Razlika između Data Scientist i poslovnog analitičara
Podaci igraju veliku ulogu u eksponencijalnom rastu bilo kojeg poslovanja. Da bi se podaci shvatili s njegovim trendovima, potrebno je puno analiza i istraživanja. Potrebne su posebne vještine koje pomažu u razumijevanju obrasca podataka i do zaključka kako će podaci dovesti do rasta poslovanja i kako će mijenjanje funkcionalnosti donijeti potrebne promjene. Taj posao uzajamno rade znanstvenici podataka i poslovni analitičari. Iako obje ove uloge pomažu u proširenju bilo kojeg polja, obje Data Scientist i Business Analyst imaju svoje uloge i odgovornosti koje se međusobno razlikuju. Dopustite nam da razumemo razlike koje postoje između znanstvenika podataka i poslovnog analitičara. Iako je glavni moto oba ova posla rast poslovanja, razlike u stvarnom poslu koji se obavljaju vidjet ćemo dalje.
Usporedba između podataka znanstvenika i poslovnog analitičara
Ispod je top 5 razlike između Data Scientist i Business Analyst-a
Ključne razlike između Data Scientist i Business Analyst-a
Iako se čini da obje ove uloge imaju sličnu razliku između podataka Scientist i Business Analyst razlikuju se na sljedeće načine:
- Znanstvenik podataka mora analizirati velike količine podataka, biti sposoban manipulirati i unositi potrebne promjene koristeći matematičke i statističke operacije. Oni također trebaju otkriti nove obrasce i ostvariti buduća predviđanja. Oni moraju imati tehničko znanje, a također trebaju znati jezike poput Pythona, R itd. S druge strane, poslovni analitičari moraju imati znanje od kraja do kraja. Oni bi trebali znati utjecaje promjena s njom i pokušati iznijeti promjene koje će povećati produktivnost kupaca i zaposlenika. Oni bi trebali surađivati i stalno komunicirati sa dionicima i imati jasno izraženu sliku potreba. Također moraju pomoći dizajniranju IT sustava s poslovnog stajališta i s njima se koordinirati.
- Potreba za znanstvenicima pojavila se kad smo imali sve veću potrebu za sinkronizacijom podataka i IT industrije. Svi odjeli u tvrtki ovih dana zahtijevaju analizu podataka. Oni pružaju sofisticiranu analizu putem svoje stručnosti u programiranju i bez čekanja na bilo koji doprinos iz IT industrije. Oni samo zahtijevaju podatke i mogu nastaviti s analizom koja će organizaciju dovesti na novu razinu konkurencije i također otkriti skrivene trendove i obrasce koji će pomoći organizaciji da preuzme vodeću poziciju na tržištu. Poslovni analitičari potrebni su kako bi se postigla promjena u postojećem funkcioniranju poslovanja. Moraju analizirati trenutnu praksu i unijeti promjene koje će biti učinkovitije i profitabilnije za organizaciju. Trebali bi postaviti pitanja kupcu projekta, krajnjim korisnicima i stručnjacima za pitanja. Zatim, sveukupne potrebe koje treba prikupiti potrebno je dokumentirati definicijom i potrebom za promjenom. Poslovni analitičari su ti koji donose preciznost procjena u rasporedu projekata.
- Dužnosti znanstvenika podataka uključuju vizualizaciju podataka tamo gdje trebaju istražiti podatke i pronaći skrivene detalje iz podataka koji će otkriti trenutne trendove i pomoći im u obrascima koji zauzvrat pomažu u predviđanju budućih preporuka. Moraju se dobro upoznati s strojnim učenjem i vađenjem podataka što će pomoći u stvaranju analitičkih aplikacija za ostvarivanje visokih profita na tržištu. Moraju priopćiti tehničke nalaze prodajnim i marketinškim timovima. Poslovni analitičar treba identificirati dionike, analizirati i dokumentirati zahtjeve. Predložena rješenja moraju procijeniti i komunicirati ih sa svim dionicima. Nakon što to urade, izvršavat će promjene s razvojnim timom i slijediti rokove. Očekuje se da će također provesti test prihvaćanja od strane korisnika i dobiti prihvaćanje od klijenta. Nakon toga odgovorni su i za stvaranje korisničkih priručnika i završne dokumentacije.
