Разлика између Дата Сциентист и Бусинесс Аналист-а
Подаци играју главну улогу у експоненцијалном расту било ког посла. Да би се подаци разумели са његовим трендовима, потребно је пуно анализе и истраживања. Потребне су посебне вештине које помажу у разумевању обрасца података и до закључка како ће подаци довести до раста пословања и како ће променљиве функционалности донети потребне промене. Овај посао узајамно раде научници података и пословни аналитичари. Иако обе ове улоге помажу у проширењу било којег поља, обе Дата Сциентист и Бусинесс Аналист имају своје улоге и одговорности које се разликују на свој начин. Дозволите нам да разумемо разлике које постоје између научника података и пословног аналитичара. Иако је главни мото оба ова посла раст пословања, разлике у стварном послу који ће се обављати видећемо даље.
Упоређивање података Дата Сциентист и Бусинесс Аналист-а
Испод је топ 5 разлике између Дата Сциентист и Бусинесс Аналист-а
Кључне разлике између Дата Сциентист и Бусинесс Аналист-а
Иако се чини да обе ове улоге имају сличну разлику између Дата Сциентист и Бусинесс Аналист-а, разликују се на следеће начине:
- Научник података мора да анализира велике количине података, треба да буде у могућности да манипулише и унесе неопходне промене користећи математичке и статистичке операције. Такође треба да открију нове обрасце и могу да предвиђају у будућности. Они морају имати техничко знање и такође треба да знају језике као што су Питхон, Р, итд. Са друге стране, пословни аналитичари морају имати знање од краја до краја пословања. Они би требали знати утицаје промена са њом и покушати да открију промене које ће повећати продуктивност купаца као и продуктивност запослених. Они би требали сарађивати и стално комуницирати са дионицима и имати јасну слику потреба. Они такође морају да помогну у дизајнирању ИТ система са пословне тачке гледишта и да координирају с њима.
- Потреба за научницима података појавила се када смо имали све већу потребу за синхронизацијом између података и ИТ индустрије. Све службе у компанији ових дана захтевају анализу података. Они пружају софистицирану анализу кроз своје знање о програмирању и без чекања на било какве инпуте из ИТ индустрије. Они само захтијевају податке и могу наставити са својом анализом која ће организацију довести на нови ниво конкуренције и такође открити скривене трендове и обрасце који ће помоћи организацији да води на тржишту. Пословни аналитичари су потребни да би се дошло до промене постојећег функционисања пословања. Морају анализирати тренутну праксу и унијети промјене које ће бити ефикасније и профитабилније за организацију. Требало би да поставе питања купцу пројекта, крајњим корисницима и стручњацима за тему. Затим, укупни сакупљени захтеви морају бити документовани дефиницијом и потребом за променом. Пословни аналитичари су ти који уносе прецизност у процене у распоредима пројеката.
- Дужности научника за податке укључују визуализацију података тамо где им је потребно да истраже податке и пронађу скривене детаље из података који ће открити тренутне трендове и такође им помоћи да моделирају обрасце који заузврат помажу у предвиђању будућих препорука. Морају бити добро упућени у машинско учење и вађење података што ће помоћи у стварању аналитичких апликација за остваривање високих профита на тржишту. Морају да саопште техничке налазе продајним и маркетиншким тимовима. Пословни аналитичар мора идентификовати заинтересоване стране, анализирати и документовати захтеве. Морају проценити предложена решења и пренети их свим заинтересованим странама. Након што то ураде, извршиће промене са развојним тимом и пратећи рокове. Од њих се такође очекује да изврше тест прихватања корисника и стекну прихватање од клијента. Након тога, они су такође одговорни за креирање упутстава за употребу и завршне документације.
- Главни алати које научник података користи су складиштење података, визуализација података, машинско учење и језици као што су Питхон, Р и СКЛ. С друге стране, пословни аналитичари имају комерцијални софтвер попут и Рисе, Јама, БитИмплусе који помажу у пружању решења из различитих индустрија.
Табела упоређивања података Сциентист и Бусинесс Аналист
| Основе за поређење | Дата Сциентист | Пословни аналитичар |
| Основна разлика | Дата Сциенце се бави откривањем нових ствари, откривањем нових података који ће решити сложене проблеме. Проналажење закључака кроз статистику пуким проматрањем и постепено постизање савршеног оптимизованог решења посао је научника за податке | Пословни аналитичари су платформа између ИТ-а и пословних заинтересованих страна. Они морају да имају дубоко пословно знање и морају да буду укључени у захтевна питања да би добили вредност за новац и донели вредност развоју у ИТ индустрији. |
| Услов | Научник података мора да има знање о свим најновијим алатима, СКЛ-у, а по потреби ће их можда требати и да кодира. Морали би да имају дубинско знање из математике и статистике. | Пословним аналитичарима можда није потребно никакво техничко знање. Они морају бити удобни у процени промена, развоју пословних случајева и дефинисању нових захтева или промена у пројекту из функционалне перспективе. |
| Историја | Иако се чини да је анализа података данас велика љутња, она сеже у 1962. годину када је Јохн Тукеи писао о „Будућности анализе података“. Објавите да се о томе спомињало и то је почело да се креће од 2006. до 2011. године до данас где су научници података најтраженији профили посла. | Пословни аналитичари су дошли у успон 1970-их када су почели документовати све ручне процесе. Открили су потребу за аутоматизацијом понављајућих задатака, препознавањем проблема и испоруком квалитетне технологије на штету пословних потреба. Кроз 1980-те године пословни аналитичари су еволуирали како би подржали пословне циљеве и били ефикаснији посредник између ИТ ресурса и пословних ресурса. |
| Одговорности | Научник података мора да обрађује и извлачи велике количине података. Ово захтева дубинско знање СКЛ-а за сегрегацију скупова података. Морају имати напредна знања о машинском учењу како би могли сами да унесу промене у податке и добију дубљи увид. | Пословни аналитичари морају да прикупе и припреме захтеве. Морају припремити документе и анализирати и моделирати све захтеве. После анализе морају преузети потребне промене и пренети исте ИТ тиму. Једном када се изврше промене, они морају да изврше тестирање прихватања како би проверили да ли су услови испуњени. |
| Алати | Алати научника за податке нису ништа друго него складиштење података, визуализација података и машинско учење. | Постоје различити алати за пословну анализу попут Блуепринт, Акуре, Бит импулса итд. Који побољшавају продуктивност. |
Закључак - Дата Сциентист вс Бусинесс Аналист
Дакле, и научници података и пословни аналитичари обављају посао повећавања вредности предузећа. Различите улоге и одговорности које обављају помажу организацији да зна њену вредност и пружају начин побољшања и повећања његове тржишне вредности. Побољшања процеса од стране пословних аналитичара и предвиђања научника за податке помажу компанији да има сигурну садашњост и светлу будућност.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Сциентист и Бусинесс Аналист, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу поређења и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Бусинесс Аналитицс вс Бусинесс Интеллигенце
- 7 најкориснијих поређења између Бусинесс Аналитицс Вс преицтиве Аналитицс
- Бусинесс Интеллигенце вс Бусинесс Аналитицс - која је боља
- 9 Страшна разлика између Дата Сциенце Вс Дата Мининга
- Цомпутер Сциенце вс Дата Сциенце - Пронађите 8 најбољих поређења