Differenza tra Data Scientist e Business Analyst
I dati svolgono un ruolo importante nella crescita esponenziale di qualsiasi azienda. Perché i dati siano compresi con le sue tendenze, richiede molte analisi e ricerche. Richiede competenze speciali che aiutino a comprendere il modello di dati e giungere a una conclusione che il modo in cui i dati porteranno a una crescita del business e in che modo le funzionalità mutevoli porteranno al cambiamento necessario. Questo lavoro viene svolto reciprocamente da data scientist e analisti aziendali. Sebbene entrambi questi ruoli aiutino nell'espansione di qualsiasi campo, entrambi Data Scientist e Business Analyst hanno i loro ruoli e responsabilità che differiscono a modo loro. Cerchiamo di capire le differenze che esistono tra un data scientist e un analista aziendale. Sebbene il motto principale di entrambi questi lavori sia la crescita del business, la varianza nel lavoro effettivo che svolgono sarà ulteriormente vista.
Confronto diretto tra Data Scientist e Business Analyst
Di seguito è la principale differenza 5 tra Data Scientist vs Business Analyst
Differenze chiave tra Data Scientist e Business Analyst
Sebbene entrambi questi ruoli sembrino avere la stessa differenza tra Data Scientist e Business Analyst differiscono nei seguenti modi:
- Uno scienziato di dati deve analizzare grandi quantità di dati, dovrebbe essere in grado di manipolare e apportare le modifiche necessarie utilizzando operazioni matematiche e statistiche. Devono anche scoprire nuovi schemi e fare previsioni future. Devono avere le conoscenze tecniche e dovrebbero anche conoscere linguaggi come Python, R, ecc. D'altra parte, gli analisti aziendali devono avere conoscenza delle attività end-to-end. Dovrebbero conoscere gli impatti dei cambiamenti con esso e cercare di mettere in evidenza cambiamenti che aumenteranno la produttività dei clienti e dei dipendenti. Dovrebbero collaborare e comunicare costantemente con le parti interessate e avere un quadro chiaro delle esigenze. Devono inoltre aiutare a progettare il sistema IT da un punto di vista aziendale e coordinarsi con essi.
- La necessità di scienziati dei dati è emersa quando abbiamo avuto un bisogno sempre crescente di sincronizzazione tra i dati e l'industria IT. Oggigiorno tutti i dipartimenti di un'azienda richiedono un analista di dati. Forniscono un'analisi sofisticata attraverso le loro competenze di programmazione e senza attendere input dal settore IT. Richiedono solo dati e possono procedere con le loro analisi che porteranno l'organizzazione a un nuovo livello di concorrenza e dispiegheranno anche tendenze e modelli nascosti che aiuteranno l'organizzazione a guidare il mercato. Gli analisti aziendali sono necessari per apportare un cambiamento al funzionamento esistente dell'azienda. Devono analizzare le pratiche attuali e apportare un cambiamento che sarà più efficace e redditizio per l'organizzazione. Dovrebbero formulare domande con il cliente del progetto, gli utenti finali e gli esperti in materia. Successivamente, i requisiti totali raccolti devono essere documentati con la definizione e necessari per la modifica. Gli analisti aziendali sono quelli che apportano precisione alle stime nelle pianificazioni del progetto.
- I compiti dei data scientist riguardano la visualizzazione dei dati in cui devono esplorare i dati e trovare dettagli nascosti dai dati che riveleranno le tendenze attuali e li aiuteranno anche a modellare modelli che a loro volta aiutano a prevedere raccomandazioni future. Devono avere una buona conoscenza dell'apprendimento automatico e del data mining che aiuteranno a creare applicazioni di analisi per avere alti profitti sul mercato. Devono comunicare i risultati tecnici ai team di vendita e marketing. Un analista aziendale deve identificare le parti interessate, analizzare e documentare i requisiti. Devono valutare le soluzioni proposte e comunicarle con tutte le parti interessate. Una volta fatto ciò, eseguiranno le modifiche con un team di sviluppo e seguiranno le scadenze. Si prevede inoltre che eseguano il test di accettazione dell'utente e ottengano l'accettazione da parte di un cliente. Successivamente, sono anche responsabili della creazione di manuali utente e documentazione finale.
