Business Analyst vs. Data Scientist

Der Karriereleitfaden für Business-Analysten von BrainStation kann Ihnen dabei helfen, die ersten Schritte in Richtung einer lukrativen Karriere in der Business-Analyse zu unternehmen. Lesen Sie weiter, um mehr über die Unterschiede zwischen einem Business Analyst und einem Data Scientist zu erfahren.

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Um die Antwort auf diese Frage zu verstehen, schauen wir uns zunächst an, was sie gemeinsam haben. Ein Data Scientist und ein Business Analyst verlassen sich bei der Durchführung ihrer Forschung stark auf Daten und analysieren sie auf aussagekräftige Muster, oft mit der Absicht, ihre Erkenntnisse auf ein Problem anzuwenden. Aber jeder nähert sich diesem Ziel auf andere Weise oder mit einem anderen Umfang oder Niveau an Fachwissen.

EIN Datenwissenschaftler konzentriert sich ausschließlich auf Daten und was sie uns sagen können. Data Science ist jedoch noch weitreichender und ehrgeiziger als die Datenanalyse und betrachtet nicht nur, was die Daten aussagen, sondern auch, was sie implizieren. Das heißt, Data Scientists verwenden fortschrittliche statistische Techniken, um die Kausalität zu verstehen und sogar Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen zu geben. Data Science ist auch nicht nur auf das Geschäft beschränkt; es gilt in einer Vielzahl von Bereichen und versucht nicht unbedingt, bestimmte Entscheidungen zu treffen – durch die Modellierung der Ausbreitung einer ansteckenden Krankheit kann ein Datenwissenschaftler beispielsweise Epidemiologen helfen, ihr zukünftiges Wachstum vorherzusagen, ohne notwendigerweise Empfehlungen dazu abzugeben dagegen zu tun.

Aber in fast allen Fällen geht es bei der Datenwissenschaft darum, in große Datenmengen einzudringen. Auf diese Weise ist die Datenwissenschaft in einem Sinne allgemeiner als die Unternehmensanalyse – weil sie neben der Wirtschaft auf viele andere Forschungsbereiche anwendbar ist –, aber in einem anderen Sinne ist die Datenwissenschaft spezialisierter, da sie sich direkter auf die Ergebnisse des Data Mining konzentriert , und weniger auf die Arten von Geschäftserkenntnissen, die aus anderen Methoden abgeleitet werden können, oder was datenbasierte Erkenntnisse bedeuten, wenn sie auf den Kontext verschiedener konzeptioneller Modelle angewendet werden.

Während die Geschäftsanalyse einen großen Teil der Datenanalyse umfasst – und tatsächlich gesagt werden kann, dass sie auf der Datenanalyse basiert – berücksichtigt sie einen breiteren Kontext für diese Daten: Ein Datenanalyst ist hochspezialisiert in seiner Fähigkeit, Daten zu manipulieren, was definitiv eine ist Dies ist eine entscheidende Fähigkeit für einen Business Analyst, aber ein Business Analyst betrachtet auch die Art und Weise, wie Daten in die größeren Abläufe einer Organisation passen – einschließlich Aspekte, die nicht unbedingt von großen Datensätzen erfasst werden, wie z. B. Organisationsstruktur oder Workflow-Protokolle. Tatsächlich ist ein Datenanalyst ein Profi darin, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln, während der Business Analyst sieht, wie diese Erkenntnisse effektiv in der realen Welt umgesetzt werden können.

Wer verdient mehr, Data Scientists oder Business Analysts?

Data Scientists verfügen über eine höhere Ausbildung und einen höheren Spezialisierungsgrad und erzielen daher ein höheres Gehalt. Wie in den meisten Bereichen gibt es jedoch ziemliche Unterschiede bei den Gehältern, abhängig von Ihrem Erfahrungsniveau und der Stadt, dem Unternehmen und der Branche, in der Sie arbeiten.

In einer Stichprobe von drei Websites zur Gehaltsberichterstattung (Glassdoor, Indeed und Neuvoo) haben wir festgestellt, dass Business Analysten, die in großen städtischen Gebieten wie Los Angeles, New York oder Toronto arbeiten, mit einem Durchschnittsgehalt von etwa 86.000 $, 87.000 $ bzw. 71.000 $ rechnen können , während ein Data Scientist, der an denselben drei Standorten arbeitet, mit einem Durchschnittsgehalt von etwa 132.000 $, 137.000 $ bzw. 101.000 $ rechnen kann.

Mit anderen Worten, wenn man die beiden Bereiche als Ganzes betrachtet, hat Data Science einen Gehaltsaufschlag von ungefähr 50 Prozent. Aber es ist wichtig zu beachten, dass selbst innerhalb jeder dieser Bezeichnungen und geografischen Gebiete die Gehälter entlang einer breiten Glockenkurve verteilt sind, die Zehntausende von Dollar umfassen kann – ein erfahrenerer Business Analyst könnte also damit rechnen, mehr zu verdienen als ein Junior Data Scientist .