Verschil tussen Data Scientist en Business Analyst
Data speelt een belangrijke rol in de groei van elk bedrijf exponentieel. Om de gegevens te kunnen begrijpen met zijn trends, vereist het veel analyse en onderzoek. Het vereist speciale vaardigheden die helpen bij het begrijpen van het gegevenspatroon en tot de conclusie komen dat hoe de gegevens zullen leiden tot een groei van het bedrijfsleven en hoe veranderende functionaliteiten de nodige verandering zullen brengen. Dit werk wordt wederzijds gedaan door datawetenschappers en bedrijfsanalisten. Hoewel beide rollen helpen bij de uitbreiding van elk vakgebied, hebben ze zowel Data Scientist als Business Analyst hun eigen rollen en verantwoordelijkheden die op hun eigen manier verschillen. Laten we de verschillen begrijpen die er zijn tussen een datawetenschapper en business analist. Hoewel het belangrijkste motto van beide banen bedrijfsgroei is, zal de variantie in het daadwerkelijke werk dat ze doen verder worden gezien.
Vergelijking tussen gegevenswetenschapper en bedrijfsanalist
Hieronder staat het Top 5-verschil tussen Data Scientist versus Business Analyst
Belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Business Analyst
Hoewel beide rollen een vergelijkbaar verschil lijken te hebben tussen Data Scientist en Business Analyst, verschillen ze op de volgende manieren:
- Een datawetenschapper moet grote hoeveelheden data analyseren, moet in staat zijn om te manipuleren en noodzakelijke wijzigingen aan te brengen met behulp van wiskundige en statistische bewerkingen. Ze moeten ook nieuwe patronen ontdekken en toekomstige voorspellingen doen. Ze moeten de technische kennis hebben en ook talen als Python, R, etc. kennen. Anderzijds moeten bedrijfsanalisten kennis hebben van end-to-end business. Ze moeten de gevolgen van veranderingen kennen en proberen veranderingen naar voren te brengen die de productiviteit van zowel klanten als werknemers zullen verhogen. Ze moeten samenwerken en voortdurend communiceren met belanghebbenden en een duidelijk beeld hebben van de behoeften. Ze moeten ook helpen bij het ontwerpen van het IT-systeem vanuit een zakelijk oogpunt en met hen coördineren.
- De behoefte aan datawetenschappers kwam op toen we een steeds toenemende behoefte hadden aan synchronisatie tussen data en IT-industrie. Alle afdelingen in een bedrijf hebben tegenwoordig een data-analist nodig. Ze bieden een geavanceerde analyse door hun programmeerexpertise en zonder te wachten op input van de IT-industrie. Ze hebben alleen gegevens nodig en ze kunnen doorgaan met hun analyse die de organisatie naar een nieuw concurrentieniveau zal brengen en ook verborgen trends en patronen zal onthullen die de organisatie zullen helpen de markt te leiden. Bedrijfsanalisten zijn nodig om het bestaande functioneren van het bedrijf te veranderen. Ze moeten de huidige werkwijzen analyseren en een verandering brengen die effectiever en winstgevender zal zijn voor de organisatie. Ze moeten vragen stellen met de projectklant, de eindgebruikers en materiedeskundigen. Vervolgens moeten de verzamelde totale vereisten worden gedocumenteerd met de definitie en de noodzaak van de wijziging. Bedrijfsanalisten zijn degenen die precisie brengen in schattingen in de projectplanningen.
- De taken van datawetenschappers omvatten datavisualisatie waar ze de data moeten verkennen en verborgen details uit de data moeten vinden die de huidige trends zullen onthullen en hen ook helpen bij het modelleren van patronen die op hun beurt helpen bij het voorspellen van toekomstige aanbevelingen. Ze moeten goed thuis zijn in machine learning en datamining, wat zal helpen bij het bouwen van analyseapplicaties voor hoge winsten in de markt. Ze moeten technische bevindingen meedelen aan verkoop- en marketingteams. Een bedrijfsanalist moet belanghebbenden identificeren, de vereisten analyseren en documenteren. Ze moeten de voorgestelde oplossingen evalueren en communiceren met alle belanghebbenden. Zodra dat is gebeurd, zullen ze de wijzigingen met een ontwikkelteam uitvoeren en deadlines opvolgen. Van hen wordt ook verwacht dat ze een acceptatietest voor gebruikers uitvoeren en acceptatie krijgen van een klant. Hierna zijn ze ook verantwoordelijk voor het maken van gebruikershandleidingen en definitieve documentatie.
