Rozdíl mezi Data Scientist a Business Analyst
Data hrají hlavní roli v růstu jakéhokoli podnikání exponenciálně. Aby byla data pochopena s jejich trendy, vyžaduje spoustu analýz a výzkumu. Vyžaduje zvláštní dovednosti, které pomáhají pochopit strukturu údajů a dospět k závěru, že jak povedou data k růstu podnikání a jak měnící se funkce přinesou nezbytnou změnu. Tuto práci provádějí vzájemně vědci v oblasti dat a obchodní analytici. Ačkoli obě tyto role pomáhají při rozšiřování jakéhokoli oboru, oba vědci v oblasti dat a obchodní analytici mají své vlastní role a povinnosti, které se liší v jejich vlastních způsobech. Přestože hlavním heslem obou těchto pracovních míst je růst podnikání, rozptyl ve skutečné práci, kterou vykonávají, bude dále patrný.
Srovnání Head to Head mezi Data Scientist vs Business Analyst
Níže je pět nejlepších rozdílů mezi Data Scientist a Business Analyst
Klíčové rozdíly mezi Data Scientist vs Business Analyst
Přestože se zdá, že obě tyto role mají podobný rozdíl mezi Data Scientist vs Business Analyst, liší se následujícími způsoby:
- Vědec údajů musí analyzovat velké množství dat, měl by být schopen manipulovat a provádět nezbytné změny pomocí matematických a statistických operací. Musí také objevit nové vzorce a učinit budoucí předpovědi. Musí mít technické znalosti a také by měli znát jazyky jako Python, R atd. Na druhé straně obchodní analytici musí mít znalosti o koncovém podniku. Měli by znát dopady změn a pokusit se přinést změny, které zvýší produktivitu zákazníků i zaměstnanců. Měli by neustále spolupracovat a komunikovat se zúčastněnými stranami a měli by mít jasný obraz o potřebách. Musí také pomáhat při navrhování IT systému z obchodního hlediska a koordinovat s nimi.
- Potřeba vědců v oblasti dat vznikla, když jsme měli stále větší potřebu synchronizace mezi daty a IT průmyslem. Všechna oddělení ve společnosti dnes vyžadují datového analytika. Poskytují sofistikovanou analýzu prostřednictvím svých programovacích znalostí a bez čekání na jakékoli vstupy z IT průmyslu. Vyžadují pouze data a mohou pokračovat ve své analýze, která přinese organizaci na novou úroveň hospodářské soutěže a také rozvine skryté trendy a vzorce, které pomohou organizaci vést na trhu. Obchodní analytici potřebují změnu stávajícího fungování podniku. Musí analyzovat současné postupy a přinést změnu, která bude pro organizaci efektivnější a ziskovou. Měli by přicházet s otázkami se zákazníky projektu, konečnými uživateli a odborníky na předmět. Dále musí být celkové požadavky, které jsou shromážděny, zdokumentovány s definicí a potřebou změny. Obchodní analytici jsou ti, kteří přinášejí přesnost odhadům v harmonogramech projektu.
- Povinnosti vědců v oblasti dat zahrnují vizualizaci dat, kde je třeba data prozkoumat a najít skryté detaily z údajů, které odhalí současné trendy a také jim pomohou modelovat vzorce, které zase pomohou při předpovídání budoucích doporučení. Musí se dobře orientovat v strojovém učení a těžbě dat, což pomůže při vytváření analytických aplikací pro dosažení vysokých zisků na trhu. Musí sdělovat technické poznatky prodejním a marketingovým týmům. Obchodní analytik musí identifikovat zúčastněné strany, analyzovat a dokumentovat požadavky. Musí hodnotit navrhovaná řešení a komunikovat je se všemi zúčastněnými stranami. Jakmile bude hotovo, provedou změny s vývojovým týmem a budou sledovat termíny. Očekává se také, že provedou akceptační test uživatele a získají akceptaci od klienta. Poté zodpovídají také za vytváření uživatelských příruček a konečné dokumentace.
