- Introduzione
- Business Analyst
- Analista di Dati
- Differenze
- Somiglianze
- Sommario
Introduzione
Altro che le parole che li separano, qual è la differenza tra un Data Analyst e un Business Analyst? Vediamo le aziende a volte li usano in modo intercambiabile, ma guardando le descrizioni dei lavori e attingendo alle esperienze personali, ci sono alcuni esempi chiari che evidenziano le loro discrepanze. Anche importante notare è ciò che li rende davvero simili. Qui di seguito, sarò delineare e discutere le distinzioni di entrambi i ruoli, nonché le loro rispettive somiglianze. Eseguirò anche un tuffo profondo nelle abilità richieste per ogni ruolo, oltre agli obiettivi associati a quello stesso ruolo. Continua a leggere se volete saperne di più e discutere le posizioni di Business Analyst vs Data Analyst.
Business Analyst
Un analista aziendale misura tutte le parti del business per garantire la manutenzione e la crescita in azienda. Puoi aspettarti di creare, sviluppare o mantenere metriche importanti, note anche come KPI (Key Performance Indicators). Quantificherai il business in modo che possano essere prese decisioni importanti su un processo di vendita o un miglioramento del prodotto, ad esempio. Si indagherà sia parti interne ed esterne del business e quindi trovare anomalie in un processo che alla fine contribuirà a rendere l’azienda più efficiente e di successo. Esistono alcuni strumenti che utilizzerai come SQL, strumenti di visualizzazione come Tableau e presenterai i risultati alle parti interessate. Questo ruolo è centrato sul cliente, anche se il “cliente” è interno.
Ecco alcune delle competenze che un analista aziendale può aspettarsi di impiegare:
Competenze
- SQL
- Excel
- Tableau (o analogo strumento di visualizzazione)
- Salesforce
- Altri strumenti di CRM
- approfondimenti
- analisi dei KPI
- Presentazione/clienti/stakeholder incontri
Alcune delle competenze necessarie per essere un Analista di Business sono stati elencati in precedenza, e si compongono di tecnica e di soft-skills. Questa combinazione include anche strumenti analitici e discussioni di persona (o virtuali) con altri all’interno e all’esterno dell’azienda.
Ecco alcuni degli obiettivi che un analista aziendale può aspettarsi di impiegare:
Obiettivi
- monitorare lo stato dell’azienda
- migliorare le metriche aziendali
Gli obiettivi di un analista aziendale sono semplici. Tuttavia, ci si può aspettare di utilizzare una varietà di strumenti per raggiungere questi rispettivi obiettivi. Come si vedrà, ci sono competenze che si sovrappongono sia un analista di business e analista di dati impiegano.
Analista di Dati
Potrebbe aver visto che abbiamo appena descritto un analista di dati sopra. Ma, ci sono alcune più differenze all’interno del ruolo di analisi dei dati, così come alcune delle competenze e gli obiettivi che si concentrano su in questa posizione. Un analista di dati può aspettarsi di concentrarsi maggiormente sui dati dell’azienda più che sull’impatto di tali dati. Alla fine eseguiranno entrambi, ma l’attenzione sarà meno sulla presentazione agli stakeholder e più sul data warehousing, sulle tabelle di dati e sul codice SQL sviluppato per creare tali metriche aziendali.
Ecco alcune delle competenze che un analista di dati può aspettarsi di impiegare:
Competenze
- SQL
- R e Python (a volte)
- Tableau (o altri strumenti di visualizzazione)
- architettura
- Risoluzione dei problemi di dati
- Routine di reporting
- Identificare anomalie dati
- Identificare errori in data
La capacità di un Analista di Dati sono più concentrate sulle parti tecniche dei dati, piuttosto che la tecnica non orientati al business analytics. Ti concentrerai sull’analisi dei dati stessi, piuttosto che sull’analisi dei dati sul business.
Ecco alcune delle competenze di un Analista di Dati può aspettare di assumere:
Obiettivi
- Mantenere i dati dell’azienda
- gestione dei dati e metriche per altri ruoli nel business
Gli obiettivi di un Analista di Dati includono assicurandosi che l’integrità dei dati è il suono — che le query SQL sono ottimizzati per l’efficienza, di tempo e di denaro. Ci si può aspettare di lavorare con analisti aziendali, Data Scientist e Product Manager per servire i dati e metriche o calcoli da query SQL per servire nuovi dati.
Differenze
Già discusso ad alto livello, ci sono chiare differenze tra un analista di business e un analista di dati. Certo, sì, ci sono a volte dove le aziende li definiscono quasi allo stesso modo, e alcune aziende sono persino inconsapevoli di quale sia quale. Ciò che è importante è come si definisce sia ruolo al dipendente di essere intervista in modo che sappiano quali competenze e gli obiettivi sono richiesti e finalizzati a una volta che iniziano il loro lavoro quotidiano.
Differenze
- Un Analista di Dati saranno mostrati i dati
- Un Analista di utilizzare tali dati per prendere decisioni di business
- Un Analista di Dati sarà lavorare di più con la tecnica persone all’interno dell’azienda
- Un Analista di Business sarà più cross-funzionale, di lavoro con gli stakeholder
- Un Analista di Dati concentrerò di più su SQL e tabelle di dati
- Un Analista di Business si concentra più sulle metriche di se stessi e la visualizzazione di loro
- Un Analista di Dati è più capi-down
- Un Analista di Business è più customer-facing
Come puoi vedere, le differenze in realtà riportano al loro nome. Cosa c’è nel loro nome? L’attenzione e l’importanza dei dati su un ruolo di analista di dati, e l’attenzione e l’importanza del business per un analista di business. Ora, qualcosa che si pensava fosse confuso e inequivocabile, ora è abbastanza chiaro.
Somiglianze
Ora che abbiamo stabilito che questi ruoli in realtà sono diversi, approfondiamo ciò che li rende simili. Naturalmente, entrambi incorporano i dati nel loro lavoro e nelle loro funzioni quotidiane. Alcuni strumenti simili che entrambi i ruoli possono condividere includono SQL e Tableau. A seconda di come orientato ai dati o business-oriented il vostro ruolo specifico è, ci si può aspettare di concentrarsi su più del lato SQL delle cose o la visualizzazione, turni, e le tendenze del lato dati delle cose.
Somiglianze
- Uso di dati e SQL
- Uso di strumenti di visualizzazione (come Tableau, Looker, Google Data Studio, ecc.)
Gli obiettivi a volte possono anche sovrapporsi, incluso ma non limitato all’utilizzo dei dati per informare l’azienda del suo successo in qualche modo.
Sommario
Forse è un po ‘ una sorpresa che ci siano più differenze che somiglianze dopo aver studiato questi due ruoli. Naturalmente, queste non sono tutte le differenze e non tutte le somiglianze. Alcune aziende richiedono un analista di dati per fare un Business Analysts ‘ lavoro, mentre lo stesso vale per viceversa.
In realtà non importa quando si tratta di esso, a parte le vostre aspettative sul ruolo, e le aspettative della società su di voi.
Se vieni assunto per diventare un analista aziendale e ti ritrovi a creare nuove tabelle e altre manipolazioni dell’architettura dei dati, allora forse la loro descrizione del lavoro era disattivata, e puoi incontrare il tuo manager o il reclutatore (si spera prima) per discutere i tuoi punti di forza, punti deboli e obiettivi della posizione. Lo stesso si può dire di essere assunto come analista di dati, e tenendo riunioni con il CEO della vostra azienda andando oltre metriche Salesforce, quando ci si aspettava di interrogare solo i dati, non presenti su di esso con altri strumenti di CRM.
Spero che tu abbia trovato questo articolo sia utile che interessante! Sentitevi liberi di commentare sotto la vostra esperienza sia come analista di Business o analista di dati, o anche un altro ruolo simile e come si differenziano da quello che ho condiviso, e come sono simili pure. Grazie!
Se vuoi scoprire le differenze, così come le somiglianze tra un Data Scientist e un analista aziendale, ecco il link a quell’articolo:
