Բիզնես վերլուծաբան ընդդեմ տվյալների գիտնական

BrainStation-ի Business Analyst կարիերայի ուղեցույցը կարող է օգնել ձեզ ձեռնարկել առաջին քայլերը բիզնեսի վերլուծության մեջ եկամտաբեր կարիերայի ուղղությամբ: Կարդացեք՝ ավելին իմանալու համար բիզնես վերլուծաբանի և տվյալների գիտնականի միջև եղած տարբերությունների մասին:

Դարձեք բիզնեսի վերլուծաբան

Խոսեք ուսուցման խորհրդատուի հետ՝ ավելին իմանալու համար, թե ինչպես կարող են մեր արշավները և դասընթացները օգնել ձեզ դառնալ բիզնես վերլուծաբան:



Սեղմելով Submit, դուք ընդունում եք մեր Պայմանները .



Ներկայացնել

Չհաջողվեց ներկայացնել: Թարմացնե՞լ էջը և նորից փորձել:

Իմացեք ավելին մեր տվյալների վերլուծության դասընթացի մասին

Շնորհակալություն!

Շուտով կապի մեջ կլինենք։



Դիտեք տվյալների վերլուծության դասընթացի էջը

Այս հարցի պատասխանը հասկանալու համար եկեք սկսենք նայելով, թե ինչ ընդհանուր բան կա: Տվյալների գիտնականը և բիզնեսի վերլուծաբանը մեծապես հիմնվում են տվյալների վրա իրենց հետազոտությունն իրականացնելու համար՝ վերլուծելով դրանք իմաստալից օրինաչափությունների համար, հաճախ՝ նպատակ ունենալով կիրառել իրենց պատկերացումները որևէ խնդրի նկատմամբ: Բայց յուրաքանչյուրը մոտենում է այդ նպատակին յուրովի, կամ տարբեր շրջանակներով կամ փորձագիտական ​​մակարդակով:

Ա Տվյալների գիտնական եզակիորեն կենտրոնացած է տվյալների վրա և այն, ինչ կարող է մեզ ասել: Տվյալների գիտությունը, այնուամենայնիվ, նույնիսկ ավելի հեռուն գնացող և հավակնոտ է, քան տվյալների վերլուծությունը՝ դիտարկելով ոչ միայն այն, ինչ ասում են տվյալները, այլև այն, ինչ ենթադրում են դրանք: Այսինքն, տվյալների գիտնականները օգտագործում են առաջադեմ վիճակագրական տեխնիկա՝ պատճառահետևանքային կապը հասկանալու և նույնիսկ ապագա գործողությունների վերաբերյալ առաջարկություններ տալու համար: Տվյալների գիտությունը նույնպես չի սահմանափակվում միայն բիզնեսով. այն կիրառվում է ոլորտների լայն շրջանակում և պարտադիր չէ, որ փորձում է որոշակի որոշումներ կայացնել. օրինակ՝ վարակիչ հիվանդության տարածումը մոդելավորելով՝ Տվյալների գիտնականը կարող է օգնել համաճարակաբաններին կանխատեսել դրա հետագա աճը, առանց պարտադիր կերպով որևէ առաջարկություն անելու, թե ինչի մասին: անել դրա մասին:

Բայց գրեթե բոլոր դեպքերում տվյալների գիտությունը վերաբերում է տվյալների մեծ հավաքածուներին փորելուն: Այս կերպ տվյալների գիտությունը մի իմաստով ավելի ընդհանրական է, քան բիզնեսի վերլուծությունը, քանի որ այն կիրառվում է հետազոտության շատ այլ ոլորտներում, բացի բիզնեսից, բայց մեկ այլ իմաստով տվյալների գիտությունն ավելի մասնագիտացված է, քանի որ այն ավելի կենտրոնացած է այն բանի վրա, թե ինչ կարող է բերել տվյալների հանքարդյունաբերությունը: , և ավելի քիչ բիզնեսի պատկերացումների տեսակների մասին, որոնք կարող են ստացվել այլ մեթոդներից, կամ ինչ են նշանակում տվյալների վրա հիմնված պատկերացումները, երբ կիրառվում են տարբեր հայեցակարգային մոդելների համատեքստում:



Թեև բիզնեսի վերլուծությունը ներառում է տվյալների մեծ վերլուծություն, և, ըստ էության, կարելի է ասել, որ դա հիմնված է տվյալների վերլուծության վրա, այն հաշվի է առնում այդ տվյալների համար ավելի լայն համատեքստ. Բիզնես վերլուծաբանի համար կարևոր հմտություն է, բայց բիզնես վերլուծաբանը նաև դիտարկում է, թե ինչպես են տվյալները տեղավորվում կազմակերպության ավելի մեծ գործառնությունների մեջ, ներառյալ ասպեկտները, որոնք պարտադիր չէ, որ ներառվեն տվյալների մեծ հավաքածուներով, ինչպիսիք են կազմակերպչական կառուցվածքը կամ աշխատանքային հոսքի արձանագրությունները: Փաստորեն, Տվյալների վերլուծաբանը հմուտ է տվյալներն իմաստալից պատկերացումների վերածելու գործում, մինչդեռ Բիզնես վերլուծաբանը տեսնում է, թե ինչպես այդ պատկերացումները կարող են արդյունավետորեն կիրառվել իրական աշխարհում:

Ո՞վ է ավելի շատ վաստակում՝ տվյալների գիտնականները, թե բիզնես վերլուծաբանները:

Տվյալների գիտնականներն ունեն ավելի շատ կրթություն և ավելի բարձր մասնագիտացում, ուստի ավելի բարձր աշխատավարձ են ստանում: Ինչպես շատ ոլորտներում, այնուամենայնիվ, աշխատավարձերի բավականին մեծ տարբերություն կա՝ կախված ձեր փորձի մակարդակից, քաղաքից, ընկերությունից և ոլորտից, որտեղ դուք աշխատում եք:

Աշխատավարձի մասին հաշվետվությունների երեք կայքերից (Glassdoor, Indeed և Neuvoo) մենք պարզեցինք, որ խոշոր քաղաքային տարածքներում աշխատող բիզնես վերլուծաբանները, ինչպիսիք են Լոս Անջելեսը, Նյու Յորքը կամ Տորոնտոն, կարող են ակնկալել համապատասխանաբար մոտավորապես $86,000, $87,000 և $71,000 միջին աշխատավարձ: , մինչդեռ նույն երեք վայրերից աշխատող տվյալների գիտնականը կարող է ակնկալել համապատասխանաբար մոտ $132,000, $137,000 և $101,000 միջին աշխատավարձ:



Այլ կերպ ասած, երբ խոսվում է երկու ոլորտների մասին, որպես ամբողջություն, տվյալների գիտությունը ունի մոտավորապես 50 տոկոս աշխատավարձի պրեմիում: Բայց կարևոր է նշել, որ նույնիսկ այս անվանումներից և աշխարհագրական տարածքներից յուրաքանչյուրում աշխատավարձերը բաշխվում են զանգի լայն կորի երկայնքով, որը կարող է տևել տասնյակ հազարավոր դոլարներ, այնպես որ ավելի փորձառու բիզնես վերլուծաբանը կարող է ակնկալել ավելին վաստակել, քան կրտսեր տվյալների գիտնականը: .