Introducción
“Business Analytics” y “Data Science”: estos dos términos se usan indistintamente dondequiera que mire. Pero hay un hecho indiscutible: ambas industrias están experimentando un crecimiento vertiginoso.
Hoy en día, el tamaño actual del mercado para análisis de negocios es de $ 67 mil millones y para ciencia de datos, $ 38 mil millones. Se espera que el tamaño del mercado en 2025 alcance los $ 100 mil millones y $ 140 mil millones, respectivamente. Esto significa que podemos esperar un aumento en la demanda de estos dos perfiles muy pronto.
Me he encontrado con muchos aspirantes a profesionales de la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... que quieren elegir «Business Analytics» o «Data Science» como carrera, pero ni siquiera están seguros de la distinción entre estos dos roles. Antes de sumergirse en su propia elección, debe tener claro qué camino desea tomar, ¿verdad? ¡Podría ser una elección que defina la carrera!
Esto es lo que sugiero. Puedes inscribirte en el gratuito Introducción a la analítica empresarial curso, donde Kunal Jain, CEO y fundador de DataPeaker, explica la diferencia entre estos dos roles y también presenta una metodología para decidir qué camino elegir (Business Analytics o Data Science) basado en múltiples factores como educación, habilidades y otros. .
Tabla de contenido
- Analista de negocios frente a científico de datos: una analogía simple
- Tipos de problemas resueltos por analistas comerciales y científicos de datos
- Habilidades y herramientas necesarias
- Trayectoria de carrera
1) Analista de negocios frente a científico de datos: una analogía simple
Tomemos un ejemplo de una emocionante puesta en marcha de vehículos eléctricos. Esta startup ahora es grande para crear familias laborales. Y han decidido crear tres familias laborales, una es una científico, y los otros dos son un ingeniero y un administración profesional. Ahora quiero que se tomen un tiempo e imaginen qué tipo de papel desempeñan en la empresa.
Podemos inferir su papel a partir del nivel general de comprensión:
- Científico – Trabaje en problemas complejos y distintos, como encontrar una solución para construir una batería eficiente o cómo mejorar el diseño del vehículo. Si bien estos problemas pueden no generar beneficios directos para la empresa, son cruciales para desarrollos avanzados. Y, en el futuro, estos desarrollos pueden ayudar a las nuevas empresas a tener un crecimiento no lineal (exponencial).
- Ingeniero – Tome estos desarrollos y aplique técnicas de la industria para transformarlos en producción. Por ejemplo, hacer una línea de montaje para fabricar estos vehículos utilizando la maquinaria adecuada.
- Gestión – Dirija el negocio y resuelva los problemas relacionados con el negocio en el día a día. Por ejemplo, para encontrar el mercado adecuado para abrir una tienda para el vehículo. Decisiones sobre ventas y marketing de estos productos y muchos otros.
Ahora, tomemos estas funciones y conviértalas en perfiles basados en datos.
Funciones basadas en datos:
- Científico de datos – Trabaja en problemas complejos y específicos para traer un crecimiento no lineal a la empresa. Por ejemplo, hacer una solución de riesgo crediticio para la industria bancaria o usar imágenes de vehículos y evaluar el daño para una compañía de seguros automáticamente.
- Ingeniero de datos – Implementaría los resultados obtenidos por el científico de datos en la producción utilizando las mejores prácticas de la industria. Por ejemplo, implementar el modelo de aprendizaje automático creado para el modelado de riesgo crediticio en software bancario.
- Analista de negocios – Dirija el negocio y tome decisiones en el día a día. Se comunicará con el lado de TI y el lado comercial simultáneamente.
Esta es una analogía muy básica que debe tener en cuenta para diferenciar el rol de científico de datos, analista de negocios e ingeniero de datos.
Precaución: estos términos se utilizan con poca frecuencia en la industria. El rol exacto puede depender de la madurez de su organización en las iniciativas de datos.
Ahora que tenemos clara nuestra analogía básica, veamos los tipos de problemas que resuelven los científicos de datos y los analistas de negocios.
