Nhà phân tích kinh doanh so với Nhà khoa học dữ liệu

Hướng dẫn nghề nghiệp Nhà phân tích kinh doanh của BrainStation có thể giúp bạn thực hiện những bước đầu tiên để hướng tới sự nghiệp sinh lợi trong phân tích kinh doanh. Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về sự khác biệt giữa Nhà phân tích kinh doanh và Nhà khoa học dữ liệu.

Trở thành nhà phân tích kinh doanh

Nói chuyện với Cố vấn học tập để tìm hiểu thêm về cách các khóa đào tạo và khóa học của chúng tôi có thể giúp bạn trở thành Nhà phân tích kinh doanh.

Bằng cách nhấp vào Gửi, bạn chấp nhận Điều kiện .

Không thể gửi! Làm mới trang và thử lại?

Cảm ơn bạn!

Chúng tôi sẽ liên lạc sớm.

Để hiểu câu trả lời cho câu hỏi này, hãy bắt đầu bằng cách xem xét điểm chung của họ. Nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh chủ yếu dựa vào dữ liệu để thực hiện nghiên cứu của họ, phân tích dữ liệu đó để tìm ra các mẫu có ý nghĩa, thường với mục đích áp dụng những hiểu biết của họ vào một số vấn đề. Nhưng mỗi người tiếp cận mục tiêu đó theo một cách khác nhau, hoặc với một phạm vi hoặc mức độ chuyên môn khác nhau.

Một Nhà khoa học dữ liệu đặc biệt tập trung vào dữ liệu và những gì nó có thể cho chúng ta biết. Tuy nhiên, khoa học dữ liệu thậm chí còn sâu rộng và đầy tham vọng hơn phân tích dữ liệu, không chỉ xem xét những gì dữ liệu nói mà còn cả những gì nó ngụ ý. Nghĩa là, các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến để hiểu quan hệ nhân quả, và thậm chí đưa ra các khuyến nghị về các hành động trong tương lai. Khoa học dữ liệu cũng không chỉ giới hạn trong kinh doanh đơn thuần; nó áp dụng trong nhiều lĩnh vực và không nhất thiết phải cố gắng thông báo các quyết định cụ thể - ví dụ: bằng cách lập mô hình sự lây lan của một căn bệnh truyền nhiễm, Nhà khoa học dữ liệu có thể giúp các nhà dịch tễ học dự đoán sự phát triển trong tương lai của nó mà không nhất thiết phải đưa ra bất kỳ khuyến nghị nào về những gì để làm về nó.

Nhưng trong hầu hết mọi trường hợp, khoa học dữ liệu là đào sâu vào các bộ dữ liệu lớn. Theo cách này, khoa học dữ liệu theo một nghĩa nào đó tổng quát hơn phân tích kinh doanh - bởi vì nó áp dụng cho nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác ngoài kinh doanh - nhưng theo một nghĩa khác, khoa học dữ liệu chuyên biệt hơn, vì nó tập trung nhiều hơn vào việc khai thác dữ liệu có thể mang lại lợi ích gì và ít hơn về các loại thông tin chi tiết về doanh nghiệp có thể rút ra từ các phương pháp khác hoặc thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu có ý nghĩa như thế nào khi áp dụng cho ngữ cảnh của các mô hình khái niệm khác nhau.

Trong khi phân tích kinh doanh bao gồm rất nhiều phân tích dữ liệu - và trên thực tế có thể được cho là được dự đoán trên phân tích dữ liệu - nó xem xét bối cảnh rộng hơn cho dữ liệu đó: một Nhà phân tích dữ liệu có chuyên môn cao về khả năng thao tác dữ liệu của họ, điều này chắc chắn là một kỹ năng quan trọng đối với Nhà phân tích kinh doanh, nhưng Nhà phân tích kinh doanh cũng xem xét cách dữ liệu phù hợp với các hoạt động lớn hơn của tổ chức - bao gồm các khía cạnh không nhất thiết phải được nắm bắt bởi bộ dữ liệu lớn, chẳng hạn như cấu trúc tổ chức hoặc giao thức quy trình làm việc. Trên thực tế, Nhà phân tích dữ liệu là người chuyên nghiệp trong việc biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có ý nghĩa, trong khi Nhà phân tích kinh doanh xem cách những thông tin chi tiết đó có thể được triển khai hiệu quả trong thế giới thực.

Ai kiếm được nhiều tiền hơn, nhà khoa học dữ liệu hay nhà phân tích kinh doanh?

Dữ liệu Các nhà khoa học có trình độ học vấn cao hơn và mức độ chuyên môn hóa cao hơn, do đó, đòi hỏi mức lương cao hơn. Tuy nhiên, đối với hầu hết các lĩnh vực, có khá nhiều sự khác biệt về mức lương, tùy thuộc vào mức độ kinh nghiệm của bạn và thành phố, công ty và lĩnh vực bạn đang làm việc.

Trong một cuộc lấy mẫu của ba trang báo cáo tiền lương (Glassdoor, Indeed và Neuvoo), chúng tôi nhận thấy rằng các Nhà phân tích kinh doanh làm việc tại các khu vực đô thị lớn như Los Angeles, New York hoặc Toronto có thể mong đợi mức lương trung bình lần lượt là khoảng 86.000 đô la, 87.000 đô la và 71.000 đô la. , trong khi một Nhà khoa học dữ liệu làm việc tại ba địa điểm giống nhau có thể mong đợi mức lương trung bình lần lượt là khoảng 132.000 đô la, 137.000 đô la và 101.000 đô la.

Nói cách khác, khi nói về hai lĩnh vực nói chung, khoa học dữ liệu có mức lương cao hơn khoảng 50%. Nhưng điều quan trọng cần lưu ý là, ngay cả trong từng chỉ định và khu vực địa lý này, tiền lương được phân bổ dọc theo một đường cong hình chuông rộng có thể kéo dài hàng chục nghìn đô la - vì vậy, một Nhà phân tích kinh doanh có kinh nghiệm hơn có thể kiếm được nhiều tiền hơn một Nhà khoa học dữ liệu sơ cấp .