- Inleiding
- Business Analyst
- Data Analyst
- verschillen
- overeenkomsten
- samenvatting
Inleiding
anders dan de woorden die hen scheiden, wat is het verschil tussen een Data Analyst en een Business Analyst? We zien dat bedrijven ze soms door elkaar gebruiken, maar als we kijken naar functieomschrijvingen en persoonlijke ervaringen, zijn er enkele duidelijke voorbeelden die hun verschillen benadrukken. Ook belangrijk om op te merken is wat ze echt vergelijkbaar maakt. Hieronder zal ik schetsen en bespreken van de verschillen van beide rollen, evenals hun respectieve overeenkomsten. Ik zal ook het uitvoeren van een diepe duik in de vaardigheden die nodig zijn voor elke rol, in aanvulling op de doelstellingen die verband houden met diezelfde rol. Lees verder als u meer wilt leren en bespreken de Business Analyst vs Data Analyst posities.
Business Analyst
een Business analist meet alle onderdelen van het bedrijf om ervoor te zorgen dat het onderhoud en de groei in het bedrijf plaatsvinden. U kunt verwachten om belangrijke statistieken, ook bekend als KPI ‘ s (Key Performance Indicators) te creëren, ontwikkelen of onderhouden. Je kwantificeert het bedrijf zodat belangrijke beslissingen kunnen worden genomen over bijvoorbeeld een verkoopproces of een productverbetering. Je onderzoekt zowel interne als externe onderdelen van het bedrijf en vindt daarom anomalieën in een proces dat uiteindelijk zal helpen om het bedrijf efficiënter en succesvoller te maken. Er zijn bepaalde tools die u zult gebruiken, zoals SQL, visualisatietools zoals Tableau, en u zult bevindingen presenteren aan belanghebbenden. Deze rol is klantgericht gecentreerd, zelfs als de’ klant ‘ intern is.
Hier zijn enkele van de vaardigheden die een Business analist kan verwachten in dienst te nemen:
Vaardigheden
- SQL
- Excel
- Tableau (of een soortgelijke visualisatie tool)
- Salesforce
- Andere CRM-tools
- Diep duiken
- KPI analyse
- Presenteren/klantcontact/stakeholder meetings
een Aantal van de vaardigheden die nodig zijn om een Business Analist werden hierboven vermeld, en ze opstellen van zowel technische en soft-skills. Deze combinatie omvat analytische tools en persoonlijke (of virtuele) gesprekken met anderen binnen en buiten het bedrijf soms ook.
Hier zijn enkele van de doelen die een Business analist kan verwachten te gebruiken:
doelen
- monitoring van de gezondheid van het bedrijf
- verbetering van de bedrijfsstatistieken
De Doelen van een Business analist zijn eenvoudig. Echter, u kunt verwachten om een verscheidenheid aan tools te gebruiken om die respectieve doelen te bereiken. Zoals u zult zien, zijn er overlappende vaardigheden die zowel een Business analist en data analist in dienst.
Data Analyst
Het kan gezien hebben dat we zojuist een Data Analist hierboven beschreven hebben. Maar, er zijn wat meer verschillen binnen de Data Analytics rol, evenals een aantal van de vaardigheden en doelen die zijn gericht op in deze positie. Een data analist kan verwachten meer te richten op de data van het bedrijf meer dan dat op de impact van die data. Ze zullen uiteindelijk beide presteren, maar de focus zal minder liggen op het presenteren aan stakeholders, en meer op de data warehousing, datatabellen en SQL-code die is ontwikkeld om deze zakelijke statistieken te creëren.
Hier zijn enkele van de vaardigheden die een data analist kan verwachten te gebruiken:
Vaardigheden
- SQL
- R en Python (soms)
- Tableau (of andere visualisatie tools)
- Data-architectuur
- het Oplossen van gegevens
- Routine rapportage
- het Identificeren van afwijkingen in data
- het Identificeren van fouten in data
De vaardigheden van een Data-Analist zijn meer gericht op de technische delen van de gegevens, in plaats van de niet-technische of business-gericht analytics. Je richt je op de analyse van de data zelf, in plaats van de analyse van data over het bedrijf.
