Data Scientist vs Business Analyst - Selvitä 5 upeaa eroa

• Ero Data Scientistin ja Business Analystin välillä

Ero Data Scientistin ja Business Analystin välillä

Tietoilla on tärkeä rooli kaiken liiketoiminnan kasvussa räjähdysmäisesti. Jotta tiedot ymmärrettäisiin sen suuntausten kanssa, se vaatii paljon analyysejä ja tutkimuksia. Se vaatii erityisiä taitoja, jotka auttavat ymmärtämään tietomallia ja tekemään johtopäätöksen siitä, kuinka tiedot johtavat liiketoiminnan kasvuun ja miten toimintojen muuttaminen tuo tarvittavaa muutosta. Tietotieteilijät ja liike-elämän analyytikot tekevät tämän työn yhdessä. Vaikka molemmat roolit auttavat laajentamaan mitä tahansa alaa, heillä sekä Data Scientistilla että Business Analyst -yrityksellä on omat roolinsa ja vastuunsa, jotka eroavat toisistaan ​​omalla tavallaan. Ymmärtäkäämme tietotieteilijän ja liiketoiminnan analyytikon väliset erot. Vaikka molempien työpaikkojen pää Motto on liiketoiminnan kasvu, niiden todellisen työn variaatio näkyy edelleen.

Head to Head -vertailu Data Scientistin ja Business Analyst -yrityksen välillä

Alla on 5 tärkeintä eroa Data Scientist vs Business Analyst -yrityksen välillä

Tärkeimmät erot Data Scientist vs Business Analyst -yrityksen välillä

Vaikka molemmilla näillä rooleilla näyttää olevan samanlainen ero Data Scientist vs Business Analyst -yrityksen välillä, eroavat se seuraavilla tavoilla:

• Tietotieteilijän on analysoitava suuria määriä tietoja, hänen on kyettävä manipuloimaan ja tekemään tarvittavat muutokset matemaattisilla ja tilastollisilla operaatioilla. Heidän on myös löydettävä uusia malleja ja tehtävä tulevaisuuden ennusteita. Heillä on oltava tekninen tietämys, ja heidän on myös tunnettava kielet, kuten Python, R, jne. Toisaalta liike-elämän analyytikoilla on oltava tietoa loppupään liiketoiminnasta. Heidän tulisi tuntea muutosten vaikutukset sen kanssa ja yrittää tuoda esiin muutoksia, jotka lisäävät sekä asiakasta että työntekijöiden tuottavuutta. Heidän tulee olla yhteistyössä ja kommunikoida jatkuvasti sidosryhmien kanssa, ja heillä on oltava selkeä kuva tarpeista. Niiden on myös autettava suunnittelemaan IT-järjestelmää liiketoiminnan kannalta ja sovitettava yhteen heidän kanssaan.

• Tietotieteilijöiden tarve tuli esiin, kun meillä oli jatkuvasti kasvava synkronoinnin tarve datan ja IT-alan välillä. Kaikki yrityksen yksiköt vaativat nykyään data-analyytikkoa. Ne tarjoavat hienostuneen analyysin ohjelmointikokemuksensa kautta ja odottamatta mitään panoksia IT-teollisuudelle. He tarvitsevat vain tietoja ja voivat jatkaa analyysiään, joka vie organisaation uudelle kilpailutasolle ja paljastaa myös piilotetut trendit ja mallit, jotka auttavat organisaatiota johtamaan markkinoita. Liiketoiminta-analyytikoita tarvitaan muutoksen aikaansaamiseksi liiketoiminnan nykyiseen toimintaan. Heidän on analysoitava nykyisiä käytäntöjä ja tuotava muutos, joka on tehokkaampi ja kannattavampi organisaatiolle. Heidän tulisi keksiä kysymyksiä projekti-asiakkaan, loppukäyttäjien ja aiheen asiantuntijoiden kanssa. Seuraavaksi kootut kokonaisvaatimukset on dokumentoitava muutoksen määritelmän ja tarpeen kanssa. Liiketoiminta-analyytikot tuovat tarkkuutta arvioihin projektiaikatauluissa.

• Tietotieteilijöiden tehtäviin kuuluu tietojen visualisointi, kun heidän on tutkittava tietoja ja löydettävä tiedoista piilotettuja yksityiskohtia, mikä paljastaa nykyiset suuntaukset ja auttaa heitä myös mallintamaan malleja, jotka puolestaan ​​auttavat ennustamaan tulevia suosituksia. Heidän on oltava perehtynyt koneoppimiseen ja tiedon louhintaan, mikä auttaa rakentamaan analyysisovelluksia, joilla on suuri voitto markkinoilla. Heidän on ilmoitettava tekniset havainnot myynti- ja markkinointiryhmille. Liiketoiminta-analyytikon on tunnistettava sidosryhmät, analysoitava ja dokumentoitava vaatimukset. Heidän on arvioitava ehdotetut ratkaisut ja tiedotettava niistä kaikkien sidosryhmien kanssa. Kun se on tehty, he suorittavat muutokset kehitysryhmän kanssa ja seuraavat määräaikoja. Niiden odotetaan myös suorittavan käyttäjän hyväksymistesti ja saavan hyväksynnän asiakkaalta. Tämän jälkeen he vastaavat myös käyttöohjeiden ja lopullisen dokumentoinnin laatimisesta.