- De belangrijkste tools die een datawetenschapper gebruikt, zijn datawarehousing, datavisualisatie, machine learning en talen zoals Python, R en SQL. Bedrijfsanalisten hebben daarentegen commerciële software zoals i Rise, Jama, BitImpluse die helpen bij het bieden van oplossingen in verschillende industrieën.
Data Scientist versus Business Analyst Vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Data scientist | Bedrijfsanalist |
| Fundamenteel verschil | Bij Data Science draait het allemaal om het ontdekken van nieuwe dingen, een onthulling van nieuwe gegevens die complexe problemen zullen oplossen. Conclusies vinden via statistieken door louter observatie en geleidelijk de perfecte, geoptimaliseerde oplossing vinden, is de taak van een datawetenschapper | Bedrijfsanalisten zijn een platform tussen IT en zakelijke stakeholders. Ze moeten diepgaande bedrijfskennis hebben en betrokken zijn bij veeleisende vragen om waar voor hun geld te krijgen en waarde te bieden aan ontwikkelingen in de IT-industrie. |
| eis | Een datawetenschapper moet kennis hebben van alle nieuwste tools, SQL en indien nodig coderen. Ze moeten diepgaande kennis hebben van wiskunde en statistiek. | Bedrijfsanalisten hebben mogelijk geen technische kennis nodig. Ze moeten comfortabel zijn in het beoordelen van veranderingen, het ontwikkelen van business cases en het definiëren van nieuwe vereisten of veranderingen in een project vanuit een functioneel perspectief. |
| Geschiedenis | Gegevensanalyse lijkt tegenwoordig echter een nieuwe woede te zijn, het dateert uit 1962 toen John Tukey schreef over 'De toekomst van gegevensanalyse'. Post dat er vermeldingen hierover waren en het begon te trending van 2006, tot 2011 tot nu, waar datawetenschappers de meest gezochte functieprofielen zijn. | Businessanalisten kwamen in de jaren zeventig op toen ze alle handmatige processen gingen documenteren. Ze vonden de noodzaak om repetitieve taken te automatiseren, problemen te identificeren en technologie van goede kwaliteit te leveren ten koste van zakelijke behoeften. In de jaren tachtig zijn bedrijfsanalisten geëvolueerd om bedrijfsdoelstellingen te ondersteunen en effectiever te bemiddelen tussen IT-middelen en bedrijfsmiddelen. |
| verantwoordelijkheden | Een datawetenschapper moet grote hoeveelheden data verwerken en extraheren. Dit vereist diepgaande kennis van SQL om datasets te scheiden. Ze moeten geavanceerde kennis van machine learning hebben, zodat ze zelf gegevens kunnen wijzigen en een dieper inzicht kunnen krijgen. | Bedrijfsanalisten moeten vereisten verzamelen en voorbereiden. Ze moeten documenten voorbereiden en ook alle vereisten analyseren en modelleren. Na analyse moeten ze de vereiste wijzigingen overnemen en deze aan het IT-team doorgeven. Zodra wijzigingen zijn aangebracht, moeten ze acceptatietests uitvoeren om te controleren of aan de vereisten is voldaan. |
| Gereedschap | Tools van datawetenschappers zijn niemand minder dan data warehousing, datavisualisatie en machine learning. | Er zijn verschillende hulpmiddelen voor bedrijfsanalyse, zoals blauwdruk, Axure, bitimpuls, enz. Die de productiviteit verbeteren. |
Conclusie - Data Scientist versus Business Analyst
Zowel gegevenswetenschappers als bedrijfsanalisten hebben dus de taak om de waarde van een bedrijf te verhogen. De verschillende rollen en verantwoordelijkheden die zij vervullen, helpen een organisatie de waarde ervan te kennen en bieden een manier om de marktwaarde te verbeteren en te vergroten. De procesverbeteringen door bedrijfsanalisten en de voorspellingen van datawetenschappers helpen het bedrijf om een veilig heden en een mooie toekomst te hebben.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Scientist versus Business Analyst, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Bedrijfsanalyse versus bedrijfsinformatie
- 7 Meest nuttige vergelijking tussen Business Analytics versus Predictive Analytics
- Business Intelligence versus Business Analytics - Welke is beter
- 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining
- Computerwetenschap versus gegevenswetenschap - Ontdek de beste 8 vergelijkingen