Razlika med Data Scientist in poslovnim analitikom
Podatki igrajo pomembno vlogo pri rasti katerega koli podjetja v eksponencialni meri. Da se podatki razumejo z njegovimi trendi, potrebuje veliko analiz in raziskav. Zahteva posebna znanja in spretnosti, ki pomagajo pri razumevanju vzorca podatkov in ugotoviti, kako bodo podatki privedli do rasti poslovanja in kako bo spreminjanje funkcionalnosti prineslo potrebne spremembe. To nalogo vzajemno opravljajo podatkovni znanstveniki in poslovni analitiki. Čeprav obe vlogi pomagata pri razširitvi katerega koli področja, imata tako Data Scientist kot poslovni analitik svoje vloge in odgovornosti, ki se med seboj razlikujejo. Naj razumemo razlike med podatkovnim znanstvenikom in poslovnim analitikom. Čeprav je glavni moto obeh delovnih mest rast podjetij, se bodo razlike v dejanskem delu, ki jih opravljajo, pokazale še naprej.
Primerjava med podjetji Data Scientist in Business Analyst
Spodaj je zgornjih 5 razlik med Data Scientist in Business Analystom
Ključne razlike med Data Scientist in Business Analystom
Čeprav se zdi, da imata obe vlogi podobno razliko med Data Scientist in Business Analyst, se razlikujeta na naslednje načine:
- Znanstvenik s podatki mora analizirati velike količine podatkov, imeti možnost manipulacije in potrebnih sprememb z uporabo matematičnih in statističnih operacij. Prav tako morajo odkriti nove vzorce in predvidevati prihodnosti. Imeti morajo tehnično znanje in poznati tudi jezike, kot so Python, R itd. Po drugi strani morajo poslovni analitiki imeti znanje od konca do konca. Morali bi poznati učinke sprememb z njo in poskušati ugotoviti spremembe, ki bodo povečale kupčevo in produktivnost zaposlenih. Morali bi sodelovati in nenehno komunicirati z zainteresiranimi stranmi in imeti jasno izraženo sliko potreb. Pomagati morajo tudi pri načrtovanju informacijskega sistema s poslovnega vidika in se z njimi usklajevati.
- Potreba po znanstvenih podatkih se je pojavila, ko smo imeli vedno večjo potrebo po sinhronizaciji med podatkovno in IT industrijo. V današnjem času vsi oddelki v podjetju zahtevajo analizo podatkov. S svojim programskim znanjem in brez čakanja na kakršne koli prispevke IT industrije nudijo izpopolnjeno analizo. Potrebujejo le podatke in lahko nadaljujejo s svojo analizo, ki bo organizacijo dvignila na novo raven konkurence in tudi razkrila skrite trende in vzorce, ki bodo pomagali organizaciji voditi na trgu. Poslovni analitiki so potrebni za spremembo obstoječega delovanja podjetja. Analizirati morajo trenutne prakse in prinesti spremembe, ki bodo za organizacijo učinkovitejše in donosnejše. Zastaviti bi morali vprašanja s stranko projekta, končnimi uporabniki in strokovnjaki za zadeve. Nato je treba skupne zahteve zbrati z opredelitvijo in potrebo po spremembi. Poslovni analitiki so tisti, ki v načrte projektov vnašajo natančnost ocen.
- Naloge podatkovnih znanstvenikov vključujejo vizualizacijo podatkov, kadar morajo raziskati podatke in poiskati skrite podrobnosti iz podatkov, ki bodo razkrili trenutne trende in jim pomagali oblikovati vzorce, ki bodo v pomoč pri napovedovanju prihodnjih priporočil. Morali bodo dobro poznati strojno učenje in rudarjenje podatkov, kar bo pomagalo pri gradnji analitičnih aplikacij za visoke dobičke na trgu. Tehnične ugotovitve morajo sporočiti prodajnim in trženjskim skupinam. Poslovni analitik mora identificirati deležnike, analizirati in dokumentirati zahteve. Predlagane rešitve morajo ovrednotiti in jih sporočiti vsem zainteresiranim stranem. Ko bo to storjeno, bodo spremembe izvajali z razvojno skupino in sledili rokom. Pričakuje se tudi, da bodo izvedli preizkus sprejema uporabnikov in pridobili sprejemanje od stranke. Po tem so odgovorni tudi za izdelavo uporabniških priročnikov in končne dokumentacije.
- Glavna orodja, ki jih uporablja znanstvenik, so shranjevanje podatkov, vizualizacija podatkov, strojno učenje in jeziki, kot so Python, R in SQL. Po drugi strani imajo poslovni analitiki komercialno programsko opremo, kot so i Rise, Jama, BitImpluse, ki pomagajo pri zagotavljanju rešitev v različnih panogah.
Primerjalna tabela podatkov Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom
| Osnove za primerjavo | Data Scientist | Poslovni analitik |
| Osnovna razlika | Data Science temelji na iskanju novih stvari, razkritju novih podatkov, ki bodo rešili zapletene težave. Iskanje podatkov s pomočjo zgolj opazovanja in postopno doseganje popolne optimizirane rešitve je naloga podatkovnega znanstvenika | Poslovni analitiki so platforma med IT in poslovnimi deležniki. Imeti morajo poglobljeno poslovno znanje in sodelovati pri zahtevnih vprašanjih, da bi pridobili vrednost za denar in prinesli vrednost razvoju na področju IT industrije. |
| Zahteva | Znanstvenik s podatki mora imeti znanje o vseh najnovejših orodjih, SQL in po potrebi jih bo morda moral kodirati. Morali bi imeti poglobljeno znanje matematike in statistike. | Poslovni analitiki morda ne bodo zahtevali tehničnega znanja. Biti morajo primerni za ocenjevanje sprememb, razvijanje poslovnih primerov in definiranje novih zahtev ali sprememb v projektu s funkcionalne perspektive. |
| Zgodovina | Čeprav se zdi, da je analiza podatkov v teh dneh nova, sega v leto 1962, ko je John Tukey pisal o "Prihodnosti analize podatkov". Objavite, da so se o tem omenili, in začelo se je uporabljati od leta 2006, do leta 2011 do zdaj, kjer so znanstveniki s podatki najbolj iskani profili zaposlitve. | Poslovni analitiki so se začeli povečevati v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, ko so začeli dokumentirati vse ročne procese. Ugotovili so, da je treba avtomatizirati ponavljajoče se naloge, prepoznati težave in zagotavljati kakovostno tehnologijo na račun poslovnih potreb. Skozi osemdeseta leta so se poslovni analitiki razvijali, da bi podpirali poslovne cilje in bili učinkovitejši posrednik med viri IT in poslovnimi viri. |
| Odgovornosti | Znanstvenik s podatki mora ravnati in pridobivati velike količine podatkov. To zahteva poglobljeno znanje SQL za ločevanje nizov podatkov. Imeti morajo napredna znanja o strojnem učenju, da lahko sami spreminjajo podatke in dobijo globlji vpogled. | Poslovni analitiki se morajo zbrati in pripraviti zahteve. Pripraviti morajo dokumente ter analizirati in modelirati vse zahteve. Po analizi morajo prevzeti potrebne spremembe in jih posredovati ekipi IT. Ko so spremembe izvedene, morajo opraviti preverjanje, ali so zahteve izpolnjene. |
| Orodja | Orodja podatkovnih znanstvenikov niso nič drugega kot skladiščenje podatkov, vizualizacija podatkov in strojno učenje. | Obstajajo različna orodja za poslovno analizo, kot so Blueprint, Axure, Bit impulz itd., Ki izboljšajo produktivnost. |
Zaključek - Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom
Tako znanstveniki podatkov kot poslovni analitiki opravljajo nalogo, da povečajo vrednost podjetja. Različne vloge in odgovornosti, ki jih opravljajo, pomagajo organizaciji vedeti njeno vrednost in omogočajo izboljšanje in povečanje njene tržne vrednosti. Izboljšave procesov s strani poslovnih analitikov in napovedi, ki jih naredijo znanstveniki, pomagajo podjetju, da ima varno sedanjost in svetlo prihodnost.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Najbolj uporabna primerjava med Business Analytics Vs Predictive Analytics
- Business Intelligence vs Business Analytics - katera je boljša
- 9 Osupljiva razlika med Data Science Vs Data Mining
- Računalništvo v primerjavi z znanostjo podatkov - odkrijte najboljše 8 primerjav