Бизнес-аналитика и аналитика данных

Введение

Аналитика стала основным движущим двигателем развития бизнеса и преобразования того, как организации принимали решения. Вся заслуга в том, что мы опираемся на данные и, в частности, на большие данные. Будь то крупная или небольшая организация, оптимизация данных, поступающих из множества источников, помогает различным компаниям использовать эти данные для увеличения продаж, принятия стратегических решений, расширения охвата, помощи в проведении более эффективных кампаний и т. д. Извлечение максимальной выгоды данных, как большие, так и малые организации должны использовать бизнес-аналитику и аналитику данных вместе.

Но между этими двумя терминами среди людей царит беспредел. В то время как некоторые люди часто используют эти два термина взаимозаменяемо, другие не понимают, какой из них использовать и когда. Если вы столкнулись с такой дилеммой, то эта статья для вас. В этой статье мы обсудим, что такое бизнес-аналитика и аналитика данных и чем они отличаются друг от друга.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика — это процесс управления данными и подмножество бизнес-аналитики, в котором используются статистические методы и технологии для извлечения бизнес-понимания из прошлых данных. По данным Globe News Wire, рынок бизнес-аналитики вырастет на 18,88 млрд долларов США в период с 2021 по 2025 год. Согласно их прогнозу, среднегодовой темп роста в течение прогнозируемого периода составит почти 16 %. Бизнес-аналитика позволяет бизнес-лидерам и лицам, принимающим решения, принимать более эффективные и стратегические решения для роста бизнеса.

По данным Glassdoor, средняя зарплата бизнес-аналитика составляет рупий. 7 89 000 в год. Группа бизнес-аналитиков выполняет такие операции, как агрегирование данных, анализ данных, прогнозный анализ, идентификация последовательности, анализ текста и статистический анализ с точки зрения бизнеса.

Мы можем разделить бизнес-аналитику на две категории:

· Описательная аналитика: здесь бизнес-аналитики работают с историческими данными, чтобы решить, как продукт или бизнес-элемент будет реагировать в соответствии с набором показателей.

· Прогнозирующая аналитика. Здесь бизнес-аналитики используют исторические данные, чтобы определить будущие результаты любого продукта или бизнес-элемента.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это отрасль науки о данных, которая занимается процессом анализа необработанных данных из различных источников, чтобы найти тенденции и сделать важные выводы из данных. Для анализа данных требуется множество специализированных инструментов и приложений, которые могут либо автоматизировать, либо упростить процесс понимания остроты данных.

«По данным Glassdoor, средняя зарплата аналитика данных составляет рупий. 6 000 000 в год. Сегодня почти каждая компания использует аналитику данных, чтобы понять структуру и направление бизнеса и операций и принимать обоснованные решения на основе детализированных данных. Именно здесь компании нанимают специалистов по науке о данных и специалистов по данным, обладающих знаниями в области статистики и математики, для выполнения такой работы.

По данным PRNewswire, рынок аналитики больших данных вырастет на 145,24 млрд долларов США в период с 2021 по 2025 год. Согласно их прогнозу, среднегодовой темп роста в течение этого прогнозируемого периода составит почти 12 %.

Бизнес-аналитика и аналитика данных —

Хотя бизнес-аналитика и аналитика данных тесно связаны с данными, разница заключается в различных факторах, таких как то, что они делают для бизнеса, что они делают с данными, какие навыки необходимы для анализа данных и бизнес-анализа и т. д. В этом разделе мы увидите дифференцирующие факторы в виде точек.

Навыки, необходимые для бизнес-аналитики и анализа данных —

Бизнес-аналитик —

Бизнес-аналитик должен владеть такими сложными навыками, как:

· Статистика

· РС. Excel

· SQL

· Сбор данных

· BI и инструменты BI

· Инструменты визуализации данных

Бизнес-аналитик должен владеть такими навыками, как:

· Хороший собеседник

· Решение проблем

· Критический мыслитель

Аналитик данных —

Аналитик данных должен владеть такими сложными навыками, как:

· Python или R

· Статистические и математические навыки

· Библиотеки и инструменты визуализации данных

· Веб-инструменты для анализа данных

Аналитик данных должен владеть такими навыками, как:

· Пытливый ум