Poslovni analitik proti Data Scientist

Karierni vodnik BrainStation Business Analyst vam lahko pomaga narediti prve korake do donosne kariere v poslovni analizi. Preberite, če želite izvedeti več o razlikah med poslovnim analitikom in podatkovnim znanstvenikom.

Postanite poslovni analitik

Pogovorite se s svetovalcem za učenje, če želite izvedeti več o tem, kako vam lahko naši učni taborniki in tečaji pomagajo postati poslovni analitik.

S klikom na Pošlji sprejemate naše Pogoji .

Ni bilo mogoče oddati! Želite osvežiti stran in poskusiti znova?

Hvala vam!

Kmalu se oglasimo.

Da bi razumeli odgovor na to vprašanje, poglejmo, kaj imajo skupnega. Podatkovni znanstvenik in poslovni analitik se pri izvajanju svojih raziskav močno zanašata na podatke in jih analizirata za smiselne vzorce, pogosto z namenom, da svoja spoznanja uporabita za določen problem. Toda vsak pristopa k temu cilju na drugačen način ali z drugačnim obsegom ali stopnjo strokovnega znanja.

A Podatkovni znanstvenik je posebej osredotočen na podatke in na to, kar nam lahko pove. Podatkovna znanost pa je še bolj daljnosežna in ambiciozna od analize podatkov, saj ne gleda le na to, kaj podatki povedo, ampak tudi na to, kaj pomenijo. To pomeni, da podatkovni znanstveniki uporabljajo napredne statistične tehnike za razumevanje vzročne zveze in celo dajejo priporočila o prihodnjih dejanjih. Znanost o podatkih tudi ni omejena samo na poslovanje; uporablja se na širokem razponu področij in ni nujno, da poskuša obvestiti o konkretnih odločitvah – na primer z modeliranjem širjenja nalezljive bolezni lahko podatkovni znanstvenik pomaga epidemiologom predvideti njeno prihodnjo rast, ne da bi nujno dajal kakršna koli priporočila o tem, kaj narediti glede tega.

Toda skoraj v vsakem primeru je znanost o podatkih kopanje v velike nabore podatkov. Na ta način je znanost o podatkih v nekem smislu bolj splošna kot poslovna analiza – ker se poleg poslovanja uporablja tudi za številna druga področja raziskav –, v drugem smislu pa je znanost o podatkih bolj specializirana, saj je bolj osredotočena na to, kaj lahko prinese rudarjenje podatkov. in manj o vrstah poslovnih vpogledov, ki jih je mogoče izpeljati iz drugih metod, ali kaj pomenijo vpogledi na podlagi podatkov, če jih uporabimo v kontekstu različnih konceptualnih modelov.

Medtem ko poslovna analiza vključuje veliko analize podatkov – in bi dejansko lahko rekli, da temelji na analizi podatkov – upošteva širši kontekst za te podatke: podatkovni analitik je zelo specializiran za svojo sposobnost manipuliranja s podatki, kar je vsekakor ključna veščina za poslovnega analitika, vendar poslovni analitik obravnava tudi način, kako se podatki prilegajo večjim operacijam organizacije – vključno z vidiki, ki niso nujno zajeti z velikimi nizi podatkov, kot so organizacijska struktura ali protokoli delovnega toka. Dejansko je podatkovni analitik profesionalec pri spreminjanju podatkov v smiselne vpoglede, medtem ko poslovni analitik vidi, kako je mogoče te vpoglede učinkovito uporabiti v resničnem svetu.

Kdo zasluži več, podatkovni znanstveniki ali poslovni analitiki?

Podatkovni znanstveniki imajo višjo izobrazbo in višjo stopnjo specializacije, zato zahtevajo višjo plačo. Kot na večini področij pa je tudi pri plačah precej razlik, odvisno od vaše ravni izkušenj ter mesta, podjetja in sektorja, v katerem delate.

V vzorcu treh spletnih mest za poročanje o plačah (Glassdoor, Indeed in Neuvoo) smo ugotovili, da lahko poslovni analitiki, ki delajo v velikih urbanih območjih, kot so Los Angeles, New York ali Toronto, pričakujejo povprečno plačo približno 86.000 $, 87.000 $ oziroma 71.000 $. , medtem ko lahko Data Scientist, ki dela na istih treh lokacijah, pričakuje povprečno plačo približno 132.000 USD, 137.000 USD oziroma 101.000 USD.

Z drugimi besedami, ko govorimo o obeh področjih kot celoti, ima znanost o podatkih premijo plače približno 50 odstotkov. Vendar je pomembno omeniti, da so tudi znotraj vsakega od teh označb in geografskih območij plače razporejene po široki krivulji zvona, ki lahko obsega več deset tisoč dolarjev – tako bi lahko bolj izkušeni poslovni analitik pričakoval, da bo zaslužil več kot mlajši podatkovni znanstvenik. .