Différences entre Data Analytics et Business Analytics
L'analytique des données est plus technique que les autres en termes de compétences techniques, car un analyste de données ferait un nettoyage pratique des données, une purge des données, trouver des corrélations, etc. Un analyste de données aimerait se salir les mains avec l'un des outils les plus récents là-bas et tester ses données sur l'outil et voir quelles idées il / elle peut en tirer.
L'analytique commerciale, d'autre part, est une sorte de rôle plus orienté processus / fonctionnel où un analyste commercial se pencherait sur les opérations quotidiennes de l'entreprise. Un PDG / CMO ne comprendra pas ce qu'est la corrélation ou quelles variables ont vraiment un poids sur la fonction de transformation, d'où un analyste commercial. Un analyste d'entreprise doit être capable d'interpréter les terminologies de l'analyste de données et de les transposer pour être présentables à leurs chefs respectifs. Un analyste commercial se pencherait également sur l'optimisation et serait également celui d'appeler les courts métrages pour mettre à niveau / optimiser tous les modèles de l'entreprise / de la campagne.
Voici un extrait de Wikipedia pour la définition d'analyste de données:
«L'analyse des données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles, de suggérer des conclusions et d'appuyer la prise de décision. L'analyse des données a de multiples facettes et approches, englobant diverses techniques sous divers noms, dans des domaines commerciaux, scientifiques et de sciences sociales différents. »
Si nous allons avec la définition donnée par IIBA (International Institute of Business Analysis), ce qui suit définit l'analyse commerciale:
«L'analyste d'affaires est un agent de changement. L'analyse commerciale est une approche disciplinée pour introduire et gérer le changement dans les organisations, qu'il s'agisse d'entreprises à but lucratif, de gouvernements ou d'organismes sans but lucratif.
L'analyse commerciale est utilisée pour identifier et exprimer le besoin de changement dans le fonctionnement des organisations et pour faciliter ce changement. En tant qu'analystes d'affaires, nous identifions et définissons les solutions qui maximiseront la valeur fournie par une organisation à ses parties prenantes. Les analystes commerciaux travaillent à tous les niveaux d'une organisation et peuvent être impliqués dans tout, de la définition de la stratégie à la création de l'architecture d'entreprise, en passant par un rôle de leadership en définissant les objectifs et les exigences des programmes et projets ou en soutenant l'amélioration continue de sa technologie et de ses processus. "
Comparaisons directes entre l'analyse de données et l'analyse commerciale
Ci-dessous se trouve le Top 8 de la comparaison entre l'analyse de données et l'analyse commerciale 
Différences clés entre l'analyse de données et l'analyse commerciale
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre l'analyse de données et l'analyse commerciale
- Les tâches clés d'un analyste d'entreprise seront de vérifier l'exigence en l'évaluant avec un point de fonctionnement et de fonctions tandis qu'un analyste de données analysera uniquement les données en termes de collecte, de manipulation et d'analyse des données.
- L'analyste métier passe en revue toutes les exigences en définissant et délimitant les exigences, puis attribue les tâches aux développeurs pour développer le code, tandis qu'un analyste de données préparerait des tableaux de bord ou diverses visualisations qui aideraient la haute direction à répondre aux appels. Qu'est-ce qui devrait être fait ensuite.
- L'analyste commercial rechercherait et essaierait d'obtenir des informations précieuses à partir des données, trouver le modèle optimal pour l'entreprise incombant également à l'analyste métier alors qu'un analyste de données se concentrerait sur le développement de nouveaux algorithmes ou sur l'optimisation des algorithmes déjà développés.
- Prenons un exemple et essayons de différencier les deux:
1. Nous avons une étude où une entreprise de télécommunications doit séparer ses clients afin de trouver les clients indésirables ou disons simplement le taux de désabonnement. Un analyste commercial demanderait aux développeurs de construire des modèles en leur fournissant toutes les données dont ils ont besoin, puis essayer d'évaluer quel modèle décrit le mieux.
2.Parce qu'un analyste de données se chargerait de nettoyer les données, de transformer les données pour qu'elles correspondent suffisamment au modèle, de peaufiner le modèle pour de meilleurs résultats, de créer des sorties visuelles afin de rendre le modèle facilement compréhensible.
Tableau de comparaison Data Analytics vs Business Analytics
Voici la liste des points qui montrent les comparaisons entre Data Analytics et Business Analytics
| BASE DE COMPARAISON | Analyse commerciale | Analyse des données |
| Concentrer | Un analyste commercial serait chargé de faire les rapports, la matrice KPI (Key Performance Index), les tendances des données qui aideraient l'organisation | Un analyste de données jouerait simplement avec les données pour trouver des modèles, des corrélations et même créer des modèles pour voir comment les données répondent à ses modèles. |
| Processus | Un analyste commercial ferait une étude statique et comparative des données. | Un analyste de données ferait une analyse explicative puis tentera d'expérimenter avec des processus d'exploration de données afin de donner une bonne représentation visuelle des données. |
| Source d'information | Un analyste d'entreprise pré-planifierait ses sources de données quant à ce qui est nécessaire et ce qui devrait être exclu, ce qui est un processus lent. | Un analyste de données trouve une corrélation sur certaines données qui ne font pas partie de son ensemble de données précédent, puis il / elle ajouterait la source de données à la volée si nécessaire. |
| Transformer | Un analyste commercial transformerait les données dès le départ, ce qui est soigneusement planifié. | Toutes les transformations sont effectuées dans la base de données et chaque fois qu'il y a une demande d'enrichissement des données, cela se fait à la volée. |
| Qualité des données | Un analyste d'entreprise présenterait toujours les données comme une version unique de la vérité | Un analyste commercial irait par la phrase «assez bien» ou théoriquement avec les probabilités |
| Modèle de données | Un analyste commercial irait avec un schéma sur le modèle de données de charge | Un analyste de données irait avec le schéma sur le modèle de données de requête. |
| Une analyse | Rétrospective, descriptive | Prédictif, prescriptif |
| Champ | Un sous-ensemble d'informatique et de gestion où l'étude des données se fait en utilisant différentes méthodes et technologies | Couvre tout le domaine technologique qui est un surensemble de la science des données |
Conclusion - Data Analytics vs Business Analytics
En tant qu'analyste commercial agissant au-dessus d'un analyste de données, voici un aperçu de la composition salariale des deux profils:
Le tableau ci-dessous montre le salaire moyen d'un analyste d'entreprise.
Alors qu'un analyste de données aurait un salaire moyen compris entre 65 000 $ et 97 000 $
Pour conclure, cela dépend des intérêts de l'individu, s'il / elle est bon avec les trucs techniques, il / elle va avec l'analyse de données ou s'il / elle est compétent avec les domaines fonctionnels / processus alors il / elle peut aller avec la partie analytique d'entreprise .
Chacun a ses propres avantages en termes de questions conceptuelles, de croissance et de développement dans le domaine de la science et de la technologie et le monde technologique en pleine expansion a besoin de plus de ces domaines pour se développer davantage et créer des inventions extraordinaires qui facilitent non seulement la vie humaine mais aussi sauve également notre environnement atmosphérique pour que les générations à venir mènent une vie douce et heureuse.
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