1. Johdanto

ietoanalyytikko

2. Data-analyytikko
3. erot

yhtäläisyydet iivistelmä

Johdanto

muut kuin ne erottavat sanat, mikä on Data-analyytikon ja liiketoiminta-analyytikon ero? Näemme, että yritykset käyttävät niitä joskus keskenään, mutta kun tarkastellaan toimenkuvia ja hyödynnetään henkilökohtaisia kokemuksia, on joitakin selkeitä esimerkkejä, jotka korostavat niiden ristiriitaisuuksia. Tärkeää on myös huomata, mitä todella tekee niistä samanlaisia. Alla, aion hahmotella ja keskustella eroja molempien roolien sekä niiden yhtäläisyyksiä. Aion myös tehdä syväsukelluksen kunkin roolin edellyttämiin taitoihin, samaan rooliin liittyvien tavoitteiden lisäksi. Jatka lukemista jos haluat oppia lisää ja keskustella Business analyytikko vs Data analyytikko kantoja.

Business Analyst

liiketoiminta-analyytikko mittaa liiketoiminnan kaikki osat varmistaakseen, että yhtiössä tapahtuu ylläpitoa ja kasvua. Voit odottaa, että voit luoda, kehittää tai ylläpitää tärkeitä mittareita, jotka tunnetaan myös nimellä KPI (Key Performance Indicators). Määrität liiketoiminnan niin, että voidaan tehdä tärkeitä päätöksiä esimerkiksi myyntiprosessista tai tuoteparannuksesta. Tutkit sekä yrityksen sisäisiä että ulkoisia osia ja löydät siksi poikkeavuuksia prosessissa, joka lopulta auttaa tekemään yrityksestä tehokkaamman ja menestyksekkäämmän. On olemassa tiettyjä työkaluja voit käyttää, kuten SQL, visualisointi työkaluja, kuten Tableau, ja voit esittää havainnot sidosryhmille. Tämä rooli on asiakaslähtöinen, vaikka ”asiakas” olisi sisäinen.

Tässä muutamia taitoja, joita yritysanalyytikko voi odottaa käyttävänsä:

Skills

• SQL
• Excel
• kuvaelma (tai vastaava visualisointityökalu)
• Salesforce
• muut CRM-työkalut

Syväsukellukset

• KPI analyysi
• presenting/customer-facing/stakeholder meetings

yllä on lueteltu joitakin liiketoiminta-analyytikon tehtävään vaadittavia taitoja, jotka muodostavat sekä teknisen että pehmeän osaamisen. Tämä yhdistelmä sisältää analyyttisiä työkaluja ja henkilökohtaisia (tai virtuaalisia) keskusteluja muiden kanssa yrityksen sisällä ja ulkopuolella joskus myös.

Tässä muutamia tavoitteita, joita yritysanalyytikko voi odottaa saavansa:

tavoitteet

• liiketoiminnan terveydentilan seuranta
• liiketoiminnan metriikan parantaminen

liiketoiminta-analyytikon tavoitteet ovat suoraviivaisia. Voit kuitenkin odottaa käyttäväsi erilaisia työkaluja näiden tavoitteiden saavuttamiseksi. Kuten näette, on päällekkäisiä taitoja, jotka sekä liiketoiminnan analyytikko ja Data-analyytikko työllistävät.

Data Analyst

se on saattanut nähdä, että olemme juuri kuvanneet Data-analyytikon edellä. Mutta, on olemassa joitakin eroja sisällä Data Analytics rooli, sekä joitakin taitoja ja tavoitteita, jotka ovat keskittyneet tässä asemassa. Data-analyytikko voi odottaa keskittyvänsä enemmän yhtiön dataan kuin sen vaikutuksiin. Ne lopulta suorittaa molemmat, mutta painopiste on vähemmän esittää sidosryhmille, ja enemmän tietovarastointi, datataulukot, ja SQL-koodi kehitetty luoda liiketoiminnan mittarit.

Tässä muutamia taitoja, joita Data-analyytikko voi odottaa käyttävänsä:

Skills

• SQL

R ja Python (joskus)

• kuvaelma (tai muut visualisointityökalut)
• Tietoarkkitehtuuri
• tietojen vianmääritys

Rutiiniraportointitunnista datapoikkeamat

• tunnista datavirheet

data-analyytikon taidot keskittyvät enemmän datan teknisiin osiin kuin ei-tekniseen tai liiketoimintapainotteiseen analytiikkaan. Keskityt itse tietojen analysointiin, etkä liiketoiminnan tietojen analysointiin.

