Data Analytics vs Business Analytics - Utili 8 confronti Per sapere

Differenze tra Data Analytics e Business Analytics

Data Analytics è più incentrato sul piano tecnico rispetto agli altri in termini di competenze tecniche poiché un analista di dati farebbe pratica pulizia dei dati, eliminazione dei dati, ricerca di correlazioni ecc. Un analista di dati vorrebbe sporcarsi le mani su uno degli strumenti più recenti là fuori e testare i suoi dati sullo strumento e vedere quali intuizioni può trarre da esso.

L'analisi aziendale, d'altra parte, è una sorta di ruolo più orientato al processo / funzionale in cui un analista aziendale esaminerebbe le operazioni quotidiane dell'azienda. Un CEO / CMO non capirà quale sia la correlazione o quali variabili stiano davvero influenzando la funzione di trasformazione, quindi un analista aziendale. Un analista aziendale dovrebbe essere in grado di interpretare le terminologie dell'analista di dati e di tradurle in modo da renderle presentabili ai rispettivi responsabili. Un analista aziendale cercherebbe anche di ottimizzare e sarebbe anche quello di chiamare i cortometraggi per l'aggiornamento / ottimizzazione di tutti i modelli dell'azienda / campagna.

Di seguito è riportato l'estratto di Wikipedia per la definizione di analista di dati:

“L'analisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellizzazione dei dati con l'obiettivo di scoprire informazioni utili, suggerire conclusioni e supportare il processo decisionale. L'analisi dei dati ha molteplici sfaccettature e approcci, comprendendo tecniche diverse sotto una varietà di nomi, in diversi settori aziendali, scientifici e delle scienze sociali. "

Se andiamo con la definizione fornita da IIBA (International Institute of Business Analysis), allora quanto segue definisce l'analisi aziendale:

“Il Business Analyst è un agente di cambiamento. Analisi aziendale è un approccio disciplinato per introdurre e gestire il cambiamento nelle organizzazioni, siano esse a scopo di lucro, governi o non profit.

L'analisi aziendale viene utilizzata per identificare e articolare la necessità di un cambiamento nel modo in cui le organizzazioni lavorano e per facilitare tale cambiamento. Come analisti aziendali, identifichiamo e definiamo le soluzioni che massimizzeranno il valore fornito da un'organizzazione ai suoi stakeholder. Gli analisti aziendali lavorano a tutti i livelli di un'organizzazione e possono essere coinvolti in tutto, dalla definizione della strategia, alla creazione dell'architettura aziendale, all'assunzione di un ruolo di leadership definendo gli obiettivi e i requisiti di programmi e progetti o supportando il miglioramento continuo della sua tecnologia e dei suoi processi. ”

Confronti testa a testa tra Data Analytics e Business Analytics

Di seguito è riportato il confronto tra i primi 8 tra Data Analytics e Business Analytics

Differenze chiave tra Data Analytics e Business Analytics

Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Data Analytics e Business Analytics

I compiti chiave di un analista aziendale saranno la verifica del requisito valutandolo con un punto di operazioni e funzioni mentre un analista di dati analizzerà i dati solo in termini di raccolta, manipolazione e analisi dei dati.
L'analista aziendale soddisfa tutti i requisiti individuando e rimuovendo l'ambito dei requisiti e quindi assegnando le attività agli sviluppatori per sviluppare il codice, mentre un analista di dati preparerebbe grafici di dashboard o varie visualizzazioni che aiuterebbero i dirigenti a rispondere alle chiamate cosa dovrebbe essere fatto dopo.
L'analista aziendale farebbe ricerche e proverebbe a ottenere preziose informazioni dai dati, trovando che il modello ottimale per l'azienda risiede anche nell'analista aziendale mentre un analista di dati si concentrerebbe sullo sviluppo di nuovi algoritmi o sull'ottimizzazione degli algoritmi già sviluppati.
Facciamo un esempio e proviamo a distinguere tra i due:

1. Abbiamo uno studio in cui una società di telecomunicazioni deve separare i propri clienti per trovare i clienti indesiderati o diciamo semplicemente il tasso di abbandono. Un analista aziendale chiederebbe agli sviluppatori di creare modelli fornendo loro tutti i dati di cui hanno bisogno e quindi provare a valutare quale modello descrive il meglio.

2.Perché un analista di dati si occuperebbe della pulizia dei dati, trasformandoli in modo che potessero adattarsi abbastanza bene al modello, ottimizzando il modello per risultati migliori, costruendo output visivi in modo da renderlo facilmente comprensibile.

Tabella di confronto tra Data Analytics e Business Analytics

Di seguito è riportato un elenco di punti che mostrano i confronti tra Data Analytics e Business Analytics

BASE PER IL CONFRONTO	Analisi aziendale	Analisi dei dati
Messa a fuoco	Un analista aziendale sarebbe responsabile della stesura dei report, matrice KPI (Key Performance Index), tendenze nei dati che aiuterebbero l'organizzazione	Un analista di dati giocherebbe semplicemente con i dati per trovare modelli, correlazioni e persino costruire modelli per vedere come i dati rispondono ai suoi modelli.
Processi	Un analista aziendale farebbe uno studio statico e comparativo dei dati.	Un analista di dati farebbe un'analisi esplicativa e quindi proverà a sperimentare i processi di data mining in modo da fornire una buona rappresentazione visiva dei dati.
Origine dei dati	Un analista aziendale pre-pianificherebbe le sue fonti di dati su ciò che è necessario e che dovrebbe essere escluso, il che è un processo lento.	Un analista di dati trova una correlazione su alcuni dati che non fa parte del suo set di dati precedente, quindi aggiungerebbe l'origine dati al volo, se necessario.
Trasformare	Un analista aziendale trasformerebbe i dati in anticipo che è attentamente pianificato.	Tutte le trasformazioni vengono eseguite nel database e ogni volta che vi è una richiesta di arricchimento dei dati, viene eseguita al volo.
Qualità dei dati	Un analista aziendale presenterebbe sempre i dati come un'unica versione di verità	Un analista aziendale vorrebbe dire "Abbastanza buono" o teoricamente con le probabilità
Modello di dati	Un analista aziendale andrebbe con lo schema sul modello di dati di caricamento	Un analista di dati andrebbe con lo schema sul modello di dati di query.
Analisi	Retrospettiva, descrittiva	Predittivo, prescrittivo
Campo	Un sottoinsieme di informatica e gestione in cui lo studio dei dati viene effettuato utilizzando diversi metodi e tecnologie	Copre l'intero campo tecnologico che è un superset di Data Science

Conclusione - Data Analytics vs Business Analytics

Come un analista aziendale agisce al posto di un analista di dati, ecco un assaggio della composizione salariale dei due profili:

La tabella seguente mostra lo stipendio medio di un analista aziendale.

Considerando che un analista di dati avrebbe uno stipendio medio compreso tra $ 65k - $ 97k

Per concludere, dipende dagli interessi della persona, se è bravo con le cose tecniche, va con l'analisi dei dati o se è competente con le aree funzionali / di processo, quindi può andare con la parte di analisi aziendale .

Ognuno ha i suoi vantaggi in termini di questioni concettuali, crescita e sviluppo nel campo della scienza e della tecnologia e il mondo della tecnologia in espansione ha bisogno di più di queste aree per crescere ulteriormente e creare alcune invenzioni straordinarie che facilitano non solo la vita umana ma anche salva anche il nostro ambiente atmosferico per le generazioni future per condurre una vita tranquilla e felice.

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