Différence entre Data Scientist et Business Analyst
Les données jouent un rôle majeur dans la croissance exponentielle de toute entreprise. Pour que les données soient comprises avec leurs tendances, elles nécessitent beaucoup d'analyses et de recherches. Cela nécessite des compétences spéciales qui aident à comprendre le modèle de données et à conclure que la façon dont les données mèneront à la croissance de l'entreprise et comment le changement de fonctionnalités entraînera le changement nécessaire. Ce travail est effectué mutuellement par des scientifiques des données et des analystes commerciaux. Bien que ces deux rôles aident à l'expansion de n'importe quel domaine, ils ont tous deux leurs propres rôles et responsabilités, qui diffèrent à leur manière. Bien que la principale devise de ces deux emplois soit la croissance des entreprises, la variance dans le travail réel qu'ils effectuent se verra plus loin.
Comparaison directe entre Data Scientist et Business Analyst
Ci-dessous se trouve la différence du Top 5 entre Data Scientist et Business Analyst
Différences clés entre Data Scientist et Business Analyst
Bien que ces deux rôles semblent avoir la même différence entre Data Scientist et Business Analyst, les différences sont les suivantes:
- Un data scientist doit analyser de grandes quantités de données, doit être capable de manipuler et d'apporter les changements nécessaires en utilisant des opérations mathématiques et statistiques. Ils doivent également découvrir de nouveaux modèles et faire de futures prédictions. Ils doivent avoir les connaissances techniques et doivent également connaître des langages comme Python, R, etc. D'un autre côté, les analystes commerciaux doivent avoir des connaissances de bout en bout. Ils devraient connaître les impacts des changements qui en découlent et essayer de faire ressortir des changements qui augmenteront la productivité des clients et des employés. Ils devraient collaborer et communiquer constamment avec les parties prenantes et avoir une image claire des besoins. Ils doivent également contribuer à la conception du système informatique d'un point de vue commercial et se coordonner avec eux.
- Le besoin de scientifiques des données est apparu lorsque nous avions un besoin toujours plus grand de synchronisation entre les données et l'industrie informatique. Tous les départements d'une entreprise ont besoin d'un analyste de données de nos jours. Ils fournissent une analyse sophistiquée grâce à leur expertise en programmation et sans attendre la moindre contribution de l'industrie informatique. Ils ont juste besoin de données et peuvent poursuivre leur analyse, ce qui amènera l'organisation à un nouveau niveau de concurrence et dévoilera également des tendances et des modèles cachés qui aideront l'organisation à dominer le marché. Les analystes commerciaux sont nécessaires pour apporter un changement dans le fonctionnement actuel de l'entreprise. Ils doivent analyser les pratiques actuelles et apporter un changement qui sera plus efficace et rentable pour l'organisation. Ils devraient poser des questions au client du projet, aux utilisateurs finaux et aux experts en la matière. Ensuite, les exigences totales rassemblées doivent être documentées avec la définition et la nécessité du changement. Les analystes commerciaux sont ceux qui apportent la précision aux estimations dans les calendriers de projet.
- Les devoirs des scientifiques des données impliquent la visualisation des données où ils doivent explorer les données et trouver des détails cachés à partir des données qui révéleront les tendances actuelles et les aideront également à modéliser des modèles qui à leur tour aident à prédire les futures recommandations. Ils doivent être bien familiarisés avec l'apprentissage automatique et l'exploration de données, ce qui aidera à créer des applications analytiques pour générer des profits élevés sur le marché. Ils doivent communiquer les résultats techniques aux équipes commerciales et marketing. Un analyste d'entreprise doit identifier les parties prenantes, analyser et documenter les exigences. Ils doivent évaluer les solutions proposées et les communiquer à toutes les parties prenantes. Une fois cela fait, ils exécuteront les modifications avec une équipe de développement et suivront les délais. Ils sont également censés effectuer un test d'acceptation des utilisateurs et obtenir l'acceptation d'un client. Après cela, ils sont également responsables de la création des manuels d'utilisation et de la documentation finale.
- Les principaux outils utilisés par un scientifique des données sont l'entreposage de données, la visualisation de données, l'apprentissage automatique et des langages tels que Python, R et SQL. Les analystes commerciaux, d'autre part, ont des logiciels commerciaux comme i Rise, Jama, BitImpluse qui aident à fournir des solutions dans différents secteurs.
Tableau de comparaison Data Scientist vs Business Analyst
| Base de comparaison | Scientifique des données | Analyste d'affaires |
| Différence de base | La science des données consiste à découvrir de nouvelles choses, une révélation de nouvelles données qui résoudront des problèmes complexes. Trouver des conclusions grâce à des statistiques par simple observation et parvenir progressivement à la solution optimisée parfaite est le travail d'un data scientist | Les analystes commerciaux sont une plate-forme entre les parties prenantes informatiques et commerciales. Ils doivent avoir une connaissance approfondie des affaires et doivent être impliqués dans des questions exigeantes pour en avoir pour leur argent et apporter de la valeur aux développements réalisés dans l'industrie informatique. |
| Exigence | Un scientifique des données doit avoir des connaissances sur tous les derniers outils, SQL et, si nécessaire, ils peuvent avoir besoin de coder. Ils doivent avoir une connaissance approfondie des mathématiques et des statistiques. | Les analystes commerciaux peuvent ne pas avoir besoin de connaissances techniques. Ils doivent être à l'aise pour évaluer les changements, développer des analyses de rentabilisation et définir de nouvelles exigences ou des changements dans un projet du point de vue fonctionnel. |
| Histoire | Bien que l'analyse des données semble être une nouvelle rage ces jours-ci, elle remonte à 1962 lorsque John Tukey a écrit sur «L'avenir de l'analyse des données». Publiez qu'il y a eu des mentions à ce sujet et cela a commencé à évoluer de 2006 à 2011 jusqu'à maintenant où les scientifiques des données sont les profils d'emploi les plus recherchés. | Les analystes commerciaux ont connu leur ascension dans les années 1970 lorsqu'ils ont commencé à documenter tous les processus manuels. Ils ont constaté la nécessité d'automatiser les tâches répétitives, d'identifier les problèmes et de fournir une technologie de bonne qualité au détriment des besoins de l'entreprise. Tout au long des années 80, les analystes commerciaux ont évolué pour soutenir les objectifs commerciaux et être un médiateur plus efficace entre les ressources informatiques et les ressources commerciales. |
| Responsabilités | Un data scientist doit gérer et extraire de grandes quantités de données. Cela nécessite une connaissance approfondie de SQL pour séparer les ensembles de données. Ils doivent avoir une connaissance avancée de l'apprentissage automatique afin de pouvoir apporter eux-mêmes des modifications aux données et d'avoir une vision plus approfondie. | Les analystes commerciaux doivent rassembler et préparer les exigences. Ils doivent préparer des documents et également analyser et modéliser toutes les exigences. Après l'analyse, ils doivent prendre en charge les changements nécessaires et les transmettre à l'équipe informatique. Une fois les modifications effectuées, ils doivent effectuer des tests d'acceptation pour vérifier si les exigences sont remplies. |
| Outils | Les outils des scientifiques des données ne sont autres que l'entreposage de données, la visualisation de données et l'apprentissage automatique. | Il existe différents outils pour l'analyse commerciale comme Blueprint, Axure, Bit impulse, etc. qui améliorent la productivité. |
Conclusion - Data Scientist vs Business Analyst
Ainsi, tant les scientifiques des données que les analystes commerciaux ont pour mission d'augmenter la valeur d'une entreprise. Les différents rôles et responsabilités qu'ils remplissent aident une organisation à connaître sa valeur et ils fournissent un moyen d'améliorer et d'augmenter sa valeur marchande. Les améliorations des processus par les analystes commerciaux et les prévisions faites par les scientifiques des données aident l'entreprise à avoir un présent sûr et un avenir radieux.
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