Data Scientist, Data Analytics и Business Analytics - в чем различия?
Статья
Как выбрать направление роста?
Если вы хотите разобраться в аналитических нюансах и понять в чем разница между вышеперечисленными в заголовками направлениях то добро пожаловать в обзорную статью с введением в мир аналитики.

Наука о данных - это, в основном, пересечение статистики, программирования и анализа данных для понимания и анализа явлений с данными. Наука о данных - это огромная дисциплина, охватывающая каждый аспект обработки данных, а не только статистические или алгоритмические операции. Например, наука о данных включает:

  • визуализация данных
  • интеграция данных
  • информационные панели и BI
  • распределенная архитектура
  • автоматизированные, основанные на данных решения
  • автоматизация машинного обучения
  • развертывание в режиме производствапроектирование данных

Data Scientist


Если переводить дословно на русский язык - то название направления будет звучать как "научный сотрудник". На плечи дата сайентиста ложится работа над:
  1. проведением неориентированных исследований и разработка открытых отраслевых вопросов
  2. извлечение и работа с огромными объемами данных из нескольких внутренних и внешних источников
  3. очисткой и обрезкой данных (отбросывание нерелевантно информации)
  4. изучение данных с разных точек зрения, определение скрытых недостатков, тенденций и/или возможностей применения
  5. формирование решений, опираясь на данные
  6. придумывание новых алгоритмов решения проблем и создание новых инструментов для автоматизации работы
  7. сбор прогнозов и результатов в отделах посредством эффективной визуализации данных и отчетов
  8. предложением экономически эффективных изменений существующих процедур и стратегий

Как правило выбравший путь дата сайентиста использует сложные аналитические программы, применяет в своей работе машинное обучение и статистические методы для подготовки данных в предписывающем моделировании.
Пояснение к графикам.
Регионы поиска специалистов.Преобладающее большинство специалистов, по данным HH, (75%) требуется в Москве.

Распределение заплаты. Каждый второй специалист получает 105000 рублей. Что даже для Москвы является не такой уж плохой зарплатой.

Сегменты. Преобладающее большинство (67%) дата сайентистов требуется в IT и телеком индустрию.
Data Analytics

Аналитик данных - занимается извлечением необходимых сведений и поиском шаблонов в полученных наборах данных.
Благодаря аналитику, компании могут использовать внутренние данные для открытия новых возможностей для развития. Например - как сократить расходы и упростить процесс принятия решений, как понять покупателя и как внедрить новые продукты и услуги.
Аналитик, также, работает над подготовкой и очисткой данных для обеспечения точного анализа.
Пояснение к графикам.
Запросов по поиску аналитика данных на HH намного больше (1061 открытых вакансий) и распространенны они более равномерно, чем "научный сотрудник". Половина открытых вакансий - в Москве. В Киеве ищут каждого пятого аналитика, а в СПБ - каждого шестого.

Зарплата аналитикам намного меньше, чем Data Scientist: практически половина аналитиков получает всего 65000 рублей. Каждый третий 130000.

Как и в предыдущем случае - аналитики преобладают в IT/телеком. Далее идет различие с предыдущей профессией: маркетинг на втором месте, с довольно большой долей в 18%.
Business Analytics

Задача бизнес аналитика - получение информации с использованием ряда технологий, навыков и передовых отраслевых практик для использовании в бизнес-планировании. С течением времени у бизнеса увеличивается объем данных, и бизнес-аналитик занимается формированием, ориентированных на данных, стратегий для роста бизнеса с использованием конкурентных преимуществ.

Если мы углубимся в работу бизнес-аналитики, то увидим разделение на бизнес-анализ и статистический анализ. Бизнес-анализ опирается на имеющиеся данные, чтобы судить о том, как определенный отдел или сотрудник достигает поставленных целей со временем. Статистический анализ - гораздо глубже. Он, используя собранную информацию и используя статистические алгоритмы прогнозирует будущий результат. Он включает использование интеллектуальных аналитических средств, анализ кластеров и т. д.
Пояснение к графикам.
Вакансий бизнес аналитика еще больше - 2360 открытых позиций.

В Москве ищут 58% всех бизнес аналитиков.

Заработная плата бизнес аналитика еще меньше, чем у предыдущих категорий аналитиков.

Доля бизнес аналитиков в маркетингу намного выше, чем в предыдущих вакансиях. Три четверти вакантных зарплат не дотягивают по уровню до нижней планки дата сайентиста.

Выводы.
Бизнес аналитики - весьма популярны на рынках СНГ. IT, как отрасль с самым большим содержанием инноваторов преобладает нал другими. После идет маркетинг, консультирование и наука (в случае с Data Scientist).

Очень странно, как по мне, слабое проникновение аналитиков в банковскую сферу.

На данный момент это все выводы, которые мне бы хотелось озвучить в рамках этого обзора. Ждите второй части с более глубоким анализом рынка аналитики.

Если вам нужен анализ рынка, ваших конкурентов или детальный разбор с сегментированием ваших аудиторий - то вот здесь я оставлю ссылочку для связи.

Всем добра и успешных стартов.
Автор: Иван Сологуб
Маркетолог, с огромным стажем (с 2007 года), предпочитающий работать с проектами на ранних стадиях, до момента, пока не сформируется корпоративная политика с огромным управленческим аппаратом.

Facebook *** Twitter
Читайте также:
Наши социальные сети:
Press "Like" to follow Tilda Publishing on Facebook
Заказать анализ
Напишите нам и мы с удовольствием вам поможем
Made on
Tilda