Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

Данные необходимы для принятия обоснованных решений в бизнесе, и необходимы профессионалы, чтобы извлечь из них ценную информацию. Наука о данных и бизнес-аналитика фокусируются на использовании данных для повышения эффективности бизнеса, но они используют разные подходы. Разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных заключается в методах, навыках и целях, которые включает в себя каждая область. Понимание этих различий важно для всех, кто хочет войти в эти области.

В этой статье мы рассмотрим роли бизнес-аналитика и специалиста по данным, ключевые навыки, необходимые для каждого из них, а также рассмотрим бизнес-аналитику, аналитику данных и науку о данных, помогая вам определить, какой вариант соответствует вашим карьерным устремлениям.

Наука о данных против бизнес-аналитики: что актуально?

Актуальность науки о данных и бизнес-аналитики зависит от отрасли и конкретных целей организации. Наука о данных наиболее актуальна при работе с большими неструктурированными наборами данных для прогнозирования будущих тенденций или создания решений на основе искусственного интеллекта, таких как прогнозирование поведения клиентов в электронной коммерции или диагностика заболеваний в здравоохранении.

С другой стороны, бизнес-аналитика ориентирована на понимание исторических данных и улучшение процесса принятия решений, например, на оптимизацию цепочек поставок в производстве или повышение прибыльности в банковском деле.

Разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных

Давайте рассмотрим разницу между бизнес-аналитикой и наукой о данных более подробно:

Это включает в себя статистическую проверку бизнес-данных с целью их преобразования в практические идеи. По большому счету, он использует структурированные данные и основан больше на статистических методах, чем на кодировании. Цель состоит в том, чтобы понять тенденции и закономерности, имеющие отношение к бизнесу, и поэтому он хорошо подходит для таких областей, как финансы, здравоохранение, маркетинг и розничная торговля.

В этой области основное внимание уделяется рассмотрению данных через призму передовой статистики, алгоритмов и технологий. Он имеет дело как со структурированными, так и с неструктурированными данными, которые требуют значительного объема кодирования, а также участия в области информатики. Наука о данных выходит за рамки рассмотрения одной отрасли или области и пытается выявить общие закономерности и тенденции в различных областях, используя лучшие приложения в электронной коммерции, машинном обучении, финансах и производстве.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика использует данные, статистический анализ и технологии для предоставления рекомендаций на основе данных, которые улучшают процесс принятия бизнес-решений. Он сочетает в себе глубокие бизнес-знания с опытом в области данных, статистики и информатики, чтобы преодолеть разрыв между информационными технологиями и бизнесом. «Бизнес-аналитика — это мост, который соединяет разрыв между информацией и принятием обоснованных решений». – Томас Давенпорт

Хотите научиться решать сложные бизнес-задачи? Изучите эту программу бизнес-аналитика! 🎯

Чем занимается бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитики играют роль, которая включает в себя общение и посредничество, пытаясь улучшить бизнес-процессы, чтобы повысить эффективность использования ресурсов. Они достигают этих целей посредством технологических, стратегических и аналитических решений, работая с заинтересованными сторонами, чтобы определить фактические потребности и внести в них существенные изменения.

Каковы навыки бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитику необходим ряд навыков, чтобы эффективно интерпретировать данные и передавать идеи. Ключевые навыки включают в себя:

Бизнес-аналитикам необходимо очищать, обрабатывать и анализировать большие наборы данных, чтобы извлечь значимую информацию. Это предполагает преобразование необработанных данных в информацию, которую лица, принимающие решения, могут использовать для оптимизации бизнес-стратегий.

• Визуализация данных и рассказывание историй

Одним из наиболее важных навыков бизнес-аналитика является способность представлять данные графически с помощью диаграмм, изображений и других визуальных инструментов. Они создают графики, которые являются простыми и информативными для непрофессионала, используя программное обеспечение для визуализации данных, такое как Tableau, так что сложная информация легко интерпретируется нетехническими людьми в организации.

Бизнес-аналитикам необходимы сильные логические рассуждения и навыки критического мышления для интерпретации данных и применения различных аналитических методов. Они используют описательную аналитику (анализ прошлых данных), прогнозную аналитику (прогнозирование будущих тенденций) и предписывающую аналитику (рекомендацию действий) для решения бизнес-проблем и обоснования стратегии.

