Sự khác biệt giữa Data Analyst, Business Analyst và Data Science

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.