Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst – 5 khía cạnh cốt lõi để lựa chọn nghề nghiệp

Data Science (Khoa học dữ liệu) và Business Analysis (Phân tích kinh doanh) là hai lĩnh vực tuần hoàn nhất trong ngành công nghiệp.

Cũng giống như Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu), Business Analyst (Nhà phân tích kinh doanh) cũng xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst nằm ở phương pháp và cách thức xử lý dữ liệu. Hơn nữa, trách nhiệm và vai trò của họ cũng khác nhau.

Nhiều ngành công nghiệp cần dữ liệu để phát triển và tạo ra các insights liên quan đến vấn đề xử lý dữ liệu. Có nhiều ngành nghề liên quan đến dữ liệu, chịu trách nhiệm giải quyết các nhu cầu của ngành ngày càng tăng của việc đánh giá dữ liệu.

Hai trong số nhiều ngành nghề đó là nghề Data Scientist và Business Analyst. Mặc dù cả hai đều xoay quanh dữ liệu nhưng cách hoạt động lại rất khác.

Data Science là gì?

Data Science là một ngành liên quan đến trích xuất, chuẩn bị, phân tích, trực quan hóa và duy trì thông tin. Data Science là một lĩnh vực đa ngành bắt nguồn từ toán học, thống kê và khoa học máy tính.

Business Analysis là gì?

Business Analysis là quy trình phân tích dữ liệu và chuyển hóa insights liên quan đến vận hành kinh doanh. Business Analyst sử dụng một số công cụ, ứng dụng và phương pháp giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. Một Business Analyst sử dụng các kỹ thuật định lượng để kiểm tra hiệu suất và sức khỏe của doanh nghiệp.

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst

Data Science được ví như một đại dương của hoạt động dữ liệu. Đây là một thuật ngữ kết hợp nhiều lĩnh vực liên quan đến dữ liệu được xử lý dưới dạng số hay một dạng khác. Data Science là tập hợp lớn, trong đó Business Analyst là một tập con của nó.

Một Data Scientist không chỉ phân tích xử lý dữ liệu mà còn phát triển các mô hình dự đoán sử dụng Machine Learning để tìm ra kết quả của các sự kiện. Hơn nữa, cùng với thống kê, Data Science cũng sử dụng lập trình. Vai trò của Data Science không chỉ giới hạn trong kinh doanh mà còn đa dạng trong các lĩnh vực khác như sức khỏe, sản xuất, tài chính và vận tải.

Mặt khác Business Analysis, sử dụng dữ liệu và phương pháp định lượng để thu được những insights mới trong kinh doanh. Sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau, phân tích kinh doanh và thấu hiểu hiệu suất làm việc của doanh nghiệp. Nó liên quan chặt chẽ đến khoa học quản lý.

Điều này bởi vì Business Analysis tập trung vào những insights mới, thấu hiểu được hiệu quả kinh doanh và sử dụng phương pháp quản lý trên cơ sở thực tế để ra quyết định. Các Business Analyst thúc đẩy nền kinh tế của các doanh nghiệp và tạo điều kiện cho sự phát triển của họ trên thị trường.

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst  về trách nhiệm

Trách nhiệm của một Data Scientist:

1. Xử lý trước dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.

2. Phát triển các mô hình dự đoán, dự báo kết quả của các sự kiện trong tương lai dựa trên các dữ liệu lịch sử.

3. Tinh chỉnh các mô hình Machine Learning và tối ưu hóa hiệu suất của chúng.

4. Xây dựng các câu hỏi mới để giải quyết nhu cầu của công ty trong đưa ra các quyết định tốt hơn.

5. Sử dụng Storytelling để trình bày kết quả tới cả nhóm.

Trách nhiệm của một Business Analyst:

1. Hỗ trợ các doanh nghiệp thực hiện các giải pháp công nghệ thông qua việc xác định các yêu cầu của dự án.

2. Các Business Analyst chịu trách nhiệm định lượng phạm vi của tổ chức. Họ thảo luận cùng với team của họ, người tiêu dùng và các stakeholder (các bên liên quan mật thiết) để hình thành tầm nhìn cho dự án.

3. Họ trình bày kế hoạch và những phát hiện của họ với team và các stakeholder. Họ cùng thảo luận về tình trạng, những ứng dụng yêu cầu cũng như dự đoán sự tăng trưởng của doanh nghiệp. 

4. Một Business Analyst cũng xác định cấu trúc của dự án. Họ được yêu cầu đánh giá cả chức năng và phi chức năng được yêu cầu của dự án.

5. Đảm bảo sự hài lòng của khách hàng là một trong những trách nhiệm chính của một Business Analyst  

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst về Kĩ năng

Kĩ năng cần thiết đối với Data Scientist:

1. Thấu hiểu kiến thức thống kê và các khái niệm toán học quan trọng.

2. Có kinh nghiệm sử dụng nhiều công cụ như: Python, R, SAS.

3. Cần có chuyên môn xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc.

4. Thành thạo SQL và NoSQL.

5. Bắt buộc phải có kiến thức về thuật toán Machine Learning.

6. Sở hữu các công cụ Big data như Hadoop, Mahout và Spark sẽ giúp tăng giá trị của các Data Scientist.

Kĩ năng cần thiết đối với Business Analyst:

1. Sở hữu kỹ năng giao tiếp tốt.

2. Thành thạo với các khái niệm với hệ thống kỹ thuật.

3. Có kiến thức về mô hình kỹ thuật và các phương pháp.

4. Có khả năng phát triển các tình huống kinh doanh.

5. Sở hữu kiến thức về các công cụ như MS Excel, MS Visio, SWOT, Trello..

6. Sở hữu kỹ năng lãnh đạo. 

Khác biệt giữa Data Scientist và Business Analyst về các công cụ sử dụng

Công cụ phổ biến được các Data Scientist sử dụng:

1. Python

2. R

3. SAS

4. SQL (MySQL, Oracle PL/SQL)

5. Các công cụ của Big Data (Apache Hadoop, Spark)

6. NoSQL (Cassandra, Redis)

7. TensorFlow

Công cụ phổ biến được các Business Analyst sử dụng:

1. Microsoft Excel

2. R

3. Tableau

4. Board BEAM

Nguồn: Data-flair.training

Cập nhật kiến thức mới

Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB