BI-аналитик и Data Scientist: в чем разница

Статья подробно рассматривает различия в задачах, навыках и подходах BI аналитика, занимающегося анализом бизнес-данных, и Data Scientist, строящего модели машинного обучения для прогнозирования.

Чем занимается BI аналитик

BI (Business Intelligence) аналитик занимается анализом бизнес-данных компании. Основные задачи BI аналитика:

  • Сбор и подготовка данных из разных источников
  • Построение OLAP кубов и хранилищ данных
  • Создание отчетов и визуализация данных с помощью BI инструментов вроде Power BI или Tableau
  • Анализ показателей бизнеса, выявление тенденций, построение прогнозов
  • Поддержка принятия бизнес-решений на основе данных

BI аналитик, как правило, тесно взаимодействует с бизнес-пользователями и руководителями. Его главная задача — предоставлять актуальную и понятную аналитику, чтобы помочь компании достичь своих целей.

  • Знание SQL и умение работать с базами данных
  • Понимание возможностей BI инструментов вроде Power BI, Tableau, Qlik
  • Навыки визуализации и построения отчетов по данным
  • Умение анализировать цифры, выявлять тенденции и делать выводы
  • Знание предметной области и понимание бизнес-процессов компании

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist занимается построением прогностических моделей на основе данных, используя методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Основные задачи Data Scientist:

  • Сбор, подготовка и изучение больших данных
  • Построение и обучение прогностических моделей машинного обучения
  • Оптимизация и повышение точности моделей
  • Внедрение моделей в производство и оценка эффективности
  • Анализ результатов работы моделей и разработка рекомендаций по улучшению

Data Scientist часто сам определяет направления исследований исходя из поставленных бизнес-задач. Он больше сосредоточен на научной работе с данными и алгоритмами.

  • Продвинутые навыки программирования на Python, R и других языках
  • Глубокое знание математики и статистики
  • Знание методов машинного обучения и умение применять их на практике
  • Умение работать с большими данными и облачными вычислениями
  • Креативность и любопытство, стремление к исследованиям и экспериментам

Основные отличия

Итак, основные отличия BI аналитика от Data Scientist:

  • BI аналитик больше сфокусирован на анализе текущего состояния бизнеса, в то время как Data Scientist занимается прогнозированием будущих результатов.
  • BI аналитик в большей степени работает с готовыми решениями вроде OLAP и Power BI, а Data Scientist создает собственные модели машинного обучения.
  • У BI аналитика более тесная взаимосвязь с бизнес-подразделениями, Data Scientist может работать более автономно.
  • BI аналитик уделяет больше внимания визуализации данных, Data Scientist — построению и оптимизации алгоритмов.

При этом обе профессии важны для компании и работают в тесном взаимодействии друг с другом. BI аналитик предоставляет актуальные отчеты по бизнес-метрикам, которые затем используются Data Scientist при построении моделей. А модели Data Scientist помогают BI аналитику лучше предсказывать показатели и оценивать стратегию компании.

Вопросы и ответы

Вопрос: Какое образование обычно требуется для профессий BI аналитика и Data Scientist?

Ответ: Для BI аналитика, как правило, достаточно иметь степень бакалавра в количественных специальностях вроде экономики, математики, физики или инженерных наук.
Для Data Scientist рекомендуется иметь ученую степень магистра или доктора философии в прикладной математике, статистике, компьютерных науках. Обучение машинному обучению и Data Science в магистратуре также подойдет.

Вопрос: Может ли один специалист выполнять работу и BI аналитика, и Data Scientist одновременно?

Ответ: В небольших компаниях вполне может быть один универсальный аналитик данных, выполняющий задачи из обеих областей. Но с ростом объемов данных и усложнением моделей обычно требуются отдельные роли BI и Data Science специалистов с соответствующей специализацией и навыками.

Оцените статью
Учеба легко