Разлика между Data Scientist и Business Analyst
Данните играят основна роля в растежа на всеки бизнес експоненциално. За да бъдат разбрани данните с нейните тенденции, са необходими много анализи и изследвания. Необходими са специални умения, които помагат за разбирането на модела на данните и да стигнем до извода, че как данните ще доведат до растеж на бизнеса и как променящите се функционалности ще внесат необходимата промяна. Тази работа се извършва взаимно от учени по данни и бизнес анализатори. Въпреки че и двете роли помагат за разширяването на която и да е област, и двете Data Data Scientist и Business Analyst имат свои собствени роли и отговорности, които се различават по свой начин. Нека разберем разликите между данните и бизнес анализатора. Въпреки че основното мото и на двете работни места е растежът на бизнеса, разликата в действителната работа, която вършат, ще се види още.
Сравнение между главата на Data Scientist и Business Analyst
По-долу е топ 5 разликата между Data Scientist срещу Business Analyst
Основни разлики между Data Scientist срещу Business Analyst
Въпреки че и двете роли изглежда имат еднаква разлика между Data Scientist и Business Analyst, се различават по следните начини:
- Учен човек трябва да анализира големи количества данни, да може да манипулира и да прави необходимите промени, използвайки математически и статистически операции. Те също трябва да открият нови модели и да правят бъдещи прогнози. Те трябва да притежават техническите знания, а също и да знаят езици като Python, R и др. От друга страна, бизнес анализаторите трябва да имат познания от край до край. Те трябва да знаят влиянието на промените с него и да се опитват да изведат промени, които ще повишат производителността на клиентите, както и производителността на служителите. Те трябва да си сътрудничат и да общуват постоянно със заинтересованите страни и да имат ясна картина на нуждите. Те също трябва да помогнат при проектирането на ИТ системата от бизнес гледна точка и да координират с тях.
- Необходимостта от учени от данни се появи, когато имахме непрекъснато нарастваща нужда от синхронизация между индустрията за данни и ИТ. Всички отдели в една компания изискват анализатор на данни в наши дни. Те предоставят сложен анализ чрез техния опит в програмирането и без да чакат каквито и да е приноси от ИТ индустрията. Те просто изискват данни и те могат да продължат напред със своя анализ, който ще изведе организацията до ново ниво на конкуренция, а също така ще разкрие скрити тенденции и модели, които ще помогнат на организацията да поведе на пазара. Бизнес анализаторите са необходими, за да внесат промяна в съществуващото функциониране на бизнеса. Те трябва да анализират текущите практики и да внесат промяна, която ще бъде по-ефективна и печеливша за организацията. Те трябва да излязат с въпроси към клиента на проекта, крайните потребители и експерти по темата. На следващо място, общите изисквания, които са събрани, трябва да бъдат документирани с определението и необходимостта от промяната. Бизнес анализаторите са тези, които внасят точност в оценките в графиците на проектите.
- Задълженията на учените по данни включват визуализация на данните, където те трябва да проучат данните и да намерят скрити детайли от данните, които ще разкрият текущите тенденции и също така да им помогнат да моделират модели, които от своя страна да помогнат при прогнозирането на бъдещи препоръки. Те трябва да са добре запознати с машинно обучение и извличане на данни, което ще помогне за изграждането на приложения за анализи за високи печалби на пазара. Те трябва да съобщават техническите констатации на екипите по продажби и маркетинг. Бизнес анализаторът трябва да идентифицира заинтересованите страни, да анализира и документира изискванията. Те трябва да оценят предлаганите решения и да ги съобщят на всички заинтересовани страни. След като това е направено, те ще изпълняват промените с екип за разработка и ще следват сроковете. От тях също се очаква да проведат тест за приемане от потребителя и да получат приемане от клиент. След това те са отговорни и за създаването на ръководства за потребителя и окончателна документация.
- Основните инструменти, които използва ученият от данни, са съхранение на данни, визуализация на данни, машинно обучение и езици като Python, R и SQL. От друга страна, бизнес анализаторите имат търговски софтуер като i Rise, Jama, BitImpluse, които помагат за предлагането на решения в различни индустрии.
Таблица за сравнение на Data Scientist срещу бизнес анализатор
| Основа за сравнение | Data Scientist | Бизнес анализатор |
| Основна разлика | Data Science е свързан с намирането на нови неща, разкриването на нови данни, които ще решат сложни проблеми. Намирането на заключения чрез статистика чрез просто наблюдение и постепенно достигане до перфектното оптимизирано решение е работа на специалист по данни | Бизнес анализаторите са платформа между ИТ и бизнес заинтересованите страни. Те трябва да притежават задълбочени бизнес знания и трябва да бъдат замесени в въпроси, за да получат съотношение цена / качество и да донесат стойност на разработките в ИТ индустрията. |
| изискване | Ученият за данни трябва да има знания за всички най-нови инструменти, SQL и ако е необходимо, може да се наложи да кодира. Те трябва да имат задълбочени познания по математика и статистика. | Бизнес анализаторите може да не изискват технически познания. Те трябва да са удобни при оценката на промените, разработването на бизнес казуси и определянето на нови изисквания или промени в проекта от функционална гледна точка. |
| история | Макар анализът на данни изглежда да е ново ярост в наши дни, той датира от 1962 г., когато Джон Туки пише за „Бъдещето на анализа на данните“. Публикувайте, че за това се споменава и тя започна да се движи от 2006 г. до 2011 г. до сега, където данните учени са най-търсените профили за работа. | Бизнес анализаторите стигнаха до възхода през 70-те, когато започнаха да документират всички ръчни процеси. Те откриха необходимостта от автоматизиране на повтарящи се задачи, идентифициране на проблеми и предоставяне на качествени технологии за сметка на бизнес нуждите. През 80-те години бизнес анализаторите се развиват, за да подкрепят бизнес целите и да бъдат посредник по-ефективно между ИТ ресурси и бизнес ресурси. |
| Отговорности | Учен с данни трябва да обработва и извлича големи количества данни. Това изисква задълбочени познания на SQL за отделяне на набори от данни. Те трябва да имат усъвършенствани познания за машинното обучение, за да могат сами да правят промени в данните и да получат по-задълбочено разбиране. | Бизнес анализаторите трябва да съберат и подготвят изискванията. Те трябва да подготвят документи, както и да анализират и моделират всички изисквания. След анализ те трябва да поемат необходимите промени и да предадат същите на ИТ екипа. След извършване на промените те трябва да извършат тест за приемане, за да проверят дали изискванията са изпълнени. |
| Инструменти | Инструментите на учени за данни не са нищо друго освен съхранение на данни, визуализация на данни и машинно обучение. | Има различни инструменти за бизнес анализ като Blueprint, Axure, Bit impulse и др., Които подобряват производителността. |
Заключение - Data Scientist срещу Business Analyst
По този начин както учените за данни, така и бизнес анализаторите изпълняват задачата за увеличаване на стойността на бизнеса. Различните роли и отговорности, които изпълняват, помагат на организацията да знае нейната стойност и те осигуряват начин за подобряване и увеличаване на пазарната й стойност. Подобренията на процеса от страна на бизнес анализаторите и прогнозите, направени от учените по данни, помагат на компанията да има безопасно настояще и светло бъдеще.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Scientist срещу Business Analyst, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Business Analytics срещу Business Intelligence
- 7 най-полезно сравнение между Business Analytics Vs Predictive Analytics
- Business Intelligence срещу Business Analytics - кой е по-добър
- 9 Страхотна разлика между Data Science Vs Data Mining
- Компютърни науки срещу наука за данни - Разберете най-добрите 8 сравнения