Különbség az adattudós és az üzleti elemző között
Az adatok kiemelkedő szerepet játszanak minden üzletág exponenciális növekedésében. Az adatok megértéséhez a trendekhez sok elemzést és kutatást igényel. Speciális készségeket igényel, amelyek segítenek megérteni az adatmintát, és arra a következtetésre jutni, hogy az adatok miként vezetnek az üzleti növekedéshez és hogyan változtatja meg a funkciókat a szükséges változás. Ezt a munkát az adattudósok és az üzleti elemzők kölcsönösen végzik. Bár mindkét szerep hozzájárul bármely terület kibővítéséhez, mind az adattudósnak, mind az üzleti elemzőnek megvan a maga szerepe és felelősségi köre, amelyek különféleképpen különböznek egymástól. Értjük meg, mi van az adattudós és az üzleti elemző között. Bár mindkét munka fő mottója az üzleti növekedés, a ténylegesen elvégzett munka eltérései tovább láthatók.
Összehasonlítás az adattudós és az üzleti elemző között
Az alábbiakban bemutatjuk az 5 legfontosabb különbséget az Data Scientist vs Business Analyst között
Az adattudós és az üzleti elemző közötti főbb különbségek
Bár úgy tűnik, hogy mindkét szerep hasonló különbséget mutat az Data Scientist vs Business Analyst között, az alábbiak szerint:
- Az adattudósnak nagy mennyiségű adatot kell elemeznie, képesnek kell lennie arra, hogy matematikai és statisztikai műveletekkel manipuláljon és elvégezze a szükséges változtatásokat. Fel kell fedezniük új mintákat, és jövőbeli előrejelzéseket kell készíteniük. Technikai ismeretekkel kell rendelkezniük, és ismerniük kell azokat a nyelveket, mint a Python, R, stb. Másrészt az üzleti elemzőknek tudniuk kell az egész vállalkozás végét. Tudnia kell, hogy a változások milyen hatásokkal járnak, és meg kell próbálni olyan változtatásokat hozni, amelyek növelik az ügyfelek és az alkalmazottak termelékenységét. Együttműködniük kell és folyamatosan kell kommunikálniuk az érdekelt felekkel, és világos képet kell adniuk a szükségletekről. Segíteniük kell az informatikai rendszer üzleti szempontból történő tervezésében és összehangolásukat velük.
- Az adattudósok iránti igény felmerült, amikor egyre növekvő szükségünk volt az adat- és az IT-ipar szinkronizálására. A vállalat minden részlege adatanalitistát igényel manapság. Kifinomult elemzést nyújtanak programozási szakértelmük révén, anélkül, hogy az IT-ipar bemeneteire várnának. Csak adatokra van szükség, és folytathatják elemzésüket, amelyek új szervezeti szintre vezetik a szervezetet, és felfedik a rejtett trendeket és mintákat, amelyek elősegítik a szervezet vezetését a piacon. Az üzleti elemzőknek szükségük van az üzleti jelenlegi működésének megváltoztatására. Elemezniük kell a jelenlegi gyakorlatokat, és változást kell hozniuk, amely hatékonyabb és jövedelmezőbb lesz a szervezet számára. Kérdéseket kell feltenniük a projekt ügyfeleivel, a végfelhasználókkal és a téma szakértőivel. Ezután a begyűjtött összes követelményt dokumentálni kell a változás meghatározásával és szükségességével. Az üzleti elemzők azok, akik pontosságot hoznak a becslésekhez a projekt ütemtervében.
- Az adattudósok feladatai között szerepel az adatmegjelenítés, ahol fel kell tárniuk az adatokat, és az adatokból rejtett részleteket kell megtalálniuk, amelyek felfedik a jelenlegi tendenciákat, és segítenek nekik modellezési modellekben, amelyek viszont segítik a jövőbeli ajánlások előrejelzését. Jól ismeri a gépi tanulást és az adatbányászatot, amely elősegíti az elemző alkalmazások kiépítését, mivel a piacon magas profitot lehet elérni. A műszaki eredményeket közölniük kell az értékesítési és marketing csapatokkal. Az üzleti elemzőnek azonosítania kell az érdekelt feleket, elemeznie kell és dokumentálnia kell a követelményeket. Értékelniük kell a javasolt megoldásokat, és kommunikálniuk kell velük az összes érdekelt féllel. Amint ez megtörténik, végrehajtják a változtatásokat egy fejlesztői csapattal, és követik a határidőket. Arra számítanak, hogy elvégezzék a felhasználói elfogadási tesztet, és elfogadást kapjanak az ügyféltől. Ezt követően felelősek a felhasználói kézikönyvek és a végleges dokumentáció elkészítéséért is.
- Az adattudósok által használt fő eszközök az adattárolás, az adatok megjelenítése, a gépi tanulás és a nyelvek, például a Python, R és SQL. Az üzleti elemzők viszont olyan kereskedelmi szoftverekkel rendelkeznek, mint az i Rise, Jama, BitImpluse, amelyek segítenek a megoldások biztosításában a különböző iparágakban.
Adattudós és üzleti elemző összehasonlító táblázata
| Az összehasonlítás alapja | Adattudós | Üzleti elemző |
| Alapvető különbség | Az adattudomány új dolgok kiderítéséről szól, olyan új adatok feltárásáról, amelyek megoldják az összetett problémákat. Az adattudós feladata a következtetések statisztikai adatok alapján történő megfigyelése pusztán megfigyelés útján, és a tökéletes optimalizált megoldás fokozatos elérése | Az üzleti elemzők platformot jelentenek az IT és az üzleti szereplők között. Mély üzleti ismeretekkel kell rendelkezniük, és be kell vonniuk a kérdéseket felváltó kérdésekbe, hogy megtérüljenek az ár-érték arány és az IT-iparág fejlesztései eredményesek legyenek. |
| Követelmény | Az adattudósnak tudnia kell az összes legújabb eszközről, az SQL-ről, és szükség esetén kódolni kell. Mély ismeretekkel kell rendelkezniük a matematikáról és a statisztikáról. | Az üzleti elemzők nem igényelhetnek műszaki ismereteket. Kényelmesnek kell lenniük a változások értékelésében, az üzleti esetek kialakításában és a projekt új követelményeinek vagy változásainak meghatározásában funkcionális szempontból. |
| Történelem | Az adatelemzés manapság új dühnek tűnik, 1962-ben nyúlik vissza, amikor John Tukey írta az „Adatelemzés jövője” című cikkről. Tegye közzé, hogy erről megemlítettek, és 2006-tól kezdődően, 2011-től egészen mostanáig kezdődött, ahol az adattudósok a legkeresettebb munkakörök. | Az üzleti elemzők az 1970-es években a növekedés felé fordultak, amikor elkezdték a kézi folyamatok dokumentálását. Megállapították, hogy szükség van az ismétlődő feladatok automatizálására, a problémák azonosítására és a jó minőségű technológia szállítására az üzleti igények rovására. Az 1980-as évek során az üzleti elemzők fejlesztették ki az üzleti célokat és hatékonyabban közvetítik az IT és az üzleti erőforrásokat. |
| feladatai | Az adattudósnak nagy mennyiségű adatot kell kezelnie és kinyernie. Ehhez az SQL alapos ismerete szükséges az adatkészletek elkülönítéséhez. Haladó ismeretekkel kell rendelkezniük a gépi tanulásban, hogy önmagukban megváltoztassák az adatokat, és mélyebb betekintést kapjanak. | Az üzleti elemzőknek össze kell gyűjteniük és elő kell készíteniük a követelményeket. Dokumentumokat kell készíteniük, valamint elemezniük és modellezniük kell az összes követelményt. Az elemzést követően át kell venniük a szükséges változtatásokat, és ezeket át kell adniuk az informatikai csapatnak. A módosítások elvégzése után elfogadási tesztet kell végezniük annak ellenőrzésére, hogy teljesülnek-e a követelmények. |
| Eszközök | Az adattudósok eszközei nem más, mint az adattárolás, az adatok megjelenítése és a gépi tanulás. | Különböző eszközök vannak az üzleti elemzéshez, mint például a Blueprint, az Axure, a Bit impulzus stb., Amelyek javítják a termelékenységet. |
Következtetés - adattudós vs üzleti elemző
Így mind az adattudósok, mind az üzleti elemzők elemzik a vállalkozás értékének növelését. Az általuk elvégzett különféle szerepek és felelősségek segítik a szervezetet annak értékének ismeretében, és lehetőséget kínálnak a piaci érték javítására és növelésére. Az üzleti elemzők által végzett fejlesztések és az adattudósok előrejelzései elősegítik a vállalat biztonságos jelenét és fényes jövőjét.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adattudós és az üzleti elemző, azok jelentése, a fejek közötti összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetések számára. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Üzleti elemzés vs. üzleti intelligencia
- 7 A leghasznosabb összehasonlítás az üzleti elemzés és a prediktív elemzés között
- Üzleti intelligencia vs. üzleti elemzés - melyik a jobb
- 9 Félelmetes különbség az adattudomány és az adatbányászat között
- Számítástechnika vs Data Science - Tudja meg a legjobb 8 összehasonlítást