Tipos de problemas resueltos por analista de negocios y científico de datos
Para comprender la diferencia entre un analista de negocios y un científico de datos, es imperativo comprender los problemas o proyectos en los que trabajan. Tomemos un ejemplo interesante. Imagina que eres gerente de un banco y decides implementar dos proyectos importantes. Tiene un equipo de un científico de datos y un analista de negocios. ¿Cómo hará el trabajo de mapeo del proyecto? A continuación se presentan dos enunciados de problemas:
- Desarrolle un plan de negocios para decidir cuántos empleados necesita un banco para hacer negocios XXX en 2021
- Cree un modelo para predecir qué transacciónLa "transacción" se refiere al proceso mediante el cual se lleva a cabo un intercambio de bienes, servicios o dinero entre dos o más partes. Este concepto es fundamental en el ámbito económico y legal, ya que implica el acuerdo mutuo y la consideración de términos específicos. Las transacciones pueden ser formales, como contratos, o informales, y son esenciales para el funcionamiento de mercados y negocios.... es fraudulenta
Tómese su tiempo para comprender los problemas. ¿Qué opinas, qué problema se adapta mejor a qué perfil?
El primer planteamiento del problema requiere hacer varias suposiciones comerciales e incorporar cambios macro a la estrategia. Esto requerirá más experiencia empresarial y toma de decisiones, este será el trabajo de un analista de negocios.
El segundo planteamiento del problema requiere procesar una gran cantidad de datos de comportamiento de los clientes y comprender los patrones ocultos. Para ello, el profesional debe tener un muy buen conocimiento de la formulación de problemas y los algoritmos. Un científico de datos será la persona adecuada para abordar este tipo de problema específico y complejo.
Habilidades y herramientas necesarias en análisis empresarial y ciencia de datos
Análisis de negocio
Los profesionales de Business Analytics deben ser competentes en la presentación de simulaciones comerciales y planificación comercial. Gran parte de su función sería analizar las tendencias comerciales. Por ejemplo, análisis web / análisis de precios.
Algunas de las herramientas que se utilizan ampliamente en la analítica empresarial son Excel, Tableau, SQL, Python. Las técnicas más utilizadas son: Métodos estadísticos, pronóstico, modelado predictivo y narración.
Ciencia de los datos
Un científico de datos debe ser competente en álgebra lineal, programación, fundamentos de ciencias de la computación. Algunos ejemplos de proyectos de ciencia de datos varían desde la creación de motores de recomendación hasta correos electrónicos personalizados.
Las herramientas comunes de un científico de datos son R, Python, scikit-learn, Keras, PyTorch y las técnicas más utilizadas son Estadísticas, Machine Learning, Deep Learning, PNL, CV.
Y para ambos roles, pensamiento estructurado, y formulación del problema es una habilidad clave para desempeñarse bien en sus respectivos dominios.
Trayectorias profesionales para científicos de datos y analistas comerciales
Las fortalezas de un científico de datos radican en la codificación, las matemáticas y las habilidades de investigación y requieren un aprendizaje continuo a lo largo del viaje profesional, mientras que un analista de negocios debe ser más un pensador estratégico y tener una gran capacidad en la gestión de proyectos.
El analista de negocios tiende a asumir roles comerciales, roles estratégicos y roles de emprendimiento a medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que avanzan en la carrera, mientras que notamos que los científicos de datos son más roles de emprendedores tecnológicos, ya que tienen una sólida formación técnica.
Puede consultar la siguiente trayectoria profesional para ver una ruta más detallada desde el inicio del viaje de la ciencia de datos y el análisis empresarial:
Notas finales
He tratado de cubrir algunos consejos básicos que aprendí en el curso gratuito «Introducción a la analítica empresarial“. Si desea comprender más sobre análisis de negocios y ciencia de datos. Usted también puede tomar el curso para construir una base sólida. A continuación se muestra una amplia agenda del curso:
- ¿Qué es Business Analytics?
- Científico de datos versus ingeniero de datos versus analista de negocios
- Carrera en análisis empresarial
- Espectro de análisis empresarial
- Términos relacionados con Business Analytics
- Sistemas de información de gestión (MIS)
- Análisis detective
- Inteligencia de Negocio
- Modelado predictivo
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático
- ¿En qué tipo de problemas trabajan los analistas de negocios?
- Habilidades necesarias en las funciones de Business Analytics
Si está interesado en el rol de ciencia de datos, consulte el que define los hitos en su viaje de ciencia de datos. Utilice esta hoja de ruta para realizar un seguimiento de su viaje de ciencia de datos, ver dónde se encuentra y cuál debería ser su próximo paso.