- Hlavními nástroji, které vědec používá, jsou datové sklady, vizualizace dat, strojové učení a jazyky jako Python, R a SQL. Na druhé straně obchodní analytici mají komerční software jako i Rise, Jama, BitImpluse, který pomáhá poskytovat řešení v různých průmyslových odvětvích.
Tabulka pro srovnání datových vědců a obchodních analytiků
| Základ pro srovnání | Data Scientist | Obchodní analytik |
| Základní rozdíl | Data Science je především o objevování nových věcí, odhalení nových dat, která vyřeší složité problémy. Nalezení závěrů prostřednictvím statistik pouhým pozorováním a postupným dosahováním dokonalého optimalizovaného řešení je úkolem vědce údajů | Obchodní analytici jsou platformou mezi IT a obchodními partnery. Musí mít hluboké obchodní znalosti a musí být zapojeni do náročných otázek, aby získali hodnotu za peníze a přinášeli hodnotu vývoji v IT průmyslu. |
| Požadavek | Vědec údajů musí mít znalosti o všech nejnovějších nástrojích, SQL a v případě potřeby může potřebovat kódování. Měli by mít hluboké znalosti z matematiky a statistiky. | Obchodní analytici nemusí vyžadovat žádné technické znalosti. Musí být pohodlné při posuzování změn, rozvíjení obchodních případů a definování nových požadavků nebo změn v projektu z funkčního hlediska. |
| Dějiny | Analýza dat, i když se zdá být v těchto dnech novým vztekem, sahá až do roku 1962, kdy John Tukey psal o „budoucnosti analýzy dat“. Zveřejnil, že o tom byly zmínky, a začalo to trendovat od roku 2006, do roku 2011 až do současnosti, kde jsou vědci s údaji nejvyhledávanějšími profily zaměstnání. | Obchodní analytici vzrostli v 70. letech, kdy začali dokumentovat všechny manuální procesy. Zjistili, že je třeba automatizovat opakující se úkoly, identifikovat problémy a dodávat kvalitní technologie na úkor obchodních potřeb. Během 80. let se obchodní analytici vyvinuli s cílem podporovat obchodní cíle a být účinnějším prostředníkem mezi prostředky IT a obchodními prostředky. |
| Odpovědnosti | Vědec údajů musí zpracovat a extrahovat velké množství dat. To vyžaduje důkladnou znalost SQL pro oddělení datových sad. Musí mít pokročilé znalosti strojového učení, aby mohli sami provádět změny v datech a získat hlubší přehled. | Obchodní analytici musí shromažďovat a připravovat požadavky. Musí připravit dokumenty a také analyzovat a modelovat všechny požadavky. Po analýze musí převzít požadované změny a předat je IT týmu. Jakmile jsou změny provedeny, musí provést akceptační testování a zkontrolovat, zda jsou požadavky splněny. |
| Nástroje | Nástroje datových vědců nejsou nikdo jiný než skladování dat, vizualizace dat a strojové učení. | Existují různé nástroje pro obchodní analýzy jako Blueprint, Axure, Bit impulse atd., Které zvyšují produktivitu. |
Závěr - Data Scientist vs Business Analyst
Vědci s údaji i obchodní analytici tedy vykonávají práci na zvyšování hodnoty podniku. Různé role a povinnosti, které vykonávají, pomáhají organizaci znát její hodnotu a poskytují způsob, jak zlepšit a zvýšit její tržní hodnotu. Zlepšení procesů obchodními analytiky a předpovědi prováděné vědci v oblasti dat pomáhají společnosti mít bezpečný dárek a světlou budoucnost.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Data Scientist vs Business Analyst, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Differences, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Nejužitečnější srovnání mezi prediktivní analýzou Business Analytics Vs
- Business Intelligence vs Business Analytics - který z nich je lepší
- 9 Úžasný rozdíl mezi dolováním dat Vs
- Computer Science vs Data Science - Zjistěte 8 nejlepších srovnání