Tässä muutamia taitoja, joita Data — analyytikko voi odottaa käyttävänsä:

tavoitteet

• yrityksen tietojen ylläpitäminen
• tietojen ja mittareiden palveleminen liiketoiminnan muihin tehtäviin

Data-analyytikon tavoitteisiin kuuluu mm.varmista, että tietojen eheys on hyvä-että SQL-kyselyt on optimoitu tehokkuutta, aikaa ja rahaa. Voit odottaa Työskenteleväsi liiketoiminta-analyytikoiden, Datatieteilijöiden ja tuotepäälliköiden kanssa palvellaksesi SQL-kyselyjen tietoja ja mittareita tai laskelmia uuden datan palvelemiseksi.

erot

jo keskusteltu korkealla tasolla, Liikeanalyytikon ja Data-analyytikon välillä on selviä eroja. Toki joskus yritykset määrittelevät ne lähes tasapuolisesti,ja jotkut yritykset eivät edes tiedä, mikä on mikä. Tärkeää on, miten määrittelet jommankumman roolin haastateltavalle työntekijälle, jotta hän tietää, mitä taitoja ja tavoitteita tarvitaan ja mihin pyritään heti, kun hän aloittaa arkityönsä.

erot

• Data-analyytikko saa datan
• liiketoiminta-analyytikko käyttää tätä dataa liiketoimintapäätösten tekemiseen
• Data-analyytikko työskentelee enemmän teknisten ihmisten kanssa yrityksen sisällä
• liiketoiminta-analyytikko on poikkitoiminnallisempi, sidosryhmät
• data-analyytikko keskittyy enemmän SQL: ään ja datataulukot
• liiketoiminta-analyytikko keskittyy enemmän itse mittareihin ja niiden visualisointiin
• data-analyytikko on enemmän heads-down
• liiketoiminta-analyytikko on enemmän asiakaskatseisuus

kuten näkyy, erot itse asiassa karttavat nimensä mukaisesti. Mitä heidän nimissään on? Datan painopiste ja merkitys Data-analyytikon roolissa sekä liiketoiminnan painopiste ja merkitys liiketoiminta-analyytikolle. Asia, jota pidettiin hämmentävänä ja yksiselitteisenä, on nyt aika selvä.

Similarities

nyt kun on todettu, että nämä roolit itse asiassa ovat erilaisia, pureudutaan siihen, mikä tekee niistä samanlaisia. Toki molemmat sisällyttävät dataa arkiseen työhönsä ja tehtäviinsä. Joitakin samankaltaisia työkaluja, jotka molemmat roolit voivat jakaa, ovat SQL ja Tableau. Riippuen siitä, miten data-suuntautunut tai liiketoimintalähtöinen erityinen rooli on, voit odottaa keskittyä enemmän SQL puolella asioita tai visualisointi, muutokset, ja trendit data puolella asioita.

yhtäläisyydet

• datan ja SQL: n käyttö
• visualisointityökalujen käyttö (kuten Tableau, Looker, Google Data Studio jne.)

tavoitteet voivat joskus mennä myös päällekkäin, sisältäen mutta ei rajoittuen datan hyödyntämiseen informoidakseen yritystä sen menestyksestä jollain tavalla.

Yhteenveto

ehkä on hieman yllätys, että näiden kahden roolin tutkimisen jälkeen on enemmän eroja kuin yhtäläisyyksiä. Nämä eivät tietenkään ole kaikki erot eivätkä kaikki yhtäläisyydet. Jotkut yritykset vaativat Data-analyytikon tekemään liiketoiminta-analyytikon työtä, kun taas sama pätee toisinpäin.

sillä ei oikeastaan ole väliä, kun se tulee alas, muut kuin odotuksesi rooliin, ja odotukset yhtiön sinua kohtaan.

Jos sinut palkataan Yritysanalyytikoksi ja löydät itsesi luomassa uusia taulukoita ja muuta tietoarkkitehtuurin manipulointia, niin ehkä heidän toimenkuvansa oli väärä, ja voit tavata esimiehesi tai rekrytoijan (toivottavasti ennen) keskustellaksesi vahvuuksistasi, heikkouksistasi ja tavoitteistasi. Samaa voidaan sanoa Data-analyytikoksi palkkaamisesta ja kokousten pitämisestä yrityksesi toimitusjohtajan kanssa Salesforce-mittareiden läpikäymisestä, kun odotit vain tiedustelevasi tietoja, etkä esittäväsi niitä muilla CRM-työkaluilla.

toivottavasti löysit tämän artikkelin sekä hyödylliseksi että kiinnostavaksi! Voit vapaasti kommentoida alla kokemuksesi joko liiketoiminnan analyytikko tai Data-analyytikko, tai jopa toinen samanlainen rooli ja miten ne eroavat siitä, mitä olen jakanut, ja miten ne ovat samanlaisia samoin. Kiitoksia!

Jos haluat selvittää Datatutkijan ja yritysanalyytikon erot sekä yhtäläisyydet, tässä linkki kyseiseen artikkeliin: