¿Cuál es la diferencia entre analista de negocios, analista de datos, científico de datos, analista de inteligencia de negocios, analista de sistemas de negocios y gerente de producto?

Bueno, esta es una pregunta muy importante ya que las personas a menudo se confunden entre estas designaciones y si el mismo conjunto de habilidades califica para obtener uno de estos roles.

Un analista de negocios es aquel que entiende el dominio comercial específico (ej. Minorista, comercialización para ser específico, cadena de suministro, etc.). Su función es comprender el problema comercial, analizar el estado comercial actual y luego proporcionar recomendaciones para resolver el problema comercial. El analista de negocios hace esto capturando los requisitos del negocio usando varias herramientas como encuestas, entrevistas, discusiones grupales y luego haciendo que la gerencia lo apruebe (cierre). El analista de negocios generalmente trabaja bajo una línea de gerentes de negocios que supervisan funciones específicas de negocios.

Un analista de sistemas de negocios es una extensión del rol de analista de negocios, pero con un enfoque en soluciones técnicas. Estos analistas a menudo actúan como enlace entre expertos técnicos / administradores y el negocio. A veces son ellos mismos expertos (arquitectos de soluciones). La persona generalmente necesita algunos conocimientos técnicos en el área en la que está trabajando para realizar un análisis detallado de las soluciones técnicas y probarlas para asegurarse de que cumplan con los requisitos comerciales (la aceptación del usuario / experiencia del usuario / integración / pruebas unitarias son ejemplos) . La mayoría de los analistas de sistemas comerciales se centran en sistemas que aumentan las capacidades de las unidades comerciales (habilitación de ventas, etc.).

Ejemplo de conocimiento técnico: necesitará conocer SQL mientras trabaja en la implementación de un nuevo producto para verificar si los datos están configurados correctamente, etc.

Un rol de analista de datos trabaja con datos para obtener ideas significativas para abordar problemas comerciales o descubrir tendencias / patrones ocultos que pueden aprovecharse para cumplir con los objetivos comerciales. Los analistas de datos suelen centrarse en la exploración y visualización de datos con posiciones más avanzadas que intentan explicar fenómenos con modelos estadísticos. Tampoco es raro que los analistas de datos creen informes o desarrollen métricas para medir el rendimiento de una empresa (indicadores clave de rendimiento), aunque esto tradicionalmente es más una tarea de inteligencia empresarial.

Un rol de científico de datos implica el análisis de datos y la detección de patrones utilizando modelos estadísticos avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial. A menudo están versados ​​en el diseño de estudios / experimentos para detectar señales de datos o validar modelos. Los científicos de datos a menudo tienen un papel importante en el diseño de herramientas comerciales basadas en datos, algoritmos matemáticos patentados o en la predicción del comportamiento del consumidor con base en datos históricos (mejora de ingresos / costos / ganancias).

Business Intelligence (BI) Analyst trabaja en Business Intelligence, un campo asociado con informes comerciales / análisis de datos sobre (con suerte) datos comerciales consolidados entre departamentos. Por lo general, son los administradores y representantes comerciales de una plataforma de informes de terceros (IBM / Tableau …), que a menudo emplea especialistas en bases de datos y desarrolladores de inteligencia empresarial. Los analistas de Business Intelligence pueden actuar como expertos en la materia de datos y respaldar las necesidades de datos de otras unidades de negocios. Una responsabilidad común de esta unidad es desarrollar informes comerciales estandarizados y métricas. Las herramientas comunes incluyen herramientas de extracción, transformación y carga de datos (ETL) como Informatica y herramientas de informes como MicroStrategy. Con la llegada de Big Data, el conjunto de herramientas se ha expandido significativamente.

Product Manager apoya y coordina el desarrollo o la implementación de una tecnología o solución técnica específica. Es posible que él / ella no entienda completamente la tecnología o el dominio, pero se requiere que sepa lo suficiente como para proporcionar orientación al equipo, guiarlos en la dirección correcta y erradicar los obstáculos que surjan. Los gerentes de producto pueden seguir una metodología específica de gestión de proyectos como Agile / PMP y gestionar plazos / expectativas / riesgos de desarrollo de productos.

