Diferencias entre los científicos de datos y los analistas de datos de BI

Un científico de datos y un analista de BI pueden llevar al siguiente nivel los programas analíticos y de Data Warehousing de Big Data. Pueden ayudar a descifrar lo que los datos están diciendo realmente a una empresa. También son capaces de segregar los datos relevantes de datos irrelevantes. Un científico de datos y un analista de BI pueden aprovechar el almacén de datos de la empresa, para profundizar en ellos. Por lo tanto, las organizaciones deben conocer la diferencia entre los científicos de datos y los analistas de datos.

Business Analytics ha existido por 30 años, comenzando con el lanzamiento de MS Excel en 1985. Antes de eso, el análisis de datos sólo se limitaba a los cálculos manuales utilizando métodos de prueba y error. Hay dos grandes tendencias que han contribuido a la fundación del fenómeno de Data Science. En primer lugar, el uso de la tecnología en diversos ámbitos de la vida, en particular el uso de Internet que dio lugar a un boom de datos sin precedentes. El tipo de información que está disponible para las organizaciones ahora es casi infinita. En segundo lugar, las nuevas tecnologías hacen que el análisis y la interpretación de tales cantidades de datos sea posible y las empresas pueden ahora utilizar todos estos datos en la toma de decisiones. Antes de entender acerca de la diferencia entre los científicos de datos y los analistas de datos, echemos un vistazo a cómo la función del científico de datos nació.

Advenimiento del científico de datos

Las empresas veían la disponibilidad de grandes volúmenes de datos como fuente de ventaja competitiva y se dieron cuenta que si utilizaban estos datos de manera efectiva, tomarían mejores decisiones y estarían por delante de la curva de crecimiento. Para tener sentido de tales datos, surgió la necesidad de un nuevo conjunto de habilidades que incluía la habilidad de dibujar percepciones de clientes/usuarios, perspicacia de negocios, habilidades analíticas, habilidades de programación, habilidades estadísticas, habilidades de aprendizaje de máquinas, visualización de datos y mucho más. Esto llevó a la aparición de un científico de datos.

Diferencias entre los científicos de datos y los analistas de datos de BI

Científico de datos: Es probable que tenga un fuerte sentido del negocio y la capacidad de comunicar de manera efectiva, conclusiones basadas en datos a las partes interesadas del negocio. Un científico de datos no sólo se ocupará de los problemas empresariales, sino que también seleccionará los problemas adecuados que tienen el mayor valor para la organización.

Analista de datos de BI: Su trabajo es encontrar patrones y tendencias en los datos históricos de una organización. Aunque BI se basa en gran medida en la exploración de tendencias pasadas, la ciencia de los datos consiste en encontrar predictores y la importancia detrás de esas tendencias. Por lo tanto, el objetivo principal de un analista de BI es evaluar el impacto de ciertos eventos en una línea de negocio o comparar el rendimiento de una empresa con el de otras empresas en el mismo mercado.

Como sabemos ahora los roles del analista de datos de BI y del científico de datos, echemos un vistazo más de cerca a las principales diferencias entre los dos:

• Normalmente, un científico de datos espera formular preguntas que pueden ayudar a las empresas en la solución de sus problemas, mientras que un analista de datos BI responde y resuelve preguntas del equipo de negocios.

• Se espera que ambas funciones escriban consultas, trabajen con equipos de ingeniería para obtener los datos correctos y se concentren en derivar información de los datos. Sin embargo, en la mayoría de los casos, no se espera que un analista de datos de BI construya modelos estadísticos. Un analista de datos de BI normalmente trabaja en bases de datos SQL o bases de datos similares más simples o con otras herramientas/paquetes de BI.

• El papel del científico de datos requiere fuertes habilidades de visualización de datos y deben tener la capacidad de convertir datos en una historia de negocios. Normalmente, no se espera que un analista de datos de BI sea experto en negocios y en visualización avanzada de datos.

Las empresas deