Sự khác biệt giữa Data Analyst, Business Analyst và Data Science - MindX blog

Business Analyst, Data Analyst hay Data Science là những vị trí rất khó phân biệt trên thị trường. Bởi với mỗi doanh nghiệp lại có những cái gọi khác nhau cho các vị trí. Đối với những doanh nghiệp nhỏ thường họ sẽ có 2 vị trí Business Analyst và Data Analyst. Còn lại với lớn doanh nghiệp, thì 2 vị trí này được phân tách rõ ràng hơn với các chức năng, các kết quả khác nhau. Còn riêng với Khoa học dữ liệu, thì có công việc gần giống với BA và DA. Làm thế nào để không nhầm lẫn giữa 3 công việc này?

Data Analyst là gì?

Data Analyst (DA) là chuyên gia phân tích dữ liệu, người có trách nhiệm thực hiện chuyên sâu phân tích dữ liệu dưới dạng đồ thị, biểu đồ, bản đồ, báo cáo và biểu bảng. Sau đó, DA sử dụng những dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo dự đoán mô hình những khả năng có thể xuất hiện trong tương lai.

DA là người chịu trách nhiệm trong việc xác định các câu hỏi kinh doanh, thực hiện phân tích dữ liệu và bảo vệ họ. Data Analyst thành công là những người có kiến thức kỹ thuật dữ liệu phong phú và sự nhạy bén trong kinh doanh. Easy Extract xuất hoặc phân tích một khối dữ liệu lớn và trình bày cho người quản lý.

Business Analyst là gì?

Business Analyst (BA), là chuyên viên phân tích nghiệp vụ, nhằm xác định các giải pháp kỹ thuật cho các vấn đề kinh doanh phức tạp. Vai trò của BA là hệ thống phân tích, tổ chức cấu trúc, chức năng, yêu cầu dịch vụ dựa trên phân tích kỹ năng và phong phú khoa học dữ liệu.

Họ có khả năng đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp, xác định các hiệu suất chính, tạo ra các usecase, giao tiếp với khách hàng và các bên liên quan. Công ty BA chính là tạo ra chất lượng công nghệ. BA date hằng ngày là đánh giá dữ liệu, phỏng vấn người dùng để xác định các công thức về hoạt động kỹ thuật. Ngoài ra, BA còn tạo sơ đồ để thiết lập trình theo dõi, thực hiện hoặc thiết kế các kiểm tra lệnh, thiết kế các tình huống để kiểm tra, thay đổi các yêu cầu quản lý liên quan đến dự án.

Data Scientist là gì?

Data Scientist hay còn gọi là nhà khoa học dữ liệu. Đây là người khai thác, thu thập và dữ liệu phân tích để tìm kiếm những thông tin chi tiết. Một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần phải trau dồi rất nhiều kiến thức về hệ thống xác định hệ thống, mã hóa, khoa học máy tính và cả những kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, … Hơn nữa, điều kiện để trở thành DS thì bạn phải có thêm bằng Master trở lên, thậm chí có cả những yêu cầu phải có bằng PSD.

Bằng cách sử dụng những kỹ thuật dữ liệu quá khứ và những kỹ thuật phân tích dự báo, DS có thể dễ dàng đưa ra hướng giải quyết tối ưu cho các vấn đề phát triển của doanh nghiệp. Công việc của Nhà khoa học dữ liệu là tập trung vào khám phá dữ liệu, tìm kiếm mẫu, đặt ra những câu hỏi và giải quyết những bài toán chưa tồn tại trong doanh nghiệp. Họ sẽ phải thiết lập báo cáo phân tích, bảng điều khiển (thủ công và tự động) để cấu hình dung lượng dữ liệu và kết quả phân tích thông qua việc sử dụng các công cụ như Power BI, Excel, … Bên Cạnh đó, một nhà khoa học học dữ liệu không đơn giản chỉ là dữ liệu phân tích, mà phải biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.

Data Analyst, Business Analyst và Data Science giống và khác nhau như thế nào?

Điểm giống nhau giữa Data Analyst, Business Analyst và Data Science

Trên thực tế Business Analyst, Data Analyst hay Data Scientist là những công việc có chức năng, hiệu quả giống nhau. Các yếu tố chủ yếu giống nhau của 3 vị trí này là mục tiêu. Đó là cùng mang lại sự tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp. Hiện thức và quy trình cũng không khác nhau. Như cùng sử dụng những kỹ thuật phân tích dữ liệu quá khứ và những kỹ thuật phân tích dự báo bằng các công cụ chủ yếu như SQL, Python, R, MS Excel, … Dù là Business Analyst, Data Analyst hay Data Scientist thì bạn vẫn phải thiết lập báo cáo, bảng điều khiển (thủ công và tự động) để cấu hình lượng dữ liệu và kết quả phân tích.

Ngoài ra, các vị trí này cũng xin phép tư vấn và làm việc nhóm tốt để hỗ trợ nhau trong công việc.

Điểm khác nhau giữa Data Analyst, Business Analyst và Data Science:

Nhìn chung, BA và DS có nghĩa bao quát hơn DA. Là một BA cần phải có các nghiệp vụ để bao gồm toàn bộ tình hình, hiệu quả của năng suất công ty, doanh nghiệp. DSRack là chương trình học về nhà về Yếu tố hỗ trợ công việc ra quyết định trong doanh nghiệp.

Về mức lương:

Nhìn chung, các lĩnh vực trong dữ liệu đều có mức lương hấp dẫn, thuộc hàng đầu trên thị trường lao động. Trung bình một nhà phân tích dữ liệu có mức lương khoảng $ 74,224 nghìn USD / 1 năm và một nhà phân tích kinh doanh là $ 81,556 nghìn USD / năm. Còn lại đối với Nhà khoa học dữ liệu, mức lương trung bình khoảng 120 tỷ USD / năm (theo thống kê của Glassdoor năm 2022).

Về kỹ năng:

Business Analyst trả lời câu hỏi các kiến thức khoa học dữ liệu, kỹ năng giao tiếp, phân tích kỹ năng, kỹ năng nói chuyện và quản lý kỹ năng.

Các nhà phân tích dữ liệu hỏi các kỹ năng gần như tương tự nhưng tập trung nhiều hơn vào các hoạt động kỹ thuật dữ liệu (sử dụng các yếu tố SQL, Python, R, MS Excel). Sử dụng tất cả các hệ thống truyền thông thông báo kỹ thuật tích cực như hồi quy, phân cụm, … Nếu bạn không biết gì về dữ liệu, thì bạn hoàn toàn có thể tham gia các khóa học lộ trình 6-8 tháng to trở thành DA.

Nhà khoa học dữ liệu, hãy sử dụng các công cụ chủ yếu như SQL, Python, R, MS Excel và 1 số ngôn ngữ lập trình khác như JS, Scala, C ++,… Công cụ chủ yếu là phát triển dữ liệu toán học học về phân tích cú pháp dữ liệu trong nhà, ngoài ra phải có các kỹ năng kỹ thuật số về danh sách hệ thống, thiết lập, khoa học máy tính và cả những kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, …

Tương tác với người dùng:

Data Analyst làm việc trực tiếp với dữ liệu, lấy dữ liệu trung tâm và coi dữ liệu là tài liệu tham khảo chính. Trong khi đó, Business Analyst coi cả hai loại dữ liệu bao gồm thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu là nền móng để thảo một kế hoạch liên quan đến tình hình kinh doanh của một doanh nghiệp với sự việc quan trọng cùng làm. việc làm. work. hài lòng khách hàng.

Data Scientist sẽ nghiên cứu những trải nghiệm của khách hàng, bao gồm cả DA và BA.

Vai trò và trách nhiệm chính:

Vai trò chủ yếu của một Business Analyst thiết lập hệ thống nền tảng công nghệ và tìm ra giải pháp cải thiện những điều tồn tại trong dự án công nghệ, các doanh nghiệp vận hành.

Còn lại Data Analyst có thể tự động hóa một số nhiệm vụ của BA. Data Analyst có trách nhiệm thực hiện phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin hữu ích, cung cấp kiến thức kinh doanh có nghĩa.

Với Data Scientist sẽ phân tích dữ liệu để tìm kiếm những thông tin chi tiết, hỗ trợ công việc ra quyết định trong doanh nghiệp.

Nên học Data Analyst ở đâu tốt nhất?

Data Analyst is not override get level hot of Data Analyst trên thị trường lao động hiện nay, vậy nên có nhiều bạn cũng mong muốn chuyển ngành sang làm Chuyên viên Phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, đây cũng là một khó khăn, việc học tự động là không dễ dàng. Với những người bắt đầu từ con số 0, muốn học chuyên sâu về dữ liệu và có thể tìm thấy công việc trong thời gian ngắn, thì cần phải có một ràng buộc tập tin.

Bên cạnh đó, có người cố vấn hoặc những người nhiều kinh nghiệm làm việc hỗ trợ phân tích dữ liệu trong quá trình học cũng sẽ giúp bạn nâng cấp một cách nhanh chóng. Và một điều quan trọng nữa cần lưu ý trong quá trình học Chính dữ liệu là phải thực hiện thường xuyên, phải áp dụng các bài thuyết trình để giải và thực hiện dự án.

Tất cả các điều đó đều có trong Data Analyst khóa học – Lộ trình làm việc của cam kết 8 tháng trong dữ liệu phân tích. Ngoài ra, bạn được tạo mạng, giúp bạn có cơ hội được trao đổi, kết nối với các chuyên gia về dữ liệu đầu ngành, tăng cơ hội tìm kiếm công việc phù hợp.

Tham khảo khóa học chi tiết tại: https: https://bit.ly/3yvPloa

————————————-

Bạn muốn nhận thông tin về ngành Data miễn phí mỗi tuần.
Đăng ký ngay tại: https://forms.gle/y3UWVEhmKYXYQPEq9