Разница между Data Scientist и Business Analyst
Данные играют важную роль в росте любого бизнеса в геометрической прогрессии. Чтобы данные были понятны с учетом их тенденций, требуется много анализа и исследований. Это требует специальных навыков, которые помогают понять структуру данных и прийти к выводу, что как данные приведут к росту бизнеса и как изменение функций приведет к необходимым изменениям. Эта работа выполняется совместно специалистами по данным и бизнес-аналитиками. Хотя обе эти роли помогают в расширении любой области, они и Data Scientist, и Business Analyst имеют свои собственные роли и обязанности, которые различаются по-своему. Позвольте нам понять различия, которые существуют между специалистом по данным и бизнес-аналитиком. Хотя основным девизом этих двух рабочих мест является рост бизнеса, различия в реальной работе, которую они выполняют, будут видны и в дальнейшем.
Сравнение личных данных между Data Scientist и Business Analyst
Ниже приведено 5 главных отличий между Data Scientist и Business Analyst.
Ключевые различия между Data Scientist и Business Analyst
Хотя обе эти роли, похоже, имеют сходные различия между Data Scientist и Business Analyst, отличаются по следующим причинам:
- Специалист по данным должен анализировать большие объемы данных, уметь манипулировать и вносить необходимые изменения с помощью математических и статистических операций. Они также должны открывать новые модели и делать прогнозы на будущее. Они должны обладать техническими знаниями, а также должны владеть такими языками, как Python, R и т. Д. С другой стороны, бизнес-аналитики должны обладать знаниями сквозного бизнеса. Они должны знать о влиянии изменений и пытаться выявить изменения, которые повысят производительность клиентов и сотрудников. Они должны сотрудничать и постоянно общаться с заинтересованными сторонами и иметь четкую картину потребностей. Они также должны помочь в разработке ИТ-системы с точки зрения бизнеса и координировать с ними.
- Потребность в специалистах по данным возникла, когда у нас была все возрастающая потребность в синхронизации между данными и ИТ-индустрией. Все отделы компании требуют аналитика данных в эти дни. Они обеспечивают сложный анализ благодаря своему опыту программирования и не дожидаясь каких-либо отзывов от ИТ-индустрии Им просто нужны данные, и они могут продолжить свой анализ, который выведет организацию на новый уровень конкуренции, а также раскроет скрытые тенденции и закономерности, которые помогут организации лидировать на рынке. Бизнес-аналитики необходимы, чтобы внести изменения в существующее функционирование бизнеса. Они должны проанализировать текущую практику и внести изменения, которые будут более эффективными и выгодными для организации. Они должны задавать вопросы клиенту проекта, конечным пользователям и экспертам в данной области. Далее, общие требования, которые собраны, должны быть задокументированы с определением и потребностью в изменении. Бизнес-аналитики - это те, кто вносит точность в оценки в графиках проекта.
- Обязанности исследователей данных включают визуализацию данных, когда им необходимо исследовать данные и находить скрытые детали в данных, которые будут раскрывать текущие тенденции, а также помогать им моделировать шаблоны, которые, в свою очередь, помогают прогнозировать будущие рекомендации. Они должны хорошо разбираться в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных, которые помогут в создании аналитических приложений для получения высокой прибыли на рынке. Они должны сообщать технические выводы отделам продаж и маркетинга. Бизнес-аналитик должен определить заинтересованные стороны, проанализировать и задокументировать требования. Они должны оценить предложенные решения и сообщить их всем заинтересованным сторонам. Как только это будет сделано, они будут выполнять изменения с командой разработчиков и придерживаться сроков. Также ожидается, что они проведут приемочные испытания для пользователей и получат одобрение от клиента. После этого они также отвечают за создание руководств пользователя и окончательной документации.
- Основными инструментами, которые использует ученый, являются хранилища данных, визуализация данных, машинное обучение и такие языки, как Python, R и SQL. С другой стороны, у бизнес-аналитиков есть коммерческие программы, такие как i Rise, Jama, BitImpluse, которые помогают предоставлять решения для различных отраслей промышленности.
Data Scientist и Сравнительная таблица Business Analyst
| Основа для сравнения | Data Scientist | Бизнес-аналитик |
| Основная разница | Data Science - это поиск новых вещей, раскрытие новых данных, которые решат сложные проблемы. Нахождение выводов с помощью статистики с помощью простого наблюдения и постепенное достижение идеального оптимизированного решения - задача ученого, занимающегося данными. | Бизнес-аналитики являются платформой между ИТ и заинтересованными сторонами. Они должны иметь глубокие бизнес-знания и участвовать в требовательных вопросах, чтобы получить соотношение цены и качества и повысить ценность разработок в ИТ-индустрии. |
| требование | Специалист по данным должен обладать знаниями обо всех новейших инструментах, SQL и, при необходимости, может нуждаться в коде. Они должны иметь глубокие знания математики и статистики. | Бизнес-аналитики могут не требовать каких-либо технических знаний. Им должно быть удобно оценивать изменения, разрабатывать бизнес-кейсы и определять новые требования или изменения в проекте с функциональной точки зрения. |
| история | Анализ данных, хотя и кажется новым гневом в наши дни, он восходит к 1962 году, когда Джон Тьюки написал о «Будущем анализа данных». Пост о том, что об этом упоминалось, и он начал развиваться с 2006 г. по 2011 г. и до настоящего времени, где ученые-исследователи являются наиболее востребованными профилями работы. | Бизнес-аналитики пришли к росту в 1970-х годах, когда начали документировать все ручные процессы. Они обнаружили необходимость автоматизировать повторяющиеся задачи, выявлять проблемы и предоставлять технологии хорошего качества в ущерб потребностям бизнеса. В течение 1980-х годов бизнес-аналитики развивались для поддержки бизнес-целей и более эффективного посредничества между ИТ-ресурсами и бизнес-ресурсами. |
| обязанности | Специалист по обработке данных должен обрабатывать и извлекать большие объемы данных. Это требует глубоких знаний SQL для разделения наборов данных. Они должны обладать глубокими знаниями в области машинного обучения, чтобы самостоятельно вносить изменения в данные и получать более глубокое понимание. | Бизнес-аналитики должны собрать и подготовить требования. Они должны подготовить документы, а также проанализировать и смоделировать все требования. После анализа они должны принять необходимые изменения и сообщить об этом ИТ-команде. После внесения изменений они должны выполнить приемочное тестирование, чтобы проверить, выполнены ли требования. |
| инструменты | Инструменты исследователей данных - это не что иное, как хранилище данных, визуализация данных и машинное обучение. | Существуют различные инструменты для бизнес-анализа, такие как Blueprint, Axure, Bit Impulse и т. Д., Которые повышают производительность. |
Вывод - Data Scientist vs Business Analyst
Таким образом, как специалисты по данным, так и бизнес-аналитики выполняют работу по увеличению стоимости бизнеса. Различные роли и обязанности, которые они выполняют, помогают организации понять ее ценность, а также способ улучшить и увеличить ее рыночную стоимость. Улучшения процесса бизнес-аналитиками и прогнозы, сделанные специалистами по данным, помогают компании иметь безопасное настоящее и светлое будущее.
Рекомендуемая статья
Это было руководство для Data Scientist vs Business Analyst, их значения, сравнения между собой, ключевых отличий, сравнительной таблицы и заключения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики
- 7 самых полезных сравнений между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой
- Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики - какая из них лучше
- 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
- Информатика против Data Science - Узнайте 8 лучших сравнений