Un MBA solo lo ayudará a poner el pie en la puerta para cualquiera de estos roles. Debe tener un conocimiento específico sobre el dominio / tecnología en función del área de trabajo. MBA con enfoque en análisis puede ayudarlo a prepararse para estos roles, es una buena habilidad tener, sin embargo, es la aplicación la que lo ayudará a tener éxito.

Dicho esto, a menudo se prefiere MBA para los roles de Analista de negocios, Analista de sistemas de negocios, Analista de BI y Gerente de producto.

Entonces, hay mucha confusión con respecto a las terminologías, pero más o menos todas se superponen. Otro punto a mencionar aquí, ¡realmente no importa ya que siguen cambiando!
Bueno, nunca he discutido mucho sobre BSA y PM, ¡y por lo tanto me abstendré de hacer conjeturas!

En la actualidad, la demanda de la mayoría de las empresas es, en el contexto de la pregunta formulada, la recopilación de datos, la limpieza de datos, la presentación de informes y la recopilación de ideas / la respuesta a problemas comerciales / la sugerencia de métodos y formas de impulsar los negocios.

Por lo tanto, se reduce a dos grandes categorías: Business Intelligence y Data Warehousing, y Business Consulting.

Analista de inteligencia empresarial, analista de datos y científico de datos : esta persona realizará casi todas las tareas, excepto la parte de recopilación de datos y entrega de ideas. Trabajarán en datos brutos utilizando las muchas herramientas disponibles en el mercado para limpiar datos, generar informes / paneles. Así es como juegan, les dan una gran cantidad de datos y dibujarán gráficos / tablas de esas cosas textuales y se las presentarán al cliente. Además, técnicamente este perfil es parte del dominio de Data Warehousing e Business Intelligence, ahora puede agregar más significado.

Analista de negocios : este tipo realiza la parte ‘después de BI’. El tipo de BI envía los gráficos y tableros impecables, pero luego quién va a decirle al cliente qué se debe hacer, qué significa esto, qué debe hacer … bla, bla, es decir, cada matiz relacionado con el aspecto comercial del cliente.
Por lo tanto, esta es la tarea más importante de la persona de BA, ofrecer información comercial relevante que se pueda implementar y que ayude a responder la pregunta planteada por el cliente, que rara vez hacen un tablero o un informe de Excel.
Además, el perfil BA viene bajo el dominio de consultoría de negocios.

Como también podría inferir que Business Consulting necesita el apoyo de BI para generar sus conocimientos (en su mayoría), por lo que van de la mano. Sí, en la parte delantera, un BA brilla más que un tipo de BI, ¡pero qué puede hacer un BA solo!

Nadie hubiera pensado nunca estar rodeado principalmente de datos y máquinas. Además, tales datos y máquinas nos están ayudando a formar estrategias para hacer crecer múltiples pliegues.

Con tantos desarrollos de TI ocupando un lugar crucial en todas las organizaciones en todo el mundo, no es sorprendente que los términos de TI se mezclen, se mezclen e incluso se intercambien. El análisis de datos, la ciencia de datos, el análisis empresarial, la ingeniería de datos, la inteligencia empresarial, etc. son una combinación de conceptos y términos interconectados entre sí pero diferentes.

Análisis de los datos

Con el análisis de datos, se evalúan las necesidades y los deseos del negocio, determine cómo se pueden mejorar los resultados y el rendimiento del negocio con la ayuda de diversas funciones y procesos. El objetivo principal del análisis de datos es encontrar un conjunto de datos apropiado, utilizar estos conjuntos de datos para obtener información valiosa, mejorar la toma de decisiones y el rendimiento de la empresa.

Analista de datos

El análisis de datos descarta el sesgo humano al dividir la imagen grande en una pequeña con la ayuda del análisis estadístico. Se espera que el analista de datos

1. Desarrollar un marco empresarial firme
2. Construir casos comerciales sólidos
3. Realizar evaluación de riesgos
4. Medir la efectividad de los procedimientos comerciales
5. Evaluar el rendimiento del producto.

Ciencia de datos: no hay ningún secreto que los datos han prevalecido desde hace siglos. Ahora nos damos cuenta de la importancia de los datos y de cómo se pueden aprovechar de manera efectiva para la toma de decisiones. Las organizaciones de todo el mundo están contratando especialistas para aprovechar las actividades de datos y formar estrategias rentables. Por lo tanto, el alcance de la ciencia de datos y los científicos de datos es enorme.

Científico de datos

Los científicos de datos son personas que analizan datos y dan ideas que pueden ser una predicción o una decisión comercial. Básicamente, Data Scientist toma grandes cantidades de datos, juega con ellos para darte una idea infalible de las funcionalidades y el futuro de tu empresa. También ayudan a optimizar varias funciones de su empresa simplemente usando Matemáticas, Estadística y Programación.

1. Llevar a cabo una investigación no dirigida haciendo preguntas marco abiertas a la industria.
2. Extrae grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes internas y externas.
3. Limpie y pode a fondo los datos para descartar información irrelevante
4. Explore y examine datos desde una variedad de ángulos para determinar las debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas.
5. Emplee sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos.
6. Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y crear nuevas herramientas para automatizar el trabajo.
7. Forme soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes
8. Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos
9. Recomendar cambios rentables a los procedimientos y estrategias existentes.

Análisis de negocio

Business Analytics es el proceso de obtener información de los datos mediante el uso de una combinación de tecnologías, habilidades y mejores prácticas de la industria para determinar la planificación comercial futura. Con cantidades cada vez mayores de datos, las organizaciones están adoptando análisis de negocios para formar estrategias basadas en datos para el crecimiento del negocio y aprovechar la ventaja competitiva.

Si profundizamos en el análisis empresarial, se divide ampliamente en categorías: inteligencia empresarial y análisis estadístico. Business Intelligence está analizando datos pasados ​​para juzgar cómo se ha desempeñado un departamento en particular o un empleado con el tiempo. El análisis estadístico va mucho más profundo. Está obteniendo información de los datos históricos mediante el uso de algoritmos estadísticos y pronosticando el rendimiento futuro de un producto o servicio. Implica el uso de análisis predictivo, análisis de clúster, etc.

El análisis comercial es ampliamente utilizado por las compañías de tarjetas de crédito para evitar actividades fraudulentas. Varios sectores como el comercio electrónico, las telecomunicaciones, la banca, etc. ya han implementado con éxito el análisis empresarial y ahora están obteniendo beneficios. Está creciendo a un ritmo mucho más rápido y, por lo tanto, tiene un gran alcance.

Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.

El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y está fuertemente orientado a la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.

Algunos enlaces rápidos

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Hay bastantes diferencias entre estos roles. Por lo general, se requiere un título de MBA para la mayoría de estos roles.

Un científico de datos analiza los datos y presenta algoritmos y modelos matemáticos relevantes. Estos algoritmos y modelos se utilizan para crear herramientas y productos comerciales necesarios para resolver los problemas.

Un analista de negocios es un maestro de un dominio específico de varios proyectos minoristas, de cadena de suministro o de comercialización. Tiene la tarea de comprender el problema comercial más grande, hacer el análisis y presentar los requisitos. Los diversos usos de un analista de BI son encuestas, discusiones grupales, entrevistas, etc. y la recomendación y luego crear el documento “Análisis de requisitos”.

Un analista de sistemas de negocios, en otras palabras, es un analista de negocios extendido. Estos profesionales han requerido habilidades técnicas y encuentran soluciones técnicas después del análisis del área problemática. Trabajan con lenguajes como SQL para consultar y trabajar con bases de datos.

Un analista de datos trabaja nuestras relaciones y conocimientos significativos a partir de los datos sin procesar. Por lo general, resuelven los problemas comerciales existentes con el análisis de datos y muchas veces, descubren patrones y tendencias nuevos y latentes para resolver problemas comerciales más grandes.

Business Intelligence (BI) Analyst es un maestro de todos los métodos y conceptos relacionados con los datos en el dominio de Business Intelligence. Estos profesionales conocen bien Informatica, herramientas de informes, conceptos de SQL y Big Data.

Un gerente de producto tiene la responsabilidad de garantizar que todo el ciclo de desarrollo del producto vaya en la dirección correcta con todos los plazos establecidos. Puede que no sean extremadamente sólidos desde el punto de vista técnico, pero saben lo suficiente como para elaborar estrategias y guiar a los equipos en la dirección adecuada y garantizar que los productos se inicien sin ningún obstáculo.

Con la excepción del gerente de producto, estos son todos los trabajos que caen bajo el paraguas de la ciencia de datos. Si le encanta la ciencia de datos y tiene experiencia en cualquiera de estos campos, un MBA con énfasis en análisis le ayudará a obtener cualquiera de estos trabajos. Un MBA por sí solo no es un pedigrí suficiente para ingresar al campo altamente competitivo de la ciencia de datos.

Si no tiene experiencia en ciencia de datos, pero le encanta, entonces volvería para obtener una licenciatura en ciencia de datos mientras trabajaba en un MBA con énfasis en análisis. Esto le dará una sólida base en el campo que compensará su falta de experiencia.

Un MBA es de rigor para un puesto de gerente de producto, pero no para los otros trabajos que enumera. Si lo tuyo es el análisis de datos, considera una maestría en ciencia de datos, seguida de un doctorado. Este es el camino más corto hacia una posición de científico de datos en comparación con poner años de aprendizaje fortuito en el mundo corporativo. Le garantizará el salario más alto y las tareas más gratificantes.

FUENTE: Análisis de los analizadores: una encuesta introspectiva de científicos de datos y su trabajo. http://cdn.oreillystatic.com/ore …

Está señalando una tendencia muy desafortunada en la industria, que se puede resumir como “título de fantasía de fantasía”. Todos los títulos que ha enumerado son (con la excepción del científico de datos y quizás el analista de datos) que describen posiciones u obligaciones relacionadas con una actividad, que básicamente es una interfaz entre el equipo de TI o de programación y el equipo de negocios.

Verán, estamos en el mismo nivel de hidrocarburos o de aminoácidos, pero cuando se trata del proceso de pensamiento hay diferentes escuelas, y TI, especialmente la escuela de pensamiento de programación, es muy diferente de la escuela de negocios. Por eso necesitamos traductores. Estas posiciones son posiciones de traducción cultural. Lo que no me gusta es que un individuo pueda (en el tiempo y con experiencia) actuar en todas estas posiciones, probablemente en el mismo período de tiempo, debido a la estructura y los requisitos del proyecto. Por lo tanto, fijarme en una sola definición de trabajo / talento / posición me parece muy incorrecto.

El científico de datos no está en el mismo marco de referencia con estos otros trabajos y debe ubicarse en una definición académica, no comercial. El analista de datos es algo intermedio pero más cercano al mundo de los negocios.

Para buscar un trabajo (obviamente, aparte de los relacionados con la ciencia de datos). No he contratado para tales puestos por un tiempo, pero doy un poco de apoyo a nivel de consultoría para tales. Lo que generalmente buscamos es la experiencia, preferiblemente en ambos lados de la ecuación si es posible. Por lo tanto, depende principalmente de lo que ya tienes. Sin embargo, no estoy subestimando un MBA relacionado. Por ejemplo, tuve un proyecto detenido y casi bloqueado debido a la falta de un experto en estadística. El talento de análisis siempre es útil.

Recursos que puede leer para obtener más información sobre las carreras que le interesan en función del sitio de investigación de carreras y salarios, PayScale:

Analista de negocios (tipo no especificado) Salario

Analista de Datos Salario

Científico de datos, salario de TI

Analista de Business Intelligence (BI) Salario

Analista de Sistemas de Negocios Salario

Gerente de Producto, (Tipo no especificado) Salario

Los científicos de datos son personas que son Sócrates, Homer, Euler, Steve Jobs, Da Vinci, Fischer y tienen habilidades de todos los nombres mencionados anteriormente. Es por eso que también están extraordinariamente bien pagados.

El resto de ellos usan habilidades de TI en diversos grados para ayudar a las corporaciones a alcanzar sus objetivos finales, mejorando el proceso u optimizando plataformas, creando análisis web, etc.

Obtuve algunas buenas ideas al revisar los videos de Business Analysis publicados por Fhyzics. Echa un vistazo a este enlace https://www.youtube.com/channel/ …