So sánh phân tích nghiệp vụ kinh doanh và phân tích nghiệp vụ dữ liệu – Data analytics vs business analytics

Sự khác biệt giữa Phân tích nghiệp vụ kinh doanh và Phân tích nghiệp vụ dữ liệu

Data Analytics sử dụng các phương pháp thống kê và / hoặc logic được áp dụng một cách có hệ thống để giải thích, chứng minh, cô đọng, thu thập lại và phân tích nghiệp vụ dữ liệu. Thuật ngữ ‘Phân tích nghiệp vụ dữ liệu’ đề cập đến hoạt động phân tích cơ sở dữ liệu để kết luận dữ liệu mà chúng chứa. Các kỹ thuật phân tích nghiệp vụ dữ liệu cho phép bạn lấy dữ liệu thô và khám phá các mẫu để có được thông tin chi tiết hữu ích.

Để hiểu Phân tích nghiệp vụ kinh doanh là gì, chúng ta cần hiểu nó như một phương pháp thúc đẩy các thay đổi thực tế, dựa trên dữ liệu của một công ty. Đây là một ứng dụng thực tế của phân tích thống kê tập trung vào việc cung cấp các lời khuyên hữu ích. Trong lĩnh vực này, các nhà phân tích tập trung vào việc thông tin họ thu được từ dữ liệu có thể được thực hiện như thế nào.

Phân tích nghiệp vụ kinh doanh so với Phân tích nghiệp vụ dữ liệu là thứ cần xem xét nhiều yếu tố như yêu cầu, loại hoạt động, dự án đính kèm và dữ liệu. Chúng có các ứng dụng riêng biệt hoặc bổ sung trong các lĩnh vực hoạt động riêng lẻ và có các yêu cầu cơ bản từ các mục đích quản lý dữ liệu cụ thể; do đó, phân tích nghiệp vụ kinh doanh so với phân tích nghiệp vụ dữ liệu rất khó thực hiện.

Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu là ai?

Vai trò cơ bản của Chuyên viên phân tích nghiệp vụ dữ liệu là phân tích và giải thích dữ liệu giúp các nhà lãnh đạo công ty đưa ra những lựa chọn thông minh hơn, có học thức hơn. Do đó, một Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu phải thông thạo nhiều phương pháp và công cụ phân tích nghiệp vụ dữ liệu.

Các trách nhiệm công việc của một Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu xoay quanh việc trích xuất, thao tác và phân tích nghiệp vụ dữ liệu bằng cách sử dụng các phân tích cơ bản đến nâng cao bao gồm phân tích mô tả và hiệu quả. Cô ấy / anh ấy cũng sẽ thành thạo với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và PowerBI. Nói chung, đó là về việc phân tích nghiệp vụ dữ liệu và tạo ra những thông tin chi tiết hữu ích.

Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh là ai?

Nhiệm vụ của Chuyên viên phân tích nghiệp vụ kinh doanh là sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoặc đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược.

Nếu chúng ta muốn so sánh phân tích nghiệp vụ kinh doanh với phân tích nghiệp vụ dữ liệu, chúng ta phải kiểm tra hồ sơ công việc. Sự khác biệt chính nằm ở những gì họ làm với dữ liệu. Để giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn, Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh sử dụng dữ liệu.

Mặt khác, Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu quan tâm hơn đến việc thu thập và đánh giá thông tin để tổ chức phân tích và sử dụng để đưa ra quyết định một cách độc lập. Sự khác biệt giữa Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu và Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh là khá rõ ràng và hồ sơ công việc chứa các trách nhiệm khác nhau trong các lĩnh vực rộng rãi khác nhau.

Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh?

Có một số giao thức tiêu chuẩn để trở thành nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh hoặc nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu. Dưới đây là các yêu cầu đối với Phân tích doanh nghiệp so với Phân tích nghiệp vụ dữ liệu.

