数据分析师与数据科学家 五个主要区别

云荔欢
导读 根据最近的估计,2021 年每分钟产生近 700,000 兆字节的数据。这种难以理解的数据海啸增加了对数据科学家和数据分析师的需求,他们可以...

根据最近的估计,2021 年每分钟产生近 700,000 兆字节的数据。这种难以理解的数据海啸增加了对数据科学家和数据分析师的需求,他们可以根据信息查看、理解和提供有用的见解。

事实上,这些角色变得如此关键,以至于Glassdoor将它们列入了美国 50 大最佳工作榜单,分别位列第 2 和第 35 位。

对于开始公司数据之旅的领导者来说,通过选择数据科学家或分析师来走捷径可能很诱人。实际上,两者都是实现数据必杀技的必要条件,因为它们的差异大于相似之处。让我们来看看数据科学家和数据分析师之间的五个主要区别。

1) 数据分析师与数据科学家:数据的使用

数据科学家通常是第一个查看数据集的员工,可以被视为他们的解码器。他们使用的数据集很大,结构很差,并且需要数据科学家执行抽象分析任务,例如对其进行排序以在数据中找到“信号”或以前未知的见解。

将数据科学家视为您的全能资源,从整理/挖掘数据、清理和结构化数据、提取业务洞察力、构建机器学习模型,到向业务部门提供报告。

在更好地了解他们的数据后,他们可以策划可以由数据分析师付诸行动的见解。一旦他们收到具有洞察力的已知数据集,数据分析师通常的任务是发现数据中的趋势,创建回答特定业务问题的报告和指标,并与非技术受众进行交流。他们的分析用于帮助了解企业的​​运营方式以及哪里有改进的机会。

2) 数据分析师与数据科学家:工具的使用

数据科学家需要挖掘数据、执行探索性数据分析并构建机器学习模型。因此,他们的工具集包括 Python、Java 和R等编程语言。还有一些数据科学平台结合了工具集来加速数据流水线和挖掘过程。

数据分析师在他们使用的工具方面有更多的回旋余地。有些人可能会在 Microsoft Excel 中设置数据透视表,而其他具有更多技术技能的人可能会针对源系统使用 SQL 查询。无论工具或平台如何,关键是数据集是已知的、可信的,并且可以组合成可操作的业务指标,供最高管理层和执行领导使用。

3) 数据分析师与数据科学家:教育和技能

数据科学家通常具有数学、编程、工程、统计学或计算机科学的背景。由于数据科学家通常具有编程背景,因此他们通常具有许多技术技能。当数据科学家正在寻找组织尚未意识到的趋势和见解时,这些技能都会发挥作用。

数据科学家通常比数据分析师更常拥有研究生学位。数据分析师的教育背景通常涉及定量领域的知识,例如计算机科学、统计学和数学,但也来自专业的业务领域。

4) 数据分析师与数据科学家:谁管理他们

数据科学家可能会向首席数据官报告。由于组织中的所有数据科学家都作为一个团队,不同的业务部门可以利用他们为各自的数据分析师提供高价值的数据集。有一天,数据科学家可能会整理供应链数据,然后在第二天梳理收益信息。

如上所述,数据分析师通常驻留在一个业务领域内。一名数据分析师向财务报告,另一名数据分析师向销售或营销报告的情况并不少见,两者都专注于对其业务部门最重要的指标和报告。这种狭隘的方法使数据分析师真正成为其业务领域的专家。

5) 数据分析师与数据科学家:商业价值

由于这两个角色需要不同的背景、技能和目标,因此它们也为组织带来不同的价值是很自然的。

对于数据科学家来说,他们的价值来自于在数据集中发现未被发现的机会。数据分析师通过将这些机会转化为可操作的见解,为他们的组织带来价值。

数据分析师与数据科学家:大局

现在应该很清楚,数据科学家和数据分析师是不一样的——你的组织需要两者。这样您就可以充分利用您的数据。只使用其中的一种会留下未解之谜。

您需要数据科学家来识别新的见解,并且您需要数据分析师为领导者提供他们需要的东西来回答特定的业务问题。数据分析师和数据科学家一起充分利用数据来全面了解您的业务可以做什么和做什么。

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