Разница между бизнес-аналитиком и специалистом по данным (Data Scientist)
Популярное
Разница между бизнес-аналитиком и специалистом по данным (Data Scientist)
Время на прочтение статьи:2 минут
Дата публикации: 29.11.2022
Чтобы понять ответ на этот вопрос, давайте начнем с того, что у них общего. Специалист по данным и бизнес-аналитик в значительной степени полагаются на данные для проведения своих исследований, анализируя их на наличие значимых закономерностей, часто с намерением применить свои идеи к какой-либо проблеме. Но каждый подходит к этой цели по-своему, или с разным масштабом или уровнем знаний.
Data Scientist исключительно сосредоточен на данных и на том, что они могут нам сказать. Однако наука о данных еще более дальновидна и амбициозна, чем анализ данных, она рассматривает не только то, о чем говорят данные, но и то, что они подразумевают. То есть специалисты по данным используют передовые статистические методы, чтобы понять причинно-следственные связи и даже дать рекомендации относительно будущих действий. Наука о данных также не ограничивается только бизнесом; он применяется в самых разных областях и не обязательно пытается информировать о конкретных решениях — например, моделируя распространение инфекционного заболевания, специалист по данным может помочь эпидемиологам предсказать его будущий рост, не обязательно давая какие-либо рекомендации о том, какие сделать об этом.
Но почти в каждом случае наука о данных — это изучение больших наборов данных. Таким образом, наука о данных в одном смысле является более общей, чем бизнес-анализ, потому что она применима ко многим другим областям исследований, помимо бизнеса, но в другом смысле наука о данных более специализирована, поскольку она больше сосредоточена на том, что может дать интеллектуальный анализ данных. и меньше о видах бизнес-аналитики, которые могут быть получены с помощью других методов, или о том, что означают идеи на основе данных применительно к контексту различных концептуальных моделей.
В то время как бизнес-анализ включает в себя большой объем анализа данных — и фактически можно сказать, что он основан на анализе данных — он рассматривает более широкий контекст для этих данных: аналитик данных узкоспециализирован в своей способности манипулировать данными, что, безусловно, является критически важный навык для бизнес-аналитика, но бизнес-аналитик также смотрит на то, как данные вписываются в более крупные операции организации, включая аспекты, которые не обязательно охватываются большими наборами данных, такие как организационная структура или протоколы рабочих процессов. По сути, аналитик данных является профессионалом в превращении данных в значимые идеи, в то время как бизнес-аналитик видит, как эти идеи могут быть эффективно реализованы в реальном мире.
Зарплата бизнес-аналитика и специалиста по данным
Специалисты по данным имеют более высокое образование и более высокую степень специализации, поэтому они обычно получают более высокую заработную плату, чем бизнес-аналитики. Однако, как и в большинстве областей, зарплаты сильно различаются в зависимости от вашего опыта, а также города, компании и отрасли, в которой вы работаете.
По данным сайта hh.ru, по имеющимся вакансиям средняя заработная плата бизнес-аналитика составляет от 100 000 до 150 000 рублей в Москве. В то время как у специалиста по данным (data scientist) средняя заработная плата в районе 200 000 рублей. Естественно, ваше усердие и опыт играют большую роль в формировании заработной платы.
Другими словами, если говорить об этих двух областях в целом, в науке о данных надбавка к зарплате составляет примерно 50 процентов. Но важно отметить, что даже в пределах каждого из этих назначений и географических областей зарплаты распределяются по широкой кривой, которая может охватывать сотни тысяч рублей, поэтому более опытный бизнес-аналитик может рассчитывать на заработок больше, чем младший специалист по данным.