1. はじめに
2. ビジネスアナリスト
3. データアナリスト
4. 違い
5. 類似点
6. 概要

はじめに

それらを分離する言葉以外に、データアナ 私たちは、企業が時々交換可能にそれらを使用して参照してくださいが、仕事の説明を見て、個人的な経験にタップし、彼らの矛盾を強調するいくつかの明 また、注意することが重要なのは、実際にそれらを似たものにするものです。 以下では、両方の役割の違いとそれぞれの類似点について概説し、議論します。 私はまた、その同じ役割に関連する目標に加えて、各役割に必要なスキルに深いダイビングを実行します。 続きを読むあなたはより多くを学び、データアナリストの位置対ビジネスアナリストを議論したい場合。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、メンテナンスと成長が会社で発生していることを確認するために、ビジネスのすべての部分を測定します。 KPI（Key Performance Indicators）とも呼ばれる重要な指標を作成、開発、または維持することが期待できます。 重要な決定が販売プロセスかプロダクト改善について例えば作ることができるようにビジネスを量を示す。 あなたは、ビジネスの内部および外部の両方の部分を調査し、したがって、最終的に会社をより効率的かつ成功させるのに役立つプロセスの異常を見 SQLのような特定のツール、Tableauのような可視化ツールがあり、利害関係者に調査結果を提示します。 この役割は、”顧客”が内部であっても、顧客を中心としたものです。

ここでは、ビジネスアナリストが採用することを期待できるスキルのいくつかは次のとおりです。

:

スキル

• SQL
• Excel
• Tableau（または同様の視覚化ツール）
• Salesforce
• その他のCRMツール
• ディープダイブ
• KPI分析
• presenting/customer-facing/stakeholder meetings

ビジネスアナリストに必要なスキルのいくつかは上記に記載されており、技術スキルとソフトスキルの両方を構成しています。 この組み合わせには、分析ツールや、社内および社外の他の人との対面（または仮想）の議論も含まれます。

ビジネスアナリストが採用することが期待できる目標のいくつかは次のとおりです。

目標

• ビジネスの健全性を監視
• ビジネスメトリクスの改善

ビジネスアナリストの目標は簡単です。 ただし、それぞれの目標を達成するためにさまざまなツールを使用することが期待できます。 ご覧のように、ビジネスアナリストとデータアナリストの両方が採用するスキルが重複しています。

データアナリスト

上記のデータアナリストについて説明しただけであることがわかりました。 しかし、データ分析の役割にはさらにいくつかの違いがあり、この立場で焦点を当てているスキルと目標のいくつかもあります。 データアナリストは、そのデータの影響よりも、会社のデータにもっと焦点を当てることを期待できます。 最終的には両方を実行しますが、利害関係者への提示に焦点を当てることは少なく、データウェアハウス、データテーブル、およびこれらのビジネスメトリクス

ここでは、データアナリストが採用することを期待できるスキルのいくつかがあります:

スキル

• SQL
• RとPython（時には）
• Tableau（または他の視覚化ツール）
• データアーキテクチャ
• データのトラブルシューテ/li>
• データのエラーを特定する

データアナリストのスキルは、非技術的またはビジネスに焦点を当てた分析ではなく、データの技術的な部分に焦点を当て ビジネス上のデータの分析ではなく、データ自体の分析に焦点を当てます。

データアナリストが採用することが期待できるスキルのいくつかは次のとおりです。

目標

• 会社のデータを維持する
• ビジネスにおける他の役割のためのデータとメトリックを提供する

データアナリストの目標には、データの整合性を確認することが含まれます。健全である—sqlクエリは、効率、時間、およびお金のために最適化されていること。 ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、プロダクトマネージャーと協力して、SQLクエリからのデータやメトリック、または計算を提供して、新しいデーP>

の違い

すでに高いレベルで議論し、ビジネスアナリストとデータアナリストの間に明確な違いがあります。 もちろん、はい、企業がそれらをほぼ均等に定義する場所が時々あり、一部の企業はどちらがどちらであるかを知らないことさえあります。 重要なのは、どのようなスキルや目標が必要とされ、一度に彼らの日常の仕事を開始することを目的としているかを知っているので、面接されている従業員にどちらかの役割を定義する方法です。

違い

• データアナリストは、データを取得します
• ビジネスアナリストは、ビジネス上の意思決定を行うために、そのデー>
• データアナリストは、sqlとデータテーブルにもっと焦点を当てます
• ビジネスアナリストは、メトリック自体にもっと焦点を当て、それらを視覚化します
• データアナリストは、よりヘッドダウンされています
• ビジネスアナリストは、よりヘッドダウンされています
• ビジネスアナリストは、よりヘッドダウンされています
• ビジネスアナリストは、よりヘッドダウンされています
• あなたが見ることができるように、違いは実際には彼らの名前に戻ってマップします。 彼らの名前には何がありますか？ データアナリストの役割に対するデータの焦点と重要性、およびビジネスアナリストのビジネスの焦点と重要性。 今、混乱し、明確であると考えられていた何かが、今かなり明確です。P>
  

  類似点

  

  これらの役割が実際に異なることを確認したので、それらを似たものにするものを掘り下げてみましょう。 もちろん、彼らは両方とも日常の仕事や機能にデータを組み込んでいます。 両方の役割が共有できる同様のツールには、SQLとTableauがあります。 特定の役割がどのようにデータ指向またはビジネス指向であるかに応じて、物事のSQL側のより多くの、または物事のデータ側の可視化、シフト、および傾向に焦点を当てることを期待することができます。

  類似点

  • データとSQLの使用
  • 視覚化ツールの使用（Tableau、Looker、Google Data Studioなど）。)

  目標は、いくつかの方法でその成功を会社に知らせるためにデータを利用することを含むがこれらに限定されない、同様に重複することがあります。

  概要

  おそらく、これら二つの役割を調査した後、類似点よりも多くの違いがあることは驚きのビットです。 もちろん、これらはすべての違いではなく、すべての類似点ではありません。 一部の企業では、ビジネスアナリストの仕事をするためにデータアナリストを必要としていますが、同じことがその逆にも当てはまります。それは役割にあなたの期待、そしてあなたに会社の期待以外に、それにダウンして来るとき、それは本当に問題ではありません。

  あなたがビジネスアナリストになり、新しいテーブルやその他のデータアーキテクチャの操作を作成するために雇われた場合、多分彼らの仕事の説明がオフになっていた、とあなたはあなたの上司やリクルーターと会うことができます（うまくいけば前に）あなたの強み、弱み、および位置の目標を議論する。 同じことは、データアナリストとして雇われていることについて言うことができます,そして、Salesforceの指標を介して行くあなたのビジネスのCEOとの会合を私はあなたがこの記事が役に立つと面白いの両方を見つけたことを願っています！

  ビジネスアナリストやデータアナリスト、あるいは別の同様の役割としてのあなたの経験の下にコメントして自由に感じ、彼らは私が共有している ありがとうございました！

  データサイエンティストとビジネスアナリストの違いや類似点について知りたい場合は、その記事へのリンクを次に示します。