Để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu,

•     Kiếm được bằng cử nhân với chuyên ngành về khả năng toán học và phân tích, chẳng hạn như toán học hoặc khoa học máy tính
•     Có được kỹ năng phân tích nghiệp vụ dữ liệu
•     Xem xét chứng nhận
•     Nhận vị trí Nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu đầu tiên của bạn ở cấp đầu vào
•     Kiếm bằng thạc sĩ về xử lý thông tin để cải thiện hơn nữa

Để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh

•     Nhận bằng đại học về quản lý kinh doanh, tài chính hoặc kế toán
•     Tiếp xúc với phân tích nghiệp vụ kinh doanh tại một công ty hoặc viện
•     Được chứng nhận và gia nhập công ty với tư cách là nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh
•     Có được chứng chỉ nâng cao hoặc bằng thạc sĩ để tiến bộ hơn nữa

Có một số yêu cầu về chuyên môn và kỹ năng cơ bản riêng biệt cho Phân tích nghiệp vụ dữ liệu so với Phân tích nghiệp vụ kinh doanh. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các kỹ năng cần thiết cho phân tích nghiệp vụ dữ liệu so với phân tích nghiệp vụ kinh doanh.

Kỹ năng phân tích nghiệp vụ dữ liệu

Các nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu phải có các kỹ năng kỹ thuật cần thiết để khai thác dữ liệu, vệ sinh, diễn giải và các kỹ năng tốt giữa các cá nhân để truyền đạt kết quả của họ cho những người ra quyết định để thành công trong vị trí của họ.

Một nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu phải thông thạo các kiến thức cơ bản về lập trình, đại số tuyến tính và khoa học máy tính — một số ví dụ về các dự án trong khoa học dữ liệu bao gồm việc tạo và tùy chỉnh các hệ thống quản lý văn phòng và email tùy chỉnh.

Một nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu phải thành thạo các kỹ năng trình bày và hiển thị dữ liệu, Microsoft Excel và Ngôn ngữ truy vấn có tổ chức (SQL). Ngoài ra, python, Keras, R, Scikit-learning và PyTorch là các công cụ phổ biến của nhà khoa học dữ liệu và Thống kê, Học sâu, Học máy, CV và NLP là các kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất.

Kỹ năng phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, giao tiếp và quản lý quy trình là những kỹ năng quan trọng cần có để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh giỏi. Ngoài ra, những chuyên gia như vậy cần có hiểu biết vững chắc về các ưu tiên và thủ tục của công ty họ để họ có thể đánh giá kết quả, nhận ra sự kém hiệu quả và đề xuất và thực thi các giải pháp.

Phân tích nghiệp vụ kinh doanh có yêu cầu mã hóa không? Mặc dù nhu cầu về kỹ năng kỹ thuật cứng thường thấp hơn so với các nhà phân tích nghiệp vụ dữ liệu, các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh phải có kiến ​​thức làm việc về các công nghệ liên quan đến phân tích. Tuy nhiên, có kiến ​​thức nâng cao về toán học, khoa học máy tính và phân tích sẽ đóng vai trò là điểm khác biệt lớn trên thị trường việc làm cho những người đang tìm kiếm cơ hội phát triển nghề nghiệp.

Các chuyên gia trong Phân tích nghiệp vụ kinh doanh phải đủ điều kiện để trình bày các mô phỏng kinh doanh và lập kế hoạch kinh doanh. Ví dụ, phân tích các mẫu thị trường sẽ là một phần quan trọng trong vị trí của họ – Phân tích trang web / phân tích giá cả.

Vậy rốt cuộc, phân tích nghiệp vụ kinh doanh có yêu cầu viết mã không? Không rộng rãi, nhưng kiến ​​thức nền tảng của các chương trình nhất định có ích. Tableau, Excel, SQL và Python là một số phương pháp được phân tích nghiệp vụ kinh doanh sử dụng rộng rãi. Dự báo, Phương pháp thống kê, Mô hình dự đoán và Kể chuyện là những kỹ thuật được sử dụng rộng rãi nhất.

