Diferença entre Data Scientist e Business Analyst
Os dados estão desempenhando um papel importante no crescimento de qualquer negócio exponencialmente. Para que os dados sejam entendidos com suas tendências, são necessárias muitas análises e pesquisas. Requer habilidades especiais que ajudam a entender o padrão de dados e a concluir que como os dados levarão a um crescimento dos negócios e como a mudança de funcionalidades trará as mudanças necessárias. Esse trabalho é realizado mutuamente por cientistas de dados e analistas de negócios. Embora essas duas funções ajudem na expansão de qualquer campo, ambos, Data Scientist e Business Analyst, têm suas próprias funções e responsabilidades, que diferem de suas próprias maneiras. Vamos entender as diferenças existentes entre um cientista de dados e um analista de negócios. Embora o lema principal de ambos os empregos seja o crescimento dos negócios, a variação no trabalho real que eles realizam será vista ainda mais.
Comparação direta entre Data Scientist e Business Analyst
Abaixo está a diferença entre os 5 principais entre Data Scientist e Business Analyst
Principais diferenças entre Data Scientist x Business Analyst
Embora essas duas funções pareçam ter a mesma diferença entre Data Scientist e Business Analyst, diferem das seguintes maneiras:
- Um cientista de dados precisa analisar grandes quantidades de dados, deve poder manipular e fazer as alterações necessárias usando operações matemáticas e estatísticas. Eles também precisam descobrir novos padrões e fazer previsões futuras. Eles devem ter o conhecimento técnico e também devem conhecer linguagens como Python, R etc. Por outro lado, os analistas de negócios devem ter conhecimento de negócios de ponta a ponta. Eles devem conhecer os impactos das mudanças e tentar trazer mudanças que aumentarão a produtividade do cliente e do funcionário. Eles devem colaborar e se comunicar constantemente com as partes interessadas e ter uma imagem clara das necessidades. Eles também devem ajudar a projetar o sistema de TI do ponto de vista comercial e coordenar com eles.
- A necessidade de cientistas de dados surgiu quando tínhamos uma necessidade cada vez maior de sincronização entre dados e o setor de TI. Todos os departamentos de uma empresa exigem um analista de dados atualmente. Eles fornecem uma análise sofisticada através de sua experiência em programação e sem esperar por nenhuma entrada do setor de TI. Eles apenas exigem dados e podem prosseguir com suas análises, que levarão a organização a um novo nível de competição e também desenvolverão tendências e padrões ocultos que ajudarão a organização a liderar o mercado. Os analistas de negócios são necessários para trazer uma mudança no funcionamento existente do negócio. Eles devem analisar as práticas atuais e trazer uma mudança que será mais eficaz e lucrativa para a organização. Eles devem apresentar perguntas ao cliente do projeto, usuários finais e especialistas no assunto. Em seguida, os requisitos totais reunidos precisam ser documentados com a definição e a necessidade da mudança. Os analistas de negócios são os que trazem precisão às estimativas nos cronogramas do projeto.
- Os deveres dos cientistas de dados envolvem a visualização de dados, onde eles precisam explorar os dados e encontrar detalhes ocultos dos dados que revelarão as tendências atuais e também os ajudarão a modelar padrões que, por sua vez, ajudam a prever recomendações futuras. Eles devem ser versados em aprendizado de máquina e mineração de dados, o que ajudará na criação de aplicativos de análise para obter altos lucros no mercado. Eles devem comunicar as descobertas técnicas às equipes de vendas e marketing. Um analista de negócios precisa identificar as partes interessadas, analisar e documentar os requisitos. Eles devem avaliar as soluções propostas e comunicá-las a todas as partes interessadas. Feito isso, eles executam as alterações com uma equipe de desenvolvimento e seguem os prazos. Também é esperado que eles realizem teste de aceitação do usuário e obtenham aceitação de um cliente. Depois disso, eles também são responsáveis pela criação de manuais do usuário e documentação final.
- As principais ferramentas que um cientista de dados usa são data warehousing, visualização de dados, aprendizado de máquina e linguagens como Python, R e SQL. Os analistas de negócios, por outro lado, possuem softwares comerciais como i Rise, Jama, BitImpluse, que ajudam a fornecer soluções para diferentes setores.
Tabela de comparação Data Scientist vs Business Analyst
| Base para comparação | Cientista de dados | Analista de negócios |
| Diferença básica | A Ciência de Dados trata de descobrir coisas novas, uma revelação de novos dados que resolverão problemas complexos. Encontrar conclusões através de estatísticas através de mera observação e alcançar gradualmente a solução otimizada perfeita é o trabalho de um cientista de dados | Os analistas de negócios são uma plataforma entre as partes interessadas de negócios e de TI. Eles precisam ter um conhecimento profundo dos negócios e envolver-se em perguntas exigentes para obter valor pelo dinheiro e agregar valor aos desenvolvimentos realizados no setor de TI. |
| Requerimento | Um cientista de dados precisa ter conhecimento sobre todas as ferramentas mais recentes, SQL e, se necessário, pode precisar codificar. Eles devem ter profundo conhecimento de matemática e estatística. | Os analistas de negócios podem não exigir nenhum conhecimento técnico. Eles devem se sentir à vontade para avaliar mudanças, desenvolver casos de negócios e definir novos requisitos ou mudanças em um projeto da perspectiva funcional. |
| História | A análise de dados, apesar de parecer uma nova raiva hoje em dia, remonta a 1962, quando John Tukey escreveu sobre 'O futuro da análise de dados'. Publique que houve menções sobre isso e começou a ser tendência de 2006 a 2011 até agora, onde os cientistas de dados são os perfis de trabalho mais procurados. | Os analistas de negócios surgiram nos anos 70, quando começaram a documentar todos os processos manuais. Eles descobriram a necessidade de automatizar tarefas repetitivas, identificar problemas e fornecer tecnologia de boa qualidade às custas das necessidades dos negócios. Nos anos 80, os analistas de negócios evoluíram para apoiar as metas de negócios e ser um mediador mais eficaz entre os recursos de TI e os recursos de negócios. |
| Responsabilidades | Um cientista de dados precisa manipular e extrair grandes quantidades de dados. Isso requer conhecimento aprofundado do SQL para segregar conjuntos de dados. Eles devem ter conhecimento avançado de aprendizado de máquina para poder fazer alterações nos dados sozinhos e obter uma visão mais profunda. | Os analistas de negócios precisam reunir e preparar requisitos. Eles devem preparar documentos e também analisar e modelar todos os requisitos. Após a análise, eles devem assumir as alterações necessárias e transmitir o mesmo à equipe de TI. Depois que as alterações são feitas, eles devem executar testes de aceitação para verificar se os requisitos são atendidos. |
| Ferramentas | As ferramentas dos cientistas de dados não são outro senão data warehousing, visualização de dados e aprendizado de máquina. | Existem várias ferramentas para análise de negócios, como Blueprint, Axure, Bit Impulse, etc., que aumentam a produtividade. |
Conclusão - Cientista de dados x analista de negócios
Assim, cientistas de dados e analistas de negócios realizam o trabalho de aumentar o valor de um negócio. Os diferentes papéis e responsabilidades que eles desempenham ajudam uma organização a conhecer seu valor e fornecem uma maneira de melhorar e aumentar seu valor de mercado. As melhorias de processo por analistas de negócios e as previsões feitas por cientistas de dados ajudam a empresa a ter um presente seguro e um futuro brilhante.
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