Analityk biznesowy kontra analityk danych

Przewodnik po karierze dla analityków biznesowych firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w dziedzinie analizy biznesowej. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o różnicach między analitykiem biznesowym a analitykiem danych.

Zostań analitykiem biznesowym

Porozmawiaj z Doradcą ds. Nauczania, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać analitykiem biznesowym.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym kursie analizy danych

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę kursu analizy danych

Aby zrozumieć odpowiedź na to pytanie, zacznijmy od przyjrzenia się temu, co mają ze sobą wspólnego. Analityk danych i analityk biznesowy w dużej mierze polegają na danych, aby przeprowadzić swoje badania, analizując je pod kątem znaczących wzorców, często z zamiarem zastosowania swoich spostrzeżeń do jakiegoś problemu. Ale każdy podchodzi do tego celu w inny sposób lub z innym zakresem lub poziomem wiedzy.

A Naukowiec ds. danych jest szczególnie skoncentrowany na danych i tym, co może nam powiedzieć. Nauka o danych jest jednak jeszcze bardziej dalekosiężna i ambitna niż analiza danych, patrząc nie tylko na to, co mówią dane, ale także na to, co implikują. Oznacza to, że naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują zaawansowane techniki statystyczne, aby zrozumieć przyczynowość, a nawet formułować zalecenia dotyczące przyszłych działań. Nauka o danych nie ogranicza się również do samego biznesu; ma zastosowanie w wielu dziedzinach i niekoniecznie próbuje podejmować konkretne decyzje – na przykład, modelując rozprzestrzenianie się choroby zakaźnej, specjalista ds. danych może pomóc epidemiologom przewidzieć jej przyszły wzrost, niekoniecznie formułując zalecenia dotyczące tego, co z tym zrobić.

Ale prawie w każdym przypadku nauka o danych polega na przeszukiwaniu dużych zbiorów danych. W ten sposób nauka o danych jest w pewnym sensie bardziej ogólna niż analiza biznesowa – ponieważ ma zastosowanie do wielu innych dziedzin badań poza biznesem – ale w innym sensie nauka o danych jest bardziej wyspecjalizowana, ponieważ koncentruje się bardziej bezpośrednio na tym, co może przynieść eksploracja danych , a mniej o rodzajach spostrzeżeń biznesowych, które można uzyskać za pomocą innych metod, lub o tym, co oznaczają spostrzeżenia oparte na danych, gdy są stosowane w kontekście różnych modeli koncepcyjnych.



Chociaż analiza biznesowa obejmuje dużą część analizy danych – i można w rzeczywistości powiedzieć, że opiera się na analizie danych – uwzględnia szerszy kontekst dla tych danych: analityk danych jest wysoce wyspecjalizowany w swojej zdolności do manipulowania danymi, co jest zdecydowanie kluczowa umiejętność dla analityka biznesowego, ale analityk biznesowy zwraca również uwagę na sposób, w jaki dane pasują do większych operacji organizacji – w tym aspekty, które niekoniecznie są rejestrowane przez duże zestawy danych, takie jak struktura organizacyjna lub protokoły przepływu pracy. W efekcie analityk danych jest profesjonalistą w przekształcaniu danych w znaczące spostrzeżenia, podczas gdy analityk biznesowy widzi, jak te spostrzeżenia można skutecznie wdrożyć w rzeczywistym świecie.

Kto zarabia więcej, naukowcy zajmujący się danymi czy analitycy biznesowi?

Data Scientists mają wyższe wykształcenie i wyższy stopień specjalizacji, a więc mają wyższą pensję. Podobnie jak w większości dziedzin, wynagrodzenia są dość zróżnicowane, w zależności od poziomu doświadczenia oraz miasta, firmy i sektora, w którym pracujesz.

W próbce trzech serwisów do raportowania wynagrodzeń (Glassdoor, Indeed i Neuvoo) stwierdziliśmy, że analitycy biznesowi pracujący w dużych obszarach miejskich, takich jak Los Angeles, Nowy Jork czy Toronto, mogą spodziewać się średniej pensji odpowiednio około 86 000, 87 000 i 71 000 USD. , podczas gdy specjalista ds. danych pracujący w tych samych trzech lokalizacjach może spodziewać się średniej pensji odpowiednio około 132 000 USD, 137 000 USD i 101 000 USD.



Innymi słowy, mówiąc o tych dwóch dziedzinach jako całości, data science ma premię płacową w wysokości około 50 procent. Należy jednak zauważyć, że nawet w każdym z tych oznaczeń i obszarów geograficznych pensje rozkładają się wzdłuż szerokiej krzywej dzwonowej, która może obejmować dziesiątki tysięcy dolarów – więc bardziej doświadczony analityk biznesowy może oczekiwać, że zarobi więcej niż młodszy analityk danych .

Kategori: Aktualności