Вы не уверены, хотите ли вы стать аналитиком данных или бизнес-аналитиком?

Важно понимать разницу между двумя карьерами аналитика данных или бизнес-аналитика. Эти две профессии часто путают. Когда дело доходит до выбора профессиональной карьеры, связанной с анализом данных, вы можете запутаться между аналитиком данных и бизнес-аналитиком. Если обе роли связаны с работой с данными, то в чем разница между аналитиком данных и бизнес-аналитиком?

Аналитик данных против бизнес-аналитика

Аналитики данных отвечают за анализ наборов данных, чтобы определить, как использовать данные для принятия более обоснованных решений. Бизнес-аналитики сосредоточены на выявлении и анализе различной информации для принятия бизнес-решений на основе данных и решения несформированных бизнес-задач.

Я только что сказал то же самое, но по-другому? Читайте ниже для получения дополнительной информации.

Роль и обязанности аналитика данных

Аналитика данных — это процесс сбора, анализа, моделирования и преобразования данных для получения полезной информации и значимых выводов. Организации во всех отраслях могут извлечь выгоду из идей, которые приносят аналитики данных.

Эта роль пользуется большим спросом, поскольку каждый бизнес собирает данные и хочет использовать эти точки данных для принятия более эффективных решений.

Обязанности аналитика данных

  • Устранение проблем с кодированием и данными
  • Интеллектуальный анализ данных, распознавание, проверка и очистка
  • Повышение эффективности и автоматизация процессов
  • Использование статистических инструментов для интерпретации наборов данных
  • Отслеживание KPI
  • Ответственность за качество данных
  • Разработка информационных панелей данных, графиков и визуализаций, которые могут эффективно и легко сообщать о ситуациях, тенденциях и прогнозах.
  • Подготовка документации, которая поможет заинтересованным сторонам и коллегам в их процессе

Роль и обязанности бизнес-аналитика

Бизнес-аналитик помогает предприятиям улучшать свои процессы, продукты и услуги с помощью процесса анализа данных. Бизнес-аналитики используют аналитику данных для оценки процессов, определения требований и предоставления рекомендаций на основе данных.

Бизнес-аналитики создают и разрабатывают новые модели, поддерживающие бизнес-решения. Они тесно сотрудничают с ИТ-командой и финансовой отчетностью для разработки стратегий и инициирования действий. Они приносят организационные изменения, которые хотят видеть лидеры и заинтересованные стороны.

Обязанности бизнес-аналитика

  1. Анализ бизнеса и выявление проблем
  2. Найдите возможности и решения для бизнеса
  3. Планирование, мониторинг, бюджетирование и прогнозирование
  4. Подготовка документации, которая поможет уточнить проблемы, которые пытается решить бизнес.
  5. Определение улучшений в существующих бизнес-процессах
  6. Разработка и внедрение новых функций
  7. Стратегическое планирование и ценообразование
  8. Отчетность перед заинтересованными сторонами

Бизнес-аналитики — это те, кто общается с заинтересованными сторонами и извлекает, анализирует и проверяет необходимую информацию и политики. Эта позиция требует жестких навыков, а также мягких навыков. Они должны обладать навыками извлечения, анализа и представления данных о тенденциях, а также уметь применять эту информацию в бизнесе. Они отвечают за воздействие.

Карьера аналитика данных и бизнес-аналитика

Как вы выбираете между карьерой аналитика данных и бизнес-аналитика? Какой из них является для вас правильным карьерным путем: аналитик данных или бизнес-аналитик? Вам понадобятся четыре основных фактора, чтобы получить ответы:

1. Аналитик данных против бизнес-аналитика: образование или опыт

Аналитики данных и бизнес-аналитики могут иметь разный опыт. Бизнес-аналитики обычно получают степень бакалавра, ориентированную на бизнес, например, в области делового администрирования или финансов. С другой стороны, аналитики данных обычно получают степень в категории STEM с опытом работы в области математики, программирования, моделирования, баз данных и прогнозного анализа.

2. Аналитик данных против бизнес-аналитика: необходимые навыки

Бизнес-аналитики — это те, кому требуются такие навыки, как исследование данных, аналитические навыки, идентификация критических данных, навыки кодирования (SQL и в настоящее время Python), управление проектами и, наконец, коммуникативные навыки.

С другой стороны, аналитики данных работают с большими наборами данных для выявления тенденций и подготовки визуальной презентации. Они больше ориентированы на цифры и процесс. Они должны были бы обладать основными навыками, такими как аналитические навыки, методы интеллектуального анализа данных, машинное обучение, новые технологии, структуры данных, SQL, Python или R, Tableau, моделирование и математика.

3. Аналитик данных против бизнес-аналитика: интересы

Вам нравится работать в корпоративном мире и заинтересованы в поиске и реализации способов решения проблем? Вы хороший коммуникатор? Возможно, вам понравится быть бизнес-аналитиком.

Вы заинтересованы в извлечении данных из сложных и разрозненных источников? Вы хотите действительно хорошо разбираться в статистике и программировании? Возможно, вам понравится карьера аналитика данных.

4. Аналитик данных против бизнес-аналитика: карьерный путь

Хотя обе области имеют дело с данными, они могут различаться по зарплате и карьерному росту. В исследовании говорится, что должности начального уровня в бизнес-аналитике могут иметь немного более низкую заработную плату, чем должности начального уровня в области анализа данных. Кроме того, у аналитиков данных больше возможностей для карьерного роста.

Аналитик данных против бизнес-аналитика: финальное сравнение

Поскольку аналитик данных и бизнес-аналитик оба работают с данными, у них одинаковые наборы навыков, по крайней мере, в начале карьеры. Плюсы и минусы субъективны, и иногда, будучи молодым специалистом, вы не узнаете, пока не попробуете. Поскольку наборы навыков схожи, переход с одного пути на другой не так уж и сложен. Но со временем это становится сложнее, особенно в середине или конце карьеры, когда опыт и знание предметной области могут быть более ценными, чем сложные технические навыки.

Первоначально опубликовано на https://www.stratascratch.com.