Skillnad mellan Data Scientist och Business Analyst
Data spelar en viktig roll i tillväxten av alla företag exponentiellt. För att uppgifterna ska förstås med sina trender kräver det massor av analys och forskning. Det kräver speciella färdigheter som hjälper till att förstå datamönstret och för att komma till slutsatsen att hur data kommer att leda till en tillväxt av affärer och hur förändrade funktioner kommer att leda till den nödvändiga förändringen. Detta jobb utförs ömsesidigt av datavetare och affärsanalytiker. Även om båda dessa roller hjälper till att utvidga alla områden, har de både Data Scientist och Business Analyst sina egna roller och ansvar som skiljer sig åt på sina egna sätt. Låt oss förstå skillnaderna mellan en datavetare och affärsanalytiker. Även om huvudmottot för båda dessa jobb är tillväxt i företaget, kommer variationen i det faktiska arbetet som de utför se ytterligare.
Jämförelse mellan head-to-head mellan Data Scientist vs Business Analyst
Nedan visas topp 5-skillnaden mellan Data Scientist vs Business Analyst
Viktiga skillnader mellan Data Scientist vs Business Analyst
Även om båda dessa roller verkar ha samma skillnad mellan Data Scientist vs Business Analyst skiljer sig på följande sätt:
- En datavetare måste analysera stora mängder data, ska kunna manipulera och göra nödvändiga förändringar med hjälp av matematiska och statistiska operationer. De måste också upptäcka nya mönster och göra framtida förutsägelser. De måste ha den tekniska kunskapen och också bör känna till språk som Python, R, etc. Å andra sidan måste affärsanalytiker ha kunskap om affärsverksamhet. De bör känna till effekterna av förändringar med det och försöka få fram förändringar som kommer att öka kundens såväl som anställdas produktivitet. De bör samarbeta och kommunicera ständigt med intressenter och ha en tydlig bild av behoven. De måste också hjälpa till med att utforma IT-systemet ur affärsmässig synvinkel och samordna dem.
- Behovet av datavetare kom upp när vi hade ett allt större behov av synkronisering mellan data och IT-industrin. Alla avdelningar i ett företag kräver en dataanalytiker i dag. De tillhandahåller en sofistikerad analys genom sin programmeringsexpertis och utan att vänta på några input från IT-branschen. De kräver bara data och de kan gå vidare med sin analys som kommer att leda organisationen till en ny konkurrensnivå och också utveckla dolda trender och mönster som hjälper organisationen att leda på marknaden. Affärsanalytiker behövs för att få en förändring i verksamhetens befintliga funktion. De måste analysera den nuvarande praxisen och få en förändring som kommer att vara mer effektiv och lönsam för organisationen. De bör komma med frågor med projektkunden, slutanvändarna och ämnesexperter. Därefter måste de totala kraven som samlas dokumenteras med definitionen och behovet av förändringen. Affärsanalytiker är de som sätter precision i uppskattningarna i projektplanerna.
- Datavetarnas uppgifter innebär datavisualisering där de behöver utforska uppgifterna och hitta dolda detaljer från uppgifterna som kommer att avslöja de aktuella trenderna och också hjälpa dem att modellera mönster som i sin tur hjälper till att förutsäga framtida rekommendationer. De måste ha god kunskap om maskininlärning och data mining som hjälper till att bygga analysapplikationer för att ha höga vinster på marknaden. De måste kommunicera tekniska resultat till försäljnings- och marknadsföringsteam. En affärsanalytiker måste identifiera intressenter, analysera och dokumentera kraven. De måste utvärdera de föreslagna lösningarna och kommunicera dem med alla intressenter. När detta är gjort kommer de att genomföra ändringarna med ett utvecklingsteam och följa upp tidsfrister. De förväntas också genomföra användarkontrolltest och få godkännande från en klient. Efter detta är de också ansvariga för att skapa användarmanualer och slutdokumentation.
- De viktigaste verktygen som en datavetare använder är datalagring, datavisualisering, maskininlärning och språk som Python, R och SQL. Affärsanalytiker har å andra sidan kommersiella mjukvaror som i Rise, Jama, BitImpluse som hjälper till att tillhandahålla lösningar inom olika branscher.
Data Scientist vs Business Analyst Comparison Table
| Grund för jämförelse | Data Scientist | Affärsanalytiker |
| Grundläggande skillnad | Data Science handlar om att ta reda på nya saker, en avslöjande av nya data som kommer att lösa komplexa problem. Att hitta slutsatser genom statistik genom enbart observation och gradvis nå den perfekta optimerade lösningen är en uppgiftsforskares jobb | Affärsanalytiker är en plattform mellan IT och företagens intressenter. De måste ha en djup affärskunskap och måste vara involverade i krävande frågor för att få värde för pengarna och ge värde för utvecklingen som görs inom IT-branschen. |
| Krav | En datavetare måste ha kunskap om alla senaste verktyg, SQL och vid behov kan de behöva koda. De bör ha djupgående kunskaper om matematik och statistik. | Affärsanalytiker kanske inte kräver någon teknisk kunskap. De måste vara bekväma i att bedöma förändringar, utveckla affärssaker och definiera nya krav eller förändringar i ett projekt ur det funktionella perspektivet. |
| Historia | Dataanalys verkar dock vara ett nytt raseri idag, det går tillbaka till 1962 när John Tukey skrev om "Framtiden för dataanalys". Berätta att det fanns omnämnanden om detta och det började tränga från 2006, fram till 2011 fram till nu där dataforskare är de mest sökta jobbprofilerna. | Affärsanalytiker ökade på 1970-talet när de började dokumentera alla manuella processer. De fann behovet av att automatisera upprepade uppgifter, identifiera problem och leverera teknik av god kvalitet på bekostnad av affärsbehov. Till och med 1980-talet utvecklades affärsanalytiker för att stödja affärsmål och vara effektivare förmedlare mellan IT-resurser och affärsresurser. |
| ansvar | En datavetare måste hantera och extrahera stora mängder data. Detta kräver djup kunskap om SQL för att åtskilja datasätt. De måste ha avancerad kunskap om maskininlärning så att de själva kan göra förändringar i data och få en djupare insikt. | Affärsanalytiker måste samla in och förbereda krav. De måste förbereda dokument och analysera och modellera alla krav. Efter analys måste de ta över de ändringar som krävs och förmedla samma till IT-teamet. När ändringarna har gjorts måste de utföra godkännandeprovning för att kontrollera om kraven är uppfyllda. |
| Verktyg | Verktyg för datavetare är ingen annan än datalagring, datavisualisering och maskininlärning. | Det finns olika verktyg för affärsanalys som Blueprint, Axure, Bit impuls, etc. som gör att produktiviteten förbättras. |
Slutsats - Data Scientist vs Business Analyst
Således utför både datavetare och affärsanalytiker jobbet med att öka värdet på ett företag. De olika roller och ansvar som de utför hjälper en organisation att känna till dess värde och de ger ett sätt att förbättra och öka marknadsvärdet. Processförbättringarna från affärsanalytiker och förutsägelser gjorda av datavetare hjälper företaget att ha en trygg present och en ljus framtid.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Scientist vs Business Analyst, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Business Analytics vs Business Intelligence
- 7 Mest användbara jämförelser mellan Business Analytics och Predictive Analytics
- Business Intelligence vs Business Analytics - Vilken som är bättre
- 9 Fantastisk skillnad mellan Data Science Vs Data Mining
- Datavetenskap vs datavetenskap - ta reda på de bästa 8 jämförelserna