Hier zijn enkele van de vaardigheden die een data — analist kan verwachten te gebruiken:
doelen
- de gegevens van het bedrijf onderhouden
- gegevens en metrics voor andere rollen in het bedrijf
De Doelen van een Data-Analist omvatten ervoor zorgen dat data-integriteit is gezond-dat SQL-query ‘ s zijn geoptimaliseerd voor efficiëntie, tijd en geld. U kunt verwachten om te werken met Business Analisten, Data Scientists, en productmanagers om de gegevens en metrics of berekeningen van SQL queries om nieuwe gegevens te dienen.
verschillen
reeds op hoog niveau besproken, zijn er duidelijke verschillen tussen een Business analist en een Data Analist. Natuurlijk, ja, er zijn soms waar bedrijven ze bijna gelijk definiëren, en sommige bedrijven zijn zelfs niet op de hoogte van Wat is wat. Wat belangrijk is, is hoe je een van beide rollen om de werknemer wordt interview te definiëren, zodat ze weten welke vaardigheden en doelen nodig zijn en gericht op zodra ze beginnen hun dagelijkse werk.
Verschillen
- Data-Analist krijgt de gegevens
- Een Business Analist zal deze gegevens gebruiken om zakelijke beslissingen te nemen
- Data-Analist werkt meer met de technische mensen binnen het bedrijf
- Een Business Analist zal meer cross-functioneel werken met stakeholders
- Data-Analist zal zich meer richten op SQL en data-tabellen
- Een Business Analist zal zich meer richten op de gegevens zelf en het visualiseren van hen
- Data-Analist is meer heads-down
- Een Business Analist meer klantgericht
zoals u kunt zien, worden de verschillen in feite teruggekoppeld naar hun naam. Wat staat er in hun naam? De focus en het belang van data op een Data Analist rol, en de focus en het belang van business voor een Business analist. Iets waarvan men dacht dat het verwarrend en ondubbelzinnig was, is nu vrij duidelijk.
gelijkenissen
nu we hebben vastgesteld dat deze rollen in feite verschillend zijn, laten we ons verdiepen in wat ze vergelijkbaar maakt. Natuurlijk nemen ze allebei data op in hun dagelijkse werk en functies. Sommige soortgelijke tools die beide rollen kunnen delen, zijn SQL en Tableau. Afhankelijk van hoe data-georiënteerd of business-georiënteerd uw specifieke rol is, kunt u verwachten om zich te concentreren op Meer van de SQL kant van de dingen of de visualisatie, verschuivingen, en trends van de data kant van de dingen.
gelijkenissen
- gebruik van data en SQL
- gebruik van visualisatietools (zoals Tableau, Looker, Google Data Studio, enz.)
de doelstellingen kunnen soms ook overlappen, inclusief maar niet beperkt tot het gebruik van gegevens om het bedrijf op de een of andere manier te informeren over zijn succes.
samenvatting
misschien is het een beetje een verrassing dat er meer verschillen dan overeenkomsten zijn na het onderzoeken van deze twee rollen. Natuurlijk zijn dit niet alle verschillen en niet alle overeenkomsten. Sommige bedrijven vereisen een data analist om het werk van een Business analisten te doen, terwijl hetzelfde geldt voor vice versa.
Het maakt echt niet uit als het erop aankomt, anders dan uw verwachtingen over de rol, en de verwachtingen van het bedrijf op u.
Als u wordt ingehuurd om een Business analist te worden en merkt dat u nieuwe tabellen en andere manipulatie van gegevensarchitectuur aanmaakt, dan was hun taakomschrijving misschien uitgeschakeld, en kunt u een ontmoeting hebben met uw manager of de recruiter (hopelijk eerder) om uw sterke en zwakke punten en doelen van de functie te bespreken. Hetzelfde kan worden gezegd over wordt ingehuurd als een data-analist, en het houden van vergaderingen met de CEO van uw bedrijf gaan over Salesforce metrics, wanneer je verwacht dat alleen query gegevens, niet aanwezig op het met andere CRM-tools.
Ik hoop dat je dit artikel zowel nuttig als interessant vond! Voel je vrij om commentaar beneden uw ervaring als ofwel als een Business analist of Data analist, of zelfs een andere soortgelijke rol en hoe ze verschillen van wat ik heb gedeeld, en hoe ze vergelijkbaar zijn ook. Dank je!
Als u meer wilt weten over de verschillen, evenals de overeenkomsten tussen een Data Scientist en een Business analist, is hier de link naar dat artikel:
