Unterschied zwischen Data Scientist und Business Analyst
Daten spielen eine wichtige Rolle für das exponentielle Wachstum eines Unternehmens. Um die Daten mit ihren Trends zu verstehen, sind viele Analysen und Untersuchungen erforderlich. Es sind spezielle Fähigkeiten erforderlich, die zum Verständnis des Datenmusters beitragen und zu dem Schluss führen, wie die Daten zu einem Wachstum des Geschäfts führen und wie sich ändernde Funktionen die erforderlichen Änderungen bewirken. Diese Aufgabe wird von Data Scientists und Business Analysten gemeinsam wahrgenommen. Obwohl diese beiden Rollen bei der Erweiterung eines beliebigen Bereichs hilfreich sind, haben sowohl Data Scientist als auch Business Analyst ihre eigenen Rollen und Verantwortlichkeiten, die sich auf ihre Weise unterscheiden. Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen einem Data Scientist und einem Business Analyst verstehen. Obwohl das Hauptmotto dieser beiden Jobs das Unternehmenswachstum ist, wird die Abweichung von der tatsächlichen Arbeit, die sie leisten, weiter sichtbar.
Direkter Vergleich zwischen Data Scientist und Business Analyst
Nachfolgend sehen Sie den Top 5 Unterschied zwischen Data Scientist und Business Analyst
Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Business Analyst
Obwohl diese beiden Rollen den gleichen Unterschied zwischen Data Scientist und Business Analyst zu haben scheinen, gibt es folgende Unterschiede:
- Ein Datenwissenschaftler muss große Datenmengen analysieren und in der Lage sein, die erforderlichen Änderungen mithilfe mathematischer und statistischer Operationen vorzunehmen. Sie müssen auch neue Muster entdecken und zukünftige Vorhersagen treffen. Sie müssen über technische Kenntnisse verfügen und sollten auch Sprachen wie Python, R usw. beherrschen. Andererseits müssen Business-Analysten Kenntnisse über End-to-End-Geschäfte haben. Sie sollten die Auswirkungen von Änderungen kennen und versuchen, Änderungen hervorzubringen, die sowohl die Produktivität der Kunden als auch der Mitarbeiter steigern. Sie sollten ständig mit den Interessengruppen zusammenarbeiten und kommunizieren und ein klares Bild der Bedürfnisse haben. Sie müssen auch bei der Gestaltung des IT-Systems aus geschäftlicher Sicht behilflich sein und sich mit ihnen abstimmen.
- Der Bedarf an Datenwissenschaftlern ergab sich, als das Bedürfnis nach Synchronisierung zwischen Daten- und IT-Branche immer größer wurde. Alle Abteilungen eines Unternehmens benötigen heutzutage einen Datenanalysten. Sie bieten eine ausgefeilte Analyse durch ihre Programmierkenntnisse und ohne auf Eingaben aus der IT-Branche zu warten. Sie benötigen lediglich Daten und können ihre Analyse fortsetzen, um die Organisation auf ein neues Wettbewerbsniveau zu bringen und verborgene Trends und Muster aufzudecken, die der Organisation helfen, auf dem Markt führend zu sein. Business Analysts werden benötigt, um die bestehende Funktionsweise des Unternehmens zu ändern. Sie müssen die aktuellen Praktiken analysieren und eine Änderung bewirken, die für die Organisation effektiver und rentabler ist. Sie sollten Fragen an den Projektkunden, die Endbenutzer und Fachexperten richten. Als nächstes müssen die gesammelten Gesamtanforderungen mit der Definition und dem Änderungsbedarf dokumentiert werden. Business Analysten sind diejenigen, die Schätzungen in den Projektplänen präzisieren.
- Zu den Aufgaben der Datenwissenschaftler gehört die Datenvisualisierung, bei der sie die Daten untersuchen und verborgene Details aus den Daten herausfinden müssen, um die aktuellen Trends aufzudecken und Muster zu modellieren, die wiederum bei der Vorhersage künftiger Empfehlungen hilfreich sind. Sie müssen sich mit maschinellem Lernen und Data Mining auskennen, um analytische Anwendungen zu entwickeln, mit denen sich hohe Gewinne auf dem Markt erzielen lassen. Sie müssen den Verkaufs- und Marketingteams die technischen Ergebnisse mitteilen. Ein Business Analyst muss die Stakeholder identifizieren, die Anforderungen analysieren und dokumentieren. Sie müssen die vorgeschlagenen Lösungen bewerten und mit allen Beteiligten kommunizieren. Sobald dies erledigt ist, werden sie die Änderungen mit einem Entwicklungsteam durchführen und die Fristen einhalten. Es wird auch von ihnen erwartet, dass sie einen Benutzerakzeptanztest durchführen und die Akzeptanz bei einem Kunden erlangen. Danach sind sie auch für die Erstellung der Benutzerhandbücher und der endgültigen Dokumentation verantwortlich.
- Die wichtigsten Tools, die ein Data Scientist verwendet, sind Data Warehousing, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Sprachen wie Python, R und SQL. Auf der anderen Seite haben Business-Analysten kommerzielle Software wie i Rise, Jama, BitImpluse, die bei der Bereitstellung von Lösungen für verschiedene Branchen helfen.
Data Scientist vs Business Analyst Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Datenwissenschaftler | Business Analyst |
| Grundlegender Unterschied | Bei Data Science geht es darum, neue Dinge herauszufinden, neue Daten zu enthüllen, die komplexe Probleme lösen. Das Finden von Schlussfolgerungen aus Statistiken durch bloße Beobachtung und das schrittweise Erreichen der optimalen Lösung ist die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers | Business Analysts sind eine Plattform zwischen IT- und Geschäftsinteressenten. Sie müssen über fundierte Geschäftskenntnisse verfügen und sich mit anspruchsvollen Fragen befassen, um ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis zu erzielen und die Entwicklungen in der IT-Branche aufzuwerten. |
| Anforderung | Ein Data Scientist muss Kenntnisse über die neuesten Tools und SQL haben und bei Bedarf möglicherweise auch Code schreiben. Sie sollten fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik haben. | Business Analysten benötigen möglicherweise keine technischen Kenntnisse. Sie müssen in der Lage sein, Änderungen zu bewerten, Geschäftsfälle zu entwickeln und neue Anforderungen oder Änderungen in einem Projekt aus funktionaler Sicht zu definieren. |
| Geschichte | Obwohl die Datenanalyse heutzutage eine neue Wut zu sein scheint, geht sie auf das Jahr 1962 zurück, als John Tukey über "Die Zukunft der Datenanalyse" schrieb. Posten Sie, dass es Erwähnungen dazu gab, und die Tendenz begann von 2006 bis 2011, wo Datenwissenschaftler die am meisten gesuchten Berufsbilder sind. | Die Zahl der Business Analysten stieg in den 1970er Jahren, als sie damit begannen, alle manuellen Prozesse zu dokumentieren. Sie stellten die Notwendigkeit fest, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Probleme zu identifizieren und qualitativ hochwertige Technologien auf Kosten der geschäftlichen Anforderungen bereitzustellen. In den 1980er Jahren haben sich Business Analysts weiterentwickelt, um Geschäftsziele zu unterstützen und ein wirksamerer Mittler zwischen IT-Ressourcen und Geschäftsressourcen zu sein. |
| Verantwortlichkeiten | Ein Datenwissenschaftler muss große Datenmengen verarbeiten und extrahieren. Dies erfordert fundierte SQL-Kenntnisse, um Datasets zu trennen. Sie müssen über fortgeschrittene Kenntnisse des maschinellen Lernens verfügen, damit sie selbst Datenänderungen vornehmen und einen tieferen Einblick erhalten können. | Business Analysten müssen Anforderungen sammeln und vorbereiten. Sie müssen Dokumente vorbereiten sowie alle Anforderungen analysieren und modellieren. Nach der Analyse müssen sie die erforderlichen Änderungen übernehmen und diese dem IT-Team übermitteln. Sobald Änderungen vorgenommen wurden, müssen sie Abnahmetests durchführen, um zu überprüfen, ob die Anforderungen erfüllt sind. |
| Werkzeuge | Tools von Data Scientists sind nichts anderes als Data Warehousing, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. | Es gibt verschiedene Tools für die Geschäftsanalyse wie Blueprint, Axure, Bit impulse usw., mit denen die Produktivität gesteigert werden kann. |
Fazit - Data Scientist vs. Business Analyst
Sowohl Data Scientists als auch Business Analysts leisten somit die Aufgabe, den Wert eines Unternehmens zu steigern. Die unterschiedlichen Rollen und Verantwortlichkeiten, die sie ausüben, helfen einer Organisation, ihren Wert zu kennen, und sie bieten eine Möglichkeit, ihren Marktwert zu verbessern und zu steigern. Die Prozessverbesserungen von Geschäftsanalysten und die Prognosen von Datenwissenschaftlern helfen dem Unternehmen, eine sichere Gegenwart und eine glänzende Zukunft zu haben.
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