В чем разница между аналитиком данных и бизнес аналитиком
Аналитик данных и бизнес-аналитик — это две востребованных профессии, связанные с анализом данных и принятием решений. Тем не менее, их задачи и функции имеют существенные различия.
- Аналитик данных
- Бизнес-аналитик
- Как различаются системный аналитик и бизнес-аналитик
- Системный аналитик
- Бизнес-аналитик
- Как стать аналитиком данных
- Шаг 1. Изучение
- Шаг 2. Начало практики
- Шаг 3. Поиск работы
- Какое образование должен иметь аналитик данных
- Курсы и сертификаты
- Программное обеспечение и инструменты
- Выводы
Аналитик данных
Аналитик данных отвечает за сбор, обработку и анализ большого объема данных, с целью выявления закономерностей, трендов и прогнозов для дальнейшего принятия решений. Аналитик данных работает с различными источниками данных, часто включая базы данных, Big Data, CRM-системы и так далее.
Основные задачи аналитика данных:
- Обработка и анализ данных
- Поиск и выявление закономерностей и трендов в данных
- Работа с большим объемом данных
- Отчетность и визуализация данных
- Прогнозирование результатов
Бизнес-аналитик
Бизнес-аналитик — это специалист, который отвечает за определение потребностей бизнеса, разработку стратегии и планирование проекта. Он анализирует данные, определяет проблемы и пропонует решения. Бизнес-аналитик работает в тесном сотрудничестве с отделами управления, маркетинга, финансов и ресурсов.
Основные задачи бизнес-аналитика:
- Выявление потребностей бизнеса
- Координация между отделами
- Разработка стратегий
- Планирование проектов
- Анализ экономических показателей
- Управление стоимостью
Как различаются системный аналитик и бизнес-аналитик
Системный аналитик и бизнес-аналитик — это две профессии, связанные с информационными технологиями и процессами.
Системный аналитик
Системный аналитик — это специалист, который занимается изучением, проектированием и описанием системы. Он описывает процессы в системе, а также определяет структуру, функции и процессы. Системный аналитик работает с информационными системами, такими как CRM-системы, ERP-системы, системы управления проектами (PM), технологии Больших данных (Big Data).
Основные задачи системного аналитика:
- Изучение системы
- Определение процессов
- Разработка структуры и функций
- Описание процессов
Бизнес-аналитик
Бизнес-аналитик занимается изучением и улучшением бизнес-процессов. Он определяет потребности бизнеса, прогнозирует требования и разрабатывает подходящее решение. Бизнес-аналитик работает в тесном сотрудничестве с руководителями, менеджерами и сотрудниками бизнеса.
Основные задачи бизнес-аналитика:
- Изучение бизнес-процессов
- Определение потребностей бизнеса
- Разработка стратегий
- Анализ экономических показателей
- Управление стоимостью
Как стать аналитиком данных
Аналитик данных — это профессия, которая пользуется невероятным спросом в настоящее время. Для старта в Data Science и аналитике данных необходимо приобрести некоторые навыки, которые могут включать SQL, R и Python, а также понимать математические и статистические понятия. Однако, можно начать с нуля.
Шаг 1. Изучение
- Изучите SQL и Python
- Освойте математические и статистические понятия
Шаг 2. Начало практики
- Работайте с данными
- Пишите свой код
- Разрабатывайте свои проекты
Шаг 3. Поиск работы
- Примените свои знания в работе с данными в реальных задачах
- Работайте с командой профессионалов в своей области
- Проходите интервью и получайте свою мечту.
Какое образование должен иметь аналитик данных
Аналитик данных должен обладать знаниями и навыками в области математики, программирования и продакт-менеджмента. Хотя специальное образование — это необязательное условие для работы в Data Science, некоторые университеты предлагают программы по этой теме.
Курсы и сертификаты
- Онлайн-курсы и сертификация от ведущих университетов и компаний.
Программное обеспечение и инструменты
- Excel, Google Spreadsheet
- SQL, Python, R
- Matlab, Mathematica
- Hadoop, Apache Spark, NoSQL
Выводы
Аналитик данных и бизнес-аналитик — это две востребованные профессии, которые имеют некоторые сходства и различия. Тем не менее, каждая профессия имеет свои уникальные особенности и требования.
Для того, чтобы стать аналитиком данных, необходимо изучить SQL, Python и понимать математические и статистические понятия. Несмотря на то, что основанием профессии аналитика данных являются навыки в области математики, программирования и продакт-менеджмента, не обязательно иметь специальное образование в этой области.
Прежде всего, аналитик данных должен обладать изученными навыками работы с информационными технологиями и умением логически изыскивать решения.
