Business Analyst vs Data Scientist

Ο οδηγός σταδιοδρομίας Business Analyst του BrainStation μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε τα πρώτα βήματα προς μια επικερδή καριέρα στην επιχειρηματική ανάλυση. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις διαφορές μεταξύ ενός Business Analyst και ενός Data Scientist.

Γίνετε Επιχειρηματικός Αναλυτής

Μιλήστε με έναν Σύμβουλο Μάθησης για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το πώς τα bootcams και τα μαθήματά μας μπορούν να σας βοηθήσουν να γίνετε Business Analyst.

Κάνοντας κλικ στην Υποβολή, αποδέχεστε τη δική μας Οροι .

Δεν ήταν δυνατή η υποβολή! Να ανανεώσετε τη σελίδα και να προσπαθήσετε ξανά;

Σας ευχαριστώ!

Θα είμαστε σε επαφή σύντομα.

Για να κατανοήσουμε την απάντηση σε αυτήν την ερώτηση, ας ξεκινήσουμε εξετάζοντας τι κοινό έχουν. Ένας Επιστήμονας Δεδομένων και ένας Επιχειρηματικός Αναλυτής βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε δεδομένα για να πραγματοποιήσουν την έρευνά τους, αναλύοντάς τα για ουσιαστικά μοτίβα, συχνά με την πρόθεση να εφαρμόσουν τις γνώσεις τους σε κάποιο πρόβλημα. Αλλά το καθένα προσεγγίζει αυτόν τον στόχο με διαφορετικό τρόπο ή με διαφορετικό εύρος ή επίπεδο τεχνογνωσίας.

ΕΝΑ Επιστήμονας Δεδομένων εστιάζεται μεμονωμένα στα δεδομένα και στο τι μπορεί να μας πει. Η επιστήμη των δεδομένων, ωστόσο, είναι ακόμη πιο εκτεταμένη και φιλόδοξη από την ανάλυση δεδομένων, εξετάζοντας όχι μόνο τι λένε τα δεδομένα αλλά και τι υπονοούν. Δηλαδή, οι Επιστήμονες Δεδομένων χρησιμοποιούν προηγμένες στατιστικές τεχνικές για να κατανοήσουν την αιτιότητα, ακόμη και να κάνουν συστάσεις για μελλοντικές ενέργειες. Η επιστήμη των δεδομένων δεν περιορίζεται επίσης μόνο στις επιχειρήσεις. εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα πεδίων και δεν προσπαθεί απαραίτητα να ενημερώσει συγκεκριμένες αποφάσεις – για παράδειγμα, διαμορφώνοντας την εξάπλωση μιας μεταδοτικής ασθένειας, ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τους επιδημιολόγους να προβλέψουν τη μελλοντική ανάπτυξή της, χωρίς απαραίτητα να κάνει συστάσεις για το τι να το κάνουμε για αυτό.

Αλλά σχεδόν σε κάθε περίπτωση, η επιστήμη των δεδομένων αφορά το σκάψιμο σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο, η επιστήμη των δεδομένων είναι από μια άποψη πιο γενική από την επιχειρηματική ανάλυση – επειδή εφαρμόζεται σε πολλά άλλα πεδία έρευνας εκτός από τις επιχειρήσεις – αλλά από μια άλλη άποψη, η επιστήμη των δεδομένων είναι πιο εξειδικευμένη, καθώς επικεντρώνεται περισσότερο στο τι μπορεί να αποφέρει η εξόρυξη δεδομένων , και λιγότερο σχετικά με τα είδη επιχειρηματικών πληροφοριών που μπορούν να προκύψουν από άλλες μεθόδους ή τι σημαίνουν οι πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα όταν εφαρμόζονται στο πλαίσιο διαφορετικών εννοιολογικών μοντέλων.

Ενώ η επιχειρηματική ανάλυση περιλαμβάνει μεγάλη ανάλυση δεδομένων – και μπορεί στην πραγματικότητα να ειπωθεί ότι βασίζεται στην ανάλυση δεδομένων – λαμβάνει υπόψη ένα ευρύτερο πλαίσιο για αυτά τα δεδομένα: ένας Αναλυτής Δεδομένων είναι εξαιρετικά εξειδικευμένος στην ικανότητά του να χειρίζεται δεδομένα, κάτι που είναι σίγουρα ένα κρίσιμη δεξιότητα για έναν Business Analyst, αλλά ένας Business Analyst εξετάζει επίσης τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα ταιριάζουν στις μεγαλύτερες λειτουργίες ενός οργανισμού – συμπεριλαμβανομένων πτυχών που δεν καταγράφονται απαραίτητα από μεγάλα σύνολα δεδομένων, όπως η οργανωτική δομή ή τα πρωτόκολλα ροής εργασίας. Στην πραγματικότητα, ένας Αναλυτής Δεδομένων είναι επαγγελματίας στο να μετατρέπει τα δεδομένα σε σημαντικές πληροφορίες, ενώ ο Business Analyst βλέπει πώς αυτές οι πληροφορίες μπορούν να εφαρμοστούν αποτελεσματικά στον πραγματικό κόσμο.

Ποιος κερδίζει περισσότερα, οι επιστήμονες δεδομένων ή οι αναλυτές επιχειρήσεων;

Οι Επιστήμονες Δεδομένων έχουν περισσότερη εκπαίδευση και υψηλότερο βαθμό εξειδίκευσης, και έτσι έχουν υψηλότερο μισθό. Όπως και στους περισσότερους τομείς, ωστόσο, υπάρχει αρκετή απόκλιση στους μισθούς, ανάλογα με το επίπεδο εμπειρίας σας και την πόλη, την εταιρεία και τον τομέα στον οποίο εργάζεστε.

Σε μια δειγματοληψία τριών τοποθεσιών αναφοράς μισθών (Glassdoor, Indeed και Neuvoo), διαπιστώσαμε ότι οι Business Analysts που εργάζονται σε μεγάλες αστικές περιοχές όπως το Λος Άντζελες, η Νέα Υόρκη ή το Τορόντο μπορούν να αναμένουν μέσο μισθό περίπου $86.000, $87.000 και $71.000 αντίστοιχα. , ενώ ένας Επιστήμονας Δεδομένων που εργάζεται στις ίδιες τρεις τοποθεσίες μπορεί να αναμένει μέσο μισθό περίπου 132.000 $, 137.000 $ και 101.000 $, αντίστοιχα.

Με άλλα λόγια, όταν μιλάμε για τους δύο τομείς στο σύνολό τους, η επιστήμη δεδομένων έχει ασφάλιστρο μισθού περίπου 50 τοις εκατό. Αλλά είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι, ακόμη και σε καθεμία από αυτές τις ονομασίες και γεωγραφικές περιοχές, οι μισθοί κατανέμονται κατά μήκος μιας ευρείας καμπύλης που μπορεί να καλύψει δεκάδες χιλιάδες δολάρια – έτσι ένας πιο έμπειρος Business Analyst θα μπορούσε να περιμένει να κερδίσει περισσότερα από έναν Junior Data Scientist .