Forskel mellem Data Scientist og Business Analyst
Data spiller en vigtig rolle i væksten i enhver forretning eksponentielt. For at dataene skal forstås med dens tendenser, kræver de masser af analyse og forskning. Det kræver specielle færdigheder, der hjælper med at forstå datamønsteret og til at komme til en konklusion om, hvordan dataene vil føre til en vækst i forretningen, og hvordan ændrede funktionaliteter vil medføre den nødvendige ændring. Dette job udføres gensidigt af dataforskere og forretningsanalytikere. Selvom begge disse roller hjælper med udvidelsen af ethvert felt, har de både Data Scientist og Business Analyst deres egne roller og ansvar, der adskiller sig på deres egne måder. Lad os forstå de forskelle, der er der mellem en datavidenskabsmand og forretningsanalytiker. Selvom hovedmottoet for begge disse job er forretningsvækst, vil variationen i det faktiske arbejde, de udfører, ses yderligere.
Sammenligning fra head to head mellem Data Scientist vs Business Analyst
Nedenfor er Top 5-forskellen mellem Data Scientist vs Business Analyst
Vigtige forskelle mellem Data Scientist vs Business Analyst
Selvom begge disse roller ser ud til at have den samme forskel mellem Data Scientist vs Business Analyst, er de forskellige på følgende måder:
- En dataforsker skal analysere store mængder data, skal være i stand til at manipulere og foretage nødvendige ændringer ved hjælp af matematiske og statistiske operationer. De er også nødt til at opdage nye mønstre og foretage fremtidige forudsigelser. De skal have den tekniske viden, og de skal også kende sprog som Python, R osv. På den anden side skal forretningsanalytikere have viden om ende til ende forretning. De skal kende virkningerne af ændringer med det og forsøge at få ændringer frem, der øger kunde såvel som medarbejdernes produktivitet. De skal samarbejde og kommunikere konstant med interessenter og have et tydeligt billede af behovene. De skal også hjælpe med at designe it-systemet fra et forretningsmæssigt synspunkt og koordinere med dem.
- Behovet for datavidenskabsmænd kom op, da vi havde et stadigt stigende behov for synkronisering mellem data og IT-industrien. Alle afdelinger i en virksomhed har brug for en dataanalytiker i disse dage. De leverer en sofistikeret analyse gennem deres programmeringskompetence og uden at vente på input fra IT-branchen. De kræver bare data, og de kan gå videre med deres analyse, der bringer organisationen til et nyt konkurrenceniveau og også udfolder skjulte tendenser og mønstre, som vil hjælpe organisationen med at lede på markedet. Forretningsanalytikere er nødvendige for at bringe en ændring i virksomhedens eksisterende funktion. De skal analysere den aktuelle praksis og bringe en ændring, der vil være mere effektiv og lønsom for organisationen. De bør stille spørgsmål med projektkunden, slutbrugerne og emneeksperter. Dernæst skal de samlede krav, der indsamles, dokumenteres med definitionen og behovet for ændringen. Forretningsanalytikere er dem, der bringer præcision til skøn i projektplanerne.
- Datavidenskabers pligter involverer datavisualisering, hvor de er nødt til at udforske dataene og finde skjulte detaljer fra dataene, der afslører de aktuelle tendenser og også hjælper dem med at modellere mønstre, som igen hjælper med at forudsige fremtidige anbefalinger. De skal være velbevandrede inden for maskinindlæring og data mining, hvilket vil hjælpe med at opbygge analytiske applikationer til at have en høj fortjeneste på markedet. De skal kommunikere tekniske fund til salgs- og marketingteam. En forretningsanalytiker skal identificere interessenter, analysere og dokumentere kravene. De skal evaluere de foreslåede løsninger og kommunikere dem med alle interessenter. Når dette er gjort, vil de gennemføre ændringerne med et udviklingshold og følge op med frister. De forventes også at gennemføre test af brugeraccept og få accept fra en klient. Efter dette er de også ansvarlige for at oprette brugermanualer og slutdokumentation.