- Glavni alati koje znanstvenik podataka koristi su skladištenje podataka, vizualizacija podataka, strojno učenje i jezici poput Python, R i SQL. S druge strane, poslovni analitičari imaju komercijalne programe poput i Rise, Jama, BitImpluse koji pomažu u pružanju rješenja za različite industrije.
Usporedna tablica podataka znanstvenika i poslovnog analitičara
| Osnove za usporedbu | Data Scientist | Poslovni analitičar |
| Osnovna razlika | Znanost podataka sve je u pronalaženju novih stvari, otkrivanju novih podataka koji će riješiti složene probleme. Pronalaženje zaključaka kroz statistiku pukim promatranjem i postupno postizanje savršenog optimiziranog rješenja posao je znanstvenika podataka | Poslovni analitičari su platforma između IT-a i poslovnih dionika. Potrebno im je duboko poslovno znanje i potrebno ih je uključiti u zahtjevna pitanja kako bi dobili vrijednost za novac i postigli vrijednost razvojem u IT industriji. |
| Zahtjev | Znanstvenik podataka mora imati znanje o svim najnovijim alatima, SQL-u, a po potrebi ih možda treba i kodirati. Morali bi imati dubinsko znanje iz matematike i statistike. | Poslovni analitičari možda neće zahtijevati nikakvo tehničko znanje. Oni moraju biti udobni u procjeni promjena, razvoju poslovnih slučajeva i definiranju novih zahtjeva ili promjena u projektu iz funkcionalne perspektive. |
| Povijest | Iako se čini da je analiza podataka danas velika bijes, ona seže u 1962. godinu kada je John Tukey pisao o "Budućnosti analize podataka". Objavite da se o tome spominjalo i to se počelo kretati od 2006. do 2011. godine do danas gdje su znanstvenici podataka najtraženiji profili posla. | Poslovni analitičari došli su do uspona u 1970-ima kada su počeli dokumentirati sve ručne procese. Otkrili su potrebu automatizacije ponavljajućih zadataka, prepoznavanja problema i isporuke kvalitetne tehnologije na štetu poslovnih potreba. Kroz 1980-e poslovni se analitičari razvijali kako bi podržali poslovne ciljeve i bili učinkovitiji posrednik između IT resursa i poslovnih resursa. |
| odgovornosti | Znanstvenik podataka mora obraditi i izvući velike količine podataka. To zahtijeva dubinsko znanje SQL-a za segregaciju skupova podataka. Moraju imati napredna znanja o strojnom učenju kako bi mogli sami unijeti promjene u podatke i dobiti dublji uvid. | Poslovni analitičari trebaju prikupiti i pripremiti zahtjeve. Moraju pripremiti dokumente te analizirati i modelirati sve zahtjeve. Nakon analize moraju preuzeti potrebne promjene i iste ih prenijeti IT timu. Nakon provedenih promjena oni moraju izvršiti provjeru prihvaćanja kako bi provjerili jesu li ispunjeni zahtjevi. |
| alat | Alati znanstvenika nisu ništa drugo nego skladištenje podataka, vizualizacija podataka i strojno učenje. | Postoje različiti alati za poslovnu analizu poput Blueprint, Axure, Bit impulsa itd. Koji poboljšavaju produktivnost. |
Zaključak - Data Scientist vs Business Analyst
Dakle, i znanstvenici s podacima i poslovni analitičari obavljaju posao povećanja vrijednosti tvrtke. Različite uloge i odgovornosti koje obavljaju pomažu organizaciji da zna njezinu vrijednost i pružaju način poboljšanja i povećanja tržišne vrijednosti. Poboljšanja procesa od strane poslovnih analitičara i predviđanja znanstvenika s podacima pomažu tvrtki da ima sigurnu sadašnjost i svijetlu budućnost.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Scientist i Business Analyst, njihovo značenje, usporedbu, uvodne podatke, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 najkorisnijih usporedba između Business Analytics Vs prediktivne analitike
- Poslovna inteligencija vs Business Analytics - koja je bolja
- 9 Strašna razlika između Data Science Vs Data Mininga
- Računalna naspram znanosti o podacima - Pronađite 8 najboljih usporedbi