- Gli strumenti principali utilizzati da uno scienziato di dati sono data warehousing, visualizzazione dei dati, machine learning e linguaggi come Python, R e SQL. Gli analisti aziendali, d'altra parte, hanno software commerciali come i Rise, Jama, BitImpluse che aiutano a fornire soluzioni in diversi settori.
Tabella di confronto tra Data Scientist e Business Analyst
| Base per il confronto | Data Scientist | Analista di affari |
| Differenza di base | La scienza dei dati consiste nello scoprire nuove cose, una rivelazione di nuovi dati che risolverà problemi complessi. Trovare conclusioni attraverso la statistica attraverso la semplice osservazione e raggiungere gradualmente la soluzione ottimizzata perfetta è il lavoro di uno scienziato di dati | Gli analisti aziendali sono una piattaforma tra IT e stakeholder aziendali. Devono avere una profonda conoscenza del business e devono essere coinvolti in domande difficili per ottenere un buon rapporto qualità-prezzo e apportare valore agli sviluppi realizzati nel settore IT. |
| Requisiti | Uno scienziato di dati deve avere conoscenza di tutti gli strumenti più recenti, SQL e, se necessario, potrebbe essere necessario codificare. Dovrebbero avere una conoscenza approfondita della matematica e delle statistiche. | Gli analisti aziendali potrebbero non richiedere alcuna conoscenza tecnica. Devono essere a proprio agio nel valutare i cambiamenti, nello sviluppo di casi aziendali e nella definizione di nuovi requisiti o cambiamenti in un progetto dal punto di vista funzionale. |
| Storia | L'analisi dei dati sembra essere una nuova rabbia in questi giorni, risale al 1962 quando John Tukey scrisse su "Il futuro dell'analisi dei dati". Pubblica che ci sono state menzioni al riguardo e ha iniziato a fare tendenza dal 2006, fino al 2011 fino ad oggi, dove i data scientist sono i profili di lavoro più ricercati. | Gli analisti aziendali sono cresciuti negli anni '70 quando hanno iniziato a documentare tutti i processi manuali. Hanno riscontrato la necessità di automatizzare le attività ripetitive, identificare i problemi e fornire una tecnologia di buona qualità a spese delle esigenze aziendali. Nel corso degli anni '80 gli analisti aziendali si sono evoluti per supportare gli obiettivi di business ed essere un mediatore più efficace tra risorse IT e risorse aziendali. |
| responsabilità | Uno scienziato di dati deve gestire ed estrarre grandi quantità di dati. Ciò richiede una conoscenza approfondita di SQL per separare i set di dati. Devono avere una conoscenza avanzata dell'apprendimento automatico in modo da poter apportare modifiche ai dati da soli e ottenere una visione più approfondita. | Gli analisti aziendali devono raccogliere e preparare i requisiti. Devono preparare i documenti e anche analizzare e modellare tutti i requisiti. Dopo l'analisi, devono assumere le modifiche necessarie e trasmettere lo stesso al team IT. Una volta apportate le modifiche, devono eseguire i test di accettazione per verificare se i requisiti sono soddisfatti. |
| Utensili | Gli strumenti dei data scientist non sono altro che il data warehousing, la visualizzazione dei dati e l'apprendimento automatico. | Esistono vari strumenti per l'analisi aziendale come Blueprint, Axure, Bit impulse, ecc. Che migliorano la produttività. |
Conclusione - Data Scientist vs Business Analyst
Pertanto, sia i data scientist che gli analisti aziendali svolgono il compito di aumentare il valore di un'azienda. I diversi ruoli e responsabilità che svolgono aiutano un'organizzazione a conoscerne il valore e forniscono un modo per migliorare e aumentare il suo valore di mercato. I miglioramenti del processo da parte degli analisti aziendali e le previsioni fatte dai data scientist aiutano l'azienda ad avere un presente sicuro e un futuro brillante.
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