So sánh phân tích nghiệp vụ kinh doanh và khoa học dữ liệu

Xem xét các nhiệm vụ khác nhau, có một số thông số kỹ thuật và hạn chế của cả Khoa học dữ liệu và Phân tích nghiệp vụ kinh doanh.

•     Trong khi Phân tích nghiệp vụ kinh doanh là phân tích thống kê dữ liệu kinh doanh, Khoa học dữ liệu là khoa học nghiên cứu dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê, thuật toán và công nghệ.
•     Khoa học dữ liệu là một sáng tạo tương đối gần đây trong lĩnh vực phân tích, trong khi Phân tích nghiệp vụ kinh doanh đã được sử dụng từ cuối thế kỷ 19.
•     Một người có chuyên môn về khoa học dữ liệu có thể thực hành Phân tích nghiệp vụ kinh doanh, nhưng không phải ngược lại.
•     Kết quả nghiên cứu khoa học dữ liệu không thể được sử dụng trong quá trình ra quyết định hàng ngày của công ty, mặc dù Phân tích nghiệp vụ kinh doanh rất quan trọng trong việc ra quyết định quan trọng của ban lãnh đạo.
•     Khoa học dữ liệu sử dụng cả dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc, trong khi phần lớn dữ liệu có cấu trúc được sử dụng cho Phân tích nghiệp vụ kinh doanh.

Khoa học dữ liệu và Phân tích nghiệp vụ kinh doanh là một so sánh phổ biến được thực hiện giữa các nhà phân tích mới chớm nở. Các nhà khoa học dữ liệu không bắt gặp nhiều dữ liệu xấu, mặc dù các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh thì có. Ngoài ra, khoa học dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào tính sẵn có của dữ liệu, mặc dù phân tích nghiệp vụ kinh doanh thì không. Đầu tư vào khoa học dữ liệu chi phí cao, trong khi chi phí phân tích nghiệp vụ kinh doanh thấp. Vì vậy, Data Science so với Business Analytics là một quyết định khó thực hiện.

Sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh

Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh so với Nhà khoa học dữ liệu là chủ đề yêu thích của những ai đang khao khát theo đuổi một trong hai vai trò.

Các yêu cầu chức năng cung cấp thông tin cho thiết kế hệ thống CNTT được cung cấp bởi các nhà phân tích nghiệp vụ. Các nhà khoa học dữ liệu nhận ra ý nghĩa từ dữ liệu được tạo ra và xử lý bởi các hệ thống như vậy. Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể đơn giản hóa các hoạt động của nhà phân tích công ty và cũng có thể cung cấp một số thông tin chi tiết về thị trường.

Hồ sơ công việc và trách nhiệm của Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh so với Nhà khoa học dữ liệu được so sánh và nghiên cứu sâu rộng.

Làm thế nào để lựa chọn giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh?

Điều này thực sự phụ thuộc vào việc một người có muốn tham gia nhiều hơn vào việc thực hiện các kết quả thu thập được với dữ liệu hay đây là câu hỏi nếu, với tư cách là một nhà phân tích, một người muốn tham gia vào khía cạnh kỹ thuật của sự việc và xử lý dữ liệu thô. .

Sự khác biệt giữa phân tích và phân tích hoặc hệ thống quản lý so với Phân tích nghiệp vụ kinh doanh cũng khá thú vị. Nếu chúng ta nói về sự khác biệt giữa phân tích và phân tích, phân tích là một lĩnh vực rộng lớn, nơi phân tích chỉ là một thành phần của phân tích.

Việc lựa chọn giữa hệ thống quản lý và Phân tích nghiệp vụ kinh doanh khá dễ dàng. Phân tích nghiệp vụ kinh doanh là hoạt động sử dụng nhiều công cụ và phần mềm để theo dõi, đọc và giải thích dữ liệu và MIS chỉ là một công cụ để quản lý dữ liệu hoặc thông tin.