- De vigtigste værktøjer, som en dataforsker bruger, er datalagring, datavisualisering, maskinindlæring og sprog som Python, R og SQL. Forretningsanalytikere har på den anden side kommerciel software som i Rise, Jama, BitImpluse, som hjælper med at levere løsninger på tværs af forskellige brancher.
Data Scientist vs Business Analyst Sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Data Scientist | Business analytiker |
| Grundlæggende forskel | Data Science handler om at finde ud af nye ting, en åbenbaring af nye data, der vil løse komplekse problemer. At finde konklusioner gennem statistikker gennem blot observation og gradvist nå frem til den perfekte optimerede løsning er en dataforsker | Forretningsanalytikere er en platform mellem it og forretningsinteressenter. De er nødt til at have en dyb forretningskendskab og skal involveres i krævende spørgsmål for at få værdi for pengene og bringe værdi til udviklingen inden for it-branchen. |
| Krav | En datavidenskabsmand skal have viden om alle de nyeste værktøjer, SQL, og hvis det er nødvendigt, skal de muligvis kode. De skal have indgående kendskab til matematik og statistik. | Forretningsanalytikere kræver muligvis ikke teknisk viden. De skal være komfortable med at vurdere ændringer, udvikle forretningssager og definere nye krav eller ændringer i et projekt ud fra det funktionelle perspektiv. |
| Historie | Dataanalyse synes dog at være et nyt raseri i disse dage, det stammer tilbage til 1962, da John Tukey skrev om 'The Future of Data Analyse'. Skriv, at der var omtaler om dette, og det begyndte i trend fra 2006, gennem 2011 indtil nu, hvor dataforskere er de mest søgte jobprofiler. | Forretningsanalytikere steg til i 1970'erne, da de begyndte at dokumentere alle manuelle processer. De fandt behovet for at automatisere gentagne opgaver, identificere problemer og levere teknologi af god kvalitet på bekostning af forretningsbehov. Gennem 1980'erne udviklede forretningsanalytikere sig til at understøtte forretningsmæssige mål og være en mægler mere effektivt mellem it-ressourcer og forretningsressourcer. |
| ansvar | En dataforsker skal håndtere og udtrække store mængder data. Dette kræver indgående kendskab til SQL for at adskille datasæt. De skal have avanceret viden om maskinlæring, så de selv kan foretage ændringer i data og få en dybere indsigt. | Forretningsanalytikere er nødt til at indsamle og forberede krav. De skal udarbejde dokumenter og også analysere og modellere alle krav. Efter analyse skal de overtage de ændringer, der kræves, og formidle det samme til IT-teamet. Når ændringerne er udført, skal de udføre acceptstest for at kontrollere, om kravene er opfyldt. |
| Værktøj | Værktøjer til datavidenskabsmænd er ingen ringere end datalagring, datavisualisering og maskinlæring. | Der er forskellige værktøjer til forretningsanalyse som Blueprint, Axure, Bit impuls osv., Der gør produktiviteten bedre. |
Konklusion - Data Scientist vs Business Analyst
Således udfører både dataforskere og forretningsanalytikere jobbet med at øge værdien af en virksomhed. De forskellige roller og ansvar, som de udfører, hjælper en organisation med at kende dens værdi, og de giver en måde at forbedre og øge dens markedsværdi på. Processforbedringer fra forretningsanalytikere og forudsigelser foretaget af dataforskere hjælper virksomheden med at have en sikker gave og en lys fremtid.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Scientist vs Business Analyst, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Mest nyttige sammenligning mellem forretningsanalyse og forudsigelig analyse
- Business Intelligence vs Business Analytics - Hvilken der er bedre
- 9 Fantastisk forskel mellem Data Science Vs Data Mining
- Computer Science vs Data Science - Find ud af de bedste 8 sammenligninger