredníctvom svojich programovacích znalostí a bez čakania na akékoľvek vstupy z IT priemyslu. Vyžadujú iba údaje a môžu pokračovať vo svojej analýze, ktorá uvedie organizáciu na novú úroveň hospodárskej súťaže a tiež rozvinie skryté trendy a vzorce, ktoré pomôžu organizácii viesť sa na trhu. Obchodní analytici sú potrební na to, aby priniesli zmenu v existujúcom fungovaní podniku. Musia analyzovať súčasné postupy a priniesť zmenu, ktorá bude pre organizáciu efektívnejšia a ziskovejšia. Mali by prísť na otázky so zákazníkmi projektu, koncovými používateľmi a odborníkmi na predmet. Ďalej je potrebné zdokumentovať celkové požiadavky, ktoré sa zhromaždia, spolu s definíciou a potrebou zmeny. Obchodní analytici sú tí, ktorí prinášajú presnosť odhadom v harmonograme projektu.
- Povinnosti vedcov údajov zahŕňajú vizualizáciu údajov, keď potrebujú údaje preskúmať a nájsť skryté údaje z údajov, ktoré odhalia súčasné trendy a tiež im pomôžu modelovať vzory, ktoré zase pomôžu pri predpovedaní budúcich odporúčaní. Musia byť dobre oboznámení so strojovým učením a získavaním údajov, ktoré pomôžu pri budovaní analytických aplikácií pre dosiahnutie vysokých ziskov na trhu. Musia oznámiť technické zistenia predajným a marketingovým tímom. Podnikový analytik musí identifikovať zúčastnené strany, analyzovať a dokumentovať požiadavky. Musia vyhodnotiť navrhované riešenia a komunikovať ich so všetkými zúčastnenými stranami. Len čo to urobia, vykonajú zmeny s vývojovým tímom a sledujú termíny. Očakáva sa tiež, že vykonajú test akceptácie používateľa a získajú akceptáciu od klienta. Potom zodpovedajú aj za vytváranie používateľských príručiek a konečnej dokumentácie.
- Hlavnými nástrojmi, ktoré vedec údajov používa, sú sklady údajov, vizualizácia údajov, strojové učenie a jazyky ako Python, R a SQL. Na druhej strane obchodní analytici majú komerčný softvér typu i Rise, Jama, BitImpluse, ktorý pomáha pri poskytovaní riešení v rôznych odvetviach.
Porovnávacia tabuľka Data Scientist vs Business Analyst
| Základ pre porovnanie | Vedec dát | Obchodný analytik |
| Základný rozdiel | Data Science je o objavovaní nových vecí, odhalení nových údajov, ktoré vyriešia zložité problémy. Zisťovanie záverov prostredníctvom štatistík jednoduchým pozorovaním a postupným dosahovaním dokonalého optimalizovaného riešenia je úlohou údajového vedca | Obchodní analytici sú platformou medzi IT a podnikateľskými subjektmi. Potrebujú hlboké obchodné znalosti a musia byť zapojení do náročných otázok, aby získali hodnotu za peniaze a priniesli hodnotu vývoju v IT priemysle. |
| požiadavka | Vedec údajov musí mať vedomosti o všetkých najnovších nástrojoch SQL a podľa potreby môže potrebovať kódovanie. Mali by mať dôkladné znalosti z matematiky a štatistiky. | Obchodní analytici nemusia požadovať žiadne technické znalosti. Musia byť pohodlné pri posudzovaní zmien, vývoji obchodných prípadov a definovaní nových požiadaviek alebo zmien v projekte z funkčného hľadiska. |
| histórie | Analýza dát sa zdá byť v týchto dňoch nový zlosť, ale siaha až do roku 1962, keď John Tukey písal o „budúcnosti analýzy údajov“. Po tom, čo sa o tom hovorilo, sa to začalo trendovať od roku 2006, do roku 2011 až do súčasnosti, kde sú vedci údajov najvyhľadávanejšími pracovnými profilmi. | Obchodní analytici začali rásť v 70. rokoch, keď začali dokumentovať všetky manuálne procesy. Zistili, že je potrebné automatizovať opakujúce sa úlohy, identifikovať problémy a poskytovať kvalitné technológie na úkor obchodných potrieb. V priebehu 80. rokov sa obchodní analytici vyvinuli na podporu obchodných cieľov a na efektívnejšie sprostredkovanie medzi IT zdrojmi a podnikovými zdrojmi. |
| zodpovednosť | Vedec údajov musí spracovať a extrahovať veľké množstvo údajov. To si vyžaduje dôkladnú znalosť SQL na oddelenie dátových súborov. Musia mať pokročilé znalosti strojového učenia, aby mohli sami robiť zmeny v údajoch a získať hlbší prehľad. | Obchodní analytici musia zhromažďovať a pripravovať požiadavky. Musia pripraviť dokumenty a tiež analyzovať a modelovať všetky požiadavky. Po analýze musia prevziať požadované zmeny a odovzdať ich IT tímu. Po vykonaní zmien musia vykonať akceptačné skúšky, aby skontrolovali, či sú požiadavky splnené. |
| náradie | Nástroje vedcov údajov nie sú nikto iný ako skladovanie údajov, vizualizácia údajov a strojové učenie. | Existujú rôzne nástroje pre obchodné analýzy ako Blueprint, Axure, Bit impulse atď., Ktoré zvyšujú produktivitu. |
Záver - Data Scientist vs Business Analyst
Vedci údajov a obchodní analytici teda vykonávajú prácu na zvyšovaní hodnoty podniku. Rôzne úlohy a zodpovednosti, ktoré vykonávajú, pomáhajú organizácii poznať jej hodnotu a poskytujú spôsob, ako zlepšiť a zvýšiť jej trhovú hodnotu. Vylepšenia procesov obchodnými analytikmi a predpovede vedcov údajov pomáhajú spoločnosti mať bezpečnú prítomnosť a svetlú budúcnosť.
Odporúčaný článok
Toto bol návod pre Data Scientist vs Business Analyst, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Najužitočnejšie porovnanie prediktívnej analýzy Business Analytics Vs
- Business Intelligence vs Business Analytics - ktorý z nich je lepší
- 9 Úžasný rozdiel medzi dolovaním údajov Vs
- Informatika a veda o údajoch - nájdite najlepších 8 porovnaní