Forskjell mellom Data Scientist og Business Analyst
Data spiller en viktig rolle i veksten av enhver virksomhet eksponentielt. For at dataene skal forstås med trender, krever det mye analyse og forskning. Det krever spesielle ferdigheter som hjelper deg med å forstå datamønsteret og for å komme til en konklusjon at hvordan vil dataene føre til en vekst i virksomheten og hvordan endring av funksjonalitet vil bringe den nødvendige endringen. Denne jobben gjøres gjensidig av dataforskere og forretningsanalytikere. Selv om begge disse rollene hjelper til med å utvide ethvert felt, har de både Data Scientist og Business Analyst sine egne roller og ansvar som avviker på sine egne måter. La oss forstå forskjellene som er mellom en dataforsker og forretningsanalytiker. Selv om hovedmottoet for begge disse jobbene er vekst i virksomheten, vil variansen i det faktiske arbeidet de gjør bli sett videre.
Sammenligning fra head to head mellom Data Scientist vs Business Analyst
Nedenfor er Topp 5-forskjellen mellom Data Scientist vs Business Analyst
Viktige forskjeller mellom Data Scientist vs Business Analyst
Selv om begge disse rollene ser ut til å ha den samme forskjellen mellom Data Scientist vs Business Analyst, er de forskjellige på følgende måter:
- En dataforsker trenger å analysere store datamengder, skal kunne manipulere og gjøre nødvendige endringer ved bruk av matematiske og statistiske operasjoner. De må også oppdage nye mønstre og komme med fremtidige spådommer. De må ha den tekniske kunnskapen, og de skal også kunne språk som Python, R, etc. På den annen side må forretningsanalytikere ha kunnskap om ende til slutt virksomhet. De bør kjenne til virkningene av endringer med det og prøve å få frem endringer som vil øke både kunde og ansattes produktivitet. De skal samarbeide og kommunisere kontinuerlig med interessenter og ha et tydelig bilde av behovene. De må også hjelpe med å designe IT-systemet fra et forretningsmessig synspunkt og koordinere med dem.
- Behovet for dataforskere kom opp da vi hadde et stadig økende behov for synkronisering mellom data og IT-bransjen. Alle avdelinger i et selskap trenger en dataanalytiker i disse dager. De gir en sofistikert analyse gjennom sin programmeringskompetanse og uten å vente på innspill fra IT-bransjen. De krever bare data, og de kan gå videre med analysen sin som vil bringe organisasjonen til et nytt konkurransenivå og også utfolde skjulte trender og mønstre som vil hjelpe organisasjonen i markedet. Forretningsanalytikere er nødvendige for å få til en endring i den eksisterende funksjonen til virksomheten. De må analysere dagens praksis og bringe en endring som vil være mer effektiv og lønnsom for organisasjonen. De bør komme med spørsmål med prosjektkunder, sluttbrukere og fageksperter. Deretter må de totale kravene som er samlet, dokumenteres med definisjonen og behovet for endringen. Forretningsanalytikere er de som gir presisjon til estimater i prosjektplanene.
- Datavitenskapers plikter involverer datavisualisering der de trenger å utforske dataene og finne skjulte detaljer fra dataene som vil avsløre dagens trender og også hjelpe dem med å modellere mønstre som igjen hjelper til med å forutsi fremtidige anbefalinger. De må være godt kjent med maskinlæring og data mining, som vil bidra til å bygge analytiske applikasjoner for å ha høy fortjeneste i markedet. De må kommunisere tekniske funn til salgs- og markedsføringsteam. En forretningsanalytiker må identifisere interessenter, analysere og dokumentere kravene. De må evaluere de foreslåtte løsningene og kommunisere dem med alle interessenter. Når dette er gjort vil de gjennomføre endringene med et utviklingsteam og følge opp frister. De forventes også å gjennomføre test for brukernes aksept og få aksept fra en klient. Etter dette er de også ansvarlige for å lage bruksanvisninger og sluttdokumentasjon.