• Tietotekniikan käyttämät tärkeimmät työkalut ovat tietovarastointi, datan visualisointi, koneoppiminen ja kielet kuten Python, R ja SQL. Liiketoiminta-analyytikoilla taas on kaupallisia ohjelmistoja, kuten i Rise, Jama, BitImpluse, jotka auttavat tarjoamaan ratkaisuja eri toimialoille.

Data Scientist vs Business Analyst -vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Data Scientist	Liiketoiminta-analyytikko
Perusero	Data Science tarkoittaa uusien asioiden selvittämistä, uuden tiedon paljastumista, joka ratkaisee monimutkaiset ongelmat. Päätelmien löytäminen tilastojen avulla pelkästään havainnoinnin avulla ja täydellisen optimoidun ratkaisun saavuttaminen on tietotekijän tehtävä	Liiketoiminta-analyytikot ovat foorumi IT: n ja yritysryhmien välillä. Heillä on oltava syvä liiketoimintaosaaminen ja heidän on osallistuttava vaativiin kysymyksiin saadakseen vastinetta rahalle ja tuodaan arvoa IT-teollisuuden kehitykselle.
Vaatimus	Tietotieteilijällä on oltava tiedot kaikista uusimmista työkaluista, SQL: stä ja tarvittaessa heidän on ehkä koodattava. Heillä on oltava perusteellinen tieto matematiikasta ja tilastoista.	Liiketoiminta-analyytikot eivät välttämättä vaadi teknistä tietoa. Heidän on oltava mukava arvioida muutoksia, kehittää liiketoimintatapoja ja määritellä uusia vaatimuksia tai muutoksia projektiin toiminnallisesta näkökulmasta.
Historia	Tietojen analysointi näyttääkin olevan nykyään uusi raivo, mutta se juontaa juurensa vuoteen 1962, kun John Tukey kirjoitti aiheesta "Tietoanalyysin tulevaisuus". Viesti, että asiasta on mainittu, ja se alkoi trendi vuodesta 2006 vuoteen 2011 tähän päivään, jolloin tietotieteilijät ovat halutuimpia työprofiileja.	Liiketoiminta-analyytikot nousivat nousuun 1970-luvulla, kun he alkoivat dokumentoida kaikki manuaaliset prosessit. He havaitsivat tarpeen automatisoida toistuvat tehtävät, tunnistaa ongelmat ja toimittaa laadukasta tekniikkaa liiketoiminnan tarpeiden kustannuksella. Yli 1980-luvun ajan yritysanalyytikot kehittyivät tukemaan liiketoiminnan tavoitteita ja toimimaan tehokkaammin välittäjänä IT-resurssien ja liiketoimintaresurssien välillä.
vastuut	Tietojen tutkijan on käsiteltävä ja poimittava suuria määriä tietoja. Tämä edellyttää perusteellista SQL-tietämystä tietojoukkojen erottamiseksi toisistaan. Heillä on oltava pitkälle kehitetyt tiedot koneoppimisesta, jotta he voivat tehdä muutoksia tietoihin itse ja saada syvemmän kuvan.	Liiketoiminta-analyytikkojen on kerättävä ja valmisteltava vaatimukset. Heidän on laadittava asiakirjat sekä analysoitava ja mallinnettava kaikki vaatimukset. Analysoinnin jälkeen heidän on otettava tarvittavat muutokset huomioon ja välitettävä ne IT-tiimille. Kun muutokset on tehty, heidän on suoritettava hyväksymistestaus varmistaakseen, täyttyvätkö vaatimukset.
Työkalut	Tietotieteilijöiden työkalut ovat kukaan muu kuin tietojen varastointi, datan visualisointi ja koneoppiminen.	Yritystoiminnan analysoinnissa on erilaisia ​​työkaluja, kuten Blueprint, Axure, Bit impulse jne., Jotka parantavat tuottavuutta.

Johtopäätös - Data Scientist vs Business Analyst

Siten sekä tietotieteilijät että liike-elämän analyytikot suorittavat yrityksen arvon kasvattamisen. Heidän suorittamansa erilaiset roolit ja vastuut auttavat organisaatiota tuntemaan sen arvon ja tarjoavat tavan parantaa ja kasvattaa sen markkina-arvoa. Liiketoiminta-analyytikoiden prosessiparannukset ja tietotekijöiden tekemät ennusteet auttavat yritystä saamaan turvallisen nykyhetken ja valoisan tulevaisuuden.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas Data Scientist vs Business Analyst -yritykselle, heidän merkitykselleen, Head to Head -vertailulle, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

1. Business Analytics vs Business Intelligence
2. 7 hyödyllisintä vertailua liiketoimintaanalyysien ja ennakoivien analyysien välillä
3. Business Intelligence vs Business Analytics - kumpi on parempi
4. 9 Mahtava ero datatieteen ja datan louhinnan välillä
5. Tietojenkäsittely vs. tietojenkäsittelytiede - selvitä parhaat 8 vertailua