Science des données et analyse commerciale : quelle est la différence ? | Chronique de Dungog

La demande des analystes commerciaux et des scientifiques des données aime croître dans les années à venir. Photo par Shutterstock

Données. C’est une grande chose – en fait, les estimations suggèrent qu’en tant qu’espèce, nous créons plus de 2,5 billions de gigaoctets de données sur une base quotidienne.

Il n’est pas surprenant d’apprendre qu’avec cette explosion de la génération de données, avoir les compétences et la capacité d’interpréter, de comprendre et d’appliquer ces données est devenu essentiel pour les entreprises modernes. Ces compétences ont considérablement gagné en popularité ces dernières années, les deux domaines de l’analyse commerciale et de la science des données devenant des concurrents dans le paysage commercial.

Pour quelqu’un qui n’a peut-être jamais été exposé auparavant, votre maîtrise en science des données peut fournir une opportunité de comprendre le fonctionnement de chacun de ces domaines – et, en particulier, la spécialité que vous souhaitez poursuivre après la réussite de vos études.

Qu’est-ce que l’analyse commerciale ?

Business Analytics implique l’analyse des besoins de l’entreprise et la présentation de ces informations à la direction. Fondamentalement, ils sont des moteurs de changement au sein des entreprises – présentant des stratégies et des techniques qui peuvent être utilisées pour améliorer les processus métier.

Le philosophe écossais Adam Smith est un exemple classique d’analyse commerciale en action. À la fin du XVIIIe siècle, il écrit La richesse des nations, dans lequel il a identifié qu’une entreprise de fabrication d’épingles pourrait être rendue plus efficace si elle devait avoir des travailleurs spécialisés dans des tâches individuelles.

Plutôt qu’un travailleur faisant une épingle du début à la fin, la segmentation et la réalisation de tâches spécifiques pourraient considérablement améliorer l’efficacité. Il s’agit d’une pratique largement utilisée aujourd’hui, la chaîne de montage moderne permettant rarement à un employé de fabriquer un produit entier à partir de ses éléments constitutifs.

Fondamentalement, un analyste commercial prend des informations de tous les domaines de l’entreprise pour fournir un lien entre l’activité commerciale et la stratégie d’entreprise. Dans les rôles modernes, cela peut également inclure l’utilisation de données pour soutenir les activités d’optimisation et d’amélioration de l’entreprise.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un rôle qui était une innovation relativement récente, les premières sciences des données ayant émergé dans les années qui ont suivi l’invention de l’ordinateur. Avec l’avènement de l’ordinateur moderne et les gains de performances qui ont suivi au cours des décennies qui ont suivi, il est devenu possible d’interpréter efficacement les données à grande échelle.

Dans sa forme actuelle, la science des données a été initialement discutée par le mathématicien et statisticien américain John W Tukey en 1962. L’avenir de l’analyse des données. Déplorant l’application de l’analyse des données de confirmation, Tukey a postulé que ses intérêts étaient peut-être plus axés sur l’action d’analyser les données plutôt que sur la confirmation d’une théorie.

Un professionnel de la science des données extrait des données de toute une entreprise pour effectuer des analyses statistiques et des recherches sur les données disponibles.

Ce que vous apprendrez – Business Analytics vs Data Science

Bien qu’il y ait certainement un certain chevauchement dans les compétences utilisées par les deux postes, en particulier dans les domaines des bases de données, de la programmation et du codage, il existe certaines distinctions entre les deux rôles.

Les analystes commerciaux mélangent généralement leurs compétences en analyse de données avec un côté de l’intelligence d’affaires. Pour ce faire, ils identifient les processus et les procédures au sein de l’entreprise pour intégrer ces informations dans des cadres de politique et des suggestions pour l’entreprise.

D’autre part, un scientifique des données possède généralement les compétences nécessaires pour gérer les données à un niveau beaucoup plus large. De la compréhension des processus nécessaires pour nettoyer, transformer et enrichir les données à l’utilisation de ces données pour créer des visualisations qui racontent une histoire aux parties prenantes.

Opportunités de croissance – salaires et perspectives d’emploi

Saviez-vous que les analystes commerciaux et les scientifiques des données sont tous deux des perspectives de carrière bien rémunérées ? En fait, les deux industries ont un salaire moyen de plus de 100 000 $ par an, chacune représentant un élément essentiel de l’analyse de données sur le lieu de travail.

Cela devrait augmenter à l’avenir – en fait, il est peu probable que la demande des analystes commerciaux et des data scientists diminue. Avec les deux compétences fortement ancrées dans les technologies de données modernes telles que SQL, Python et R, il est probable que les deux rôles seront ancrés dans des rôles essentiels au sein des entreprises australiennes pour les décennies à venir.

Vous souhaitez devenir data scientist ou business analyst ? Les deux sont des opportunités de carrière incroyablement enrichissantes, avec le potentiel d’apprendre, de communiquer et d’exprimer vos découvertes aux parties prenantes.

Quel que soit le domaine dans lequel vous choisissez de vous spécialiser, le perfectionnement dans un domaine de données est un excellent moyen de se retrouver dans un rôle tourné vers l’avenir.

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