- De viktigste verktøyene som en dataforsker bruker er datavarehus, datavisualisering, maskinlæring og språk som Python, R og SQL. Forretningsanalytikere har derimot kommersiell programvare som i Rise, Jama, BitImpluse som hjelper til med å tilby løsninger på tvers av forskjellige bransjer.
Data Scientist vs Business Analyst Comparison Table
| Grunnlag for sammenligning | Data Scientist | Forretningsanalytiker |
| Grunnleggende forskjell | Data Science handler om å finne ut av nye ting, en åpenbaring av nye data som vil løse komplekse problemer. Å finne konklusjoner gjennom statistikk gjennom bare observasjon og gradvis nå den perfekte optimaliserte løsningen, er jobben til en dataforsker | Forretningsanalytikere er en plattform mellom IT og forretningsinteressenter. De må ha en dyp virksomhetskunnskap og må være involvert i krevende spørsmål for å få verdi for pengene og gi verdi til utviklingen som gjøres i IT-bransjen. |
| Krav | En dataforsker må ha kunnskap om alle de nyeste verktøyene, SQL, og om nødvendig kan de trenge å kode. De skal ha inngående kunnskap om matematikk og statistikk. | Bedriftsanalytikere kan ikke kreve teknisk kunnskap. De må være komfortable med å vurdere endringer, utvikle forretningssaker og definere nye krav eller endringer i et prosjekt fra det funksjonelle perspektivet. |
| Historie | Dataanalyse ser ut til å være et nytt raseri i disse dager, og dateres tilbake til 1962 da John Tukey skrev om 'The Future of Data Analyse'. Legg ut at det var nevnte om dette, og det begynte å være en tendens fra 2006, til og med 2011, til nå hvor dataforskere er de mest etterspurte jobbprofilene. | Forretningsanalytikere økte på 1970-tallet da de begynte å dokumentere alle manuelle prosesser. De fant behovet for å automatisere repeterende oppgaver, identifisere problemer og levere teknologi av god kvalitet på bekostning av forretningsbehov. Gjennom 1980-tallet utviklet forretningsanalytikere seg for å støtte forretningsmessige mål og være en formidler mer effektivt mellom IT-ressurser og forretningsressurser. |
| Arbeidsoppgaver | En dataforsker må håndtere og trekke ut store mengder data. Dette krever inngående kunnskap om SQL for å skille datasett. De må ha avansert kunnskap om maskinlæring slik at de kan gjøre endringer i data av seg selv og få en dypere innsikt. | Forretningsanalytikere må samle og utarbeide krav. De må utarbeide dokumenter og også analysere og modellere alle krav. Etter analyse må de ta over endringene som kreves og formidle det samme til IT-teamet. Når endringene er gjort, må de utføre akseptstesting for å sjekke om kravene er oppfylt. |
| Verktøy | Verktøy for dataforskere er ingen ringere enn datalagring, datavisualisering og maskinlæring. | Det finnes forskjellige verktøy for forretningsanalyse som Blueprint, Axure, Bit impuls, etc. som gjør produktiviteten bedre. |
Konklusjon - Data Scientist vs Business Analyst
Dermed utfører både dataforskere og forretningsanalytikere jobben med å øke verdien av en virksomhet. De forskjellige rollene og ansvarene de utfører hjelper en organisasjon å kjenne verdien og de gir en måte å forbedre og øke markedsverdien på. Prosessforbedringene fra forretningsanalytikere og spådommene gjort av dataforskere hjelper selskapet å ha en trygg nåtid og en lys fremtid.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Scientist vs Business Analyst, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Mest nyttige sammenligning mellom Business Analytics og Predictive Analytics
- Business Intelligence vs Business Analytics - Hvilken er bedre
- 9 Fantastisk forskjell mellom Data Science Vs Data Mining
- Informatikk vs datavitenskap - Finn ut de beste 8 sammenligningene