• Математические и статистические навыки

Важно иметь хорошо развитые, глубокие математические навыки, особенно в статистике. Бизнес-аналитики применяют эти навыки посредством интерпретации числовых данных, создания моделей, прогнозирования и оценки прогнозов, что помогает принимать решения и прогнозировать бизнес-тенденции.

• Письменные и коммуникативные навыки

Четкое общение является ключевым моментом в роли бизнес-аналитика. Им необходимо эффективно преобразовывать сложную информацию в практические рекомендации, часто представляя результаты руководству и заинтересованным сторонам. Их способность четко общаться как письменно, так и устно помогает им влиять на решения и способствовать сотрудничеству между командами.

Бизнес-аналитика, аналитика данных и наука о данных

Давайте сравним бизнес-аналитику, аналитику данных и науку о данных, чтобы понять их различия и способы использования:

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая использует статистику, алгоритмы и технологии для анализа и интерпретации больших объемов данных. Это помогает решать проблемы и прогнозировать результаты, выявляя закономерности и идеи как из структурированных, так и из неструктурированных данных.

Чем занимается специалист по данным?

Ученые, работающие с данными, применяют методы машинного обучения к различным типам данных, таким как числа, текст, изображения и аудио. Они строят модели и проводят эксперименты для извлечения ценной информации, улучшения понимания бизнеса и создания продуктов на основе данных, которые поддерживают принятие решений и стимулируют рост бизнеса.

Специалист по данным была названа самой сексуальной работой XXI века. Хотите стать частью этого пула? Изучите нашу программу Data Scientist, чтобы узнать больше.

Каковы навыки специалиста по данным?

Специалистам по данным требуется сочетание технических и аналитических навыков, в том числе:

Поскольку в данных существуют тенденции или закономерности, ученые, работающие с данными, пытаются исследовать такие тенденции или закономерности с помощью статистики. Некоторые из этих методов включают проверку гипотез, распределение вероятностей и регрессионный анализ, чтобы в конечном итоге они могли давать прогнозы. Это позволяет им устанавливать связи между данными и, в конечном итоге, принимать соответствующие решения на основе доказательств.

Поскольку специалисты по обработке данных работают с большими наборами данных, им необходимо владеть такими языками программирования, как Python, R и SQL. Эти языки помогают им автоматизировать задачи, очищать данные, строить модели и анализировать данные. Например, Python широко используется из-за своей простоты и мощных библиотек, таких как Pandas и Scikit-learn, для манипулирования данными и машинного обучения.

Машинное обучение позволяет ученым, работающим с данными, создавать модели, которые автоматически обучаются на основе данных и со временем совершенствуются. Это может включать обучение с учителем (с использованием размеченных данных), обучение без учителя (поиск закономерностей в неразмеченных данных) или обучение с подкреплением (использование обратной связи для принятия решений). Навыки машинного обучения помогают в таких задачах, как прогнозирование, классификация и кластеризация.

• Математика (многомерное исчисление и линейная алгебра)

Наука о данных часто включает в себя решение сложных математических задач. Многомерное исчисление помогает оптимизировать модели машинного обучения, а линейная алгебра необходима для работы со структурами данных, такими как матрицы, которые используются во многих алгоритмах, особенно в глубоком обучении.

Навыки визуализации данных необходимы, чтобы помочь ученым, работающим с данными, сообщить о своих выводах. Создавая диаграммы, графики и информационные панели, они могут упростить понимание сложных данных как для технической, так и для нетехнической аудитории. Такие инструменты, как Tableau, Power BI и библиотеки Python, такие как Matplotlib, обычно используются для создания визуального представления аналитических данных.

Требования к бизнес-аналитику и специалисту по данным

Требования к образованию бизнес-аналитика и специалиста по данным различаются. Как правило, бизнес-аналитику необходима степень бакалавра в области бизнеса, финансов или смежных областей, а для некоторых должностей может быть предпочтительна степень магистра в области делового администрирования или бизнес-аналитики.

С другой стороны, большинство ученых, работающих с данными, получают как степень бакалавра, так и магистра, и для завершения образования часто требуется от шести до семи лет. Хотя некоторые работодатели могут принять степень бакалавра, многие предпочитают кандидатов со степенью магистра или доктора философии. в области науки о данных или смежной области. Для обеих должностей приобретение соответствующих навыков и практического опыта иногда может быть столь же важным, как и формальное образование.

Карьерные результаты специалиста по данным и бизнес-аналитика

Результаты карьеры в сфере бизнес-аналитики и науки о данных во многом зависят от карьерных целей и интересов студентов после окончания учебы:

• Карьера специалиста по данным

Большинство выпускников, получивших степень в области науки о данных, будут, как правило, работать в секторах инженерии или информационных технологий. Они могут выбрать профессии, включающие специалистов по данным, инженеров, статистическое программирование или администрирование баз данных.

Такие профессионалы управляют большими объемами данных, занимаются визуализацией и разрабатывают алгоритмы, лежащие в основе моделей принятия решений. В их обязанности входит анализ данных для обнаружения возможностей, создание основы для решения бизнес-задач, использование таких методологий, как регрессия и линейный дискриминантный анализ, а также организация баз данных.

Читайте также: Основные навыки в области науки о данных, которые вам понадобятся в 2025 году! 🎯

• Карьера бизнес-аналитика

Выпускники программ бизнес-аналитики обычно стремятся возглавить команды или организации с помощью своих специализированных бизнес-знаний. Они могут стать бизнес-аналитиками или менеджерами по аналитике или использовать аналитические навыки для продвижения в таких областях, как маркетинг или бухгалтерский учет.

В их обязанности входит превращение анализа данных в практические бизнес-решения, преобразование статистических результатов в бизнес-аналитику, визуализация данных для бизнес-пользователей, предложение решений для моделирования данных и определение требований к базам данных для повышения эффективности работы организации.

Итак, что лучше для меня?

Выбор между карьерой в области науки о данных или бизнес-аналитики зависит от ваших интересов и карьерных целей. Если вам нравится работать с большими наборами данных, программировать и использовать передовые алгоритмы для прогнозирования тенденций, наука о данных может подойти лучше.

Однако если вы предпочитаете использовать данные для решения бизнес-задач, принятия решений и повышения производительности, тогда бизнес-аналитика может быть правильным выбором. Учитывайте разницу между бизнес-аналитиком и специалистом по данным, свои навыки, интересы и долгосрочные устремления, чтобы решить, какой путь лучше всего соответствует вашим целям.

Заключение

В заключение оба бБизнес-аналитика и наука о данных предлагают уникальные и ценные карьерные пути, в зависимости от ваших интересов и навыков. Наука о данных больше склоняется к решению технических проблем с использованием алгоритмов и машинного обучения, тогда как бизнес-аналитика фокусируется на применении данных для принятия обоснованных бизнес-решений. Выбор правильного пути зависит от того, больше вас привлекают технологии и программирование или использование данных для оптимизации бизнес-процессов.

Тем, кто интересуется бизнес-ориентированными должностями, курс бизнес-аналитика от Simplilearn может предоставить вам необходимые навыки, необходимые для преобразования данных в практические идеи. Этот курс охватывает такие ключевые области, как визуализация данных, статистический анализ и бизнес-стратегия, готовя вас к значимым изменениям в организациях и формированию будущего бизнеса с помощью данных. И если вы хотите стать первоклассным специалистом по данным, то магистерская программа по науке о данных — то, что вам нужно. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что платит больше: наука о данных или бизнес-аналитика?

В науке о данных обычно платят больше из-за ее технического характера и передовых навыков в программировании и машинном обучении.

2. Является ли бизнес-аналитик счастливой карьерой?

Да, бизнес-аналитика приносит удовлетворение, предлагая возможности влиять на решения и стимулировать рост посредством анализа данных.

3. Что имеет больше возможностей: наука о данных или бизнес-аналитика?

Наука о данных имеет больше возможностей из-за растущего спроса на передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные.

4. Может ли бизнес-аналитик стать специалистом по данным?

Да, имея дополнительные навыки в программировании, машинном обучении и статистическом анализе, бизнес-аналитик может перейти к науке о данных.

5. Какой поток лучше всего подходит для бизнес-аналитики?

Направления бизнеса, финансов, экономики или информатики идеально подходят для бизнес-аналитики, сочетая аналитические навыки с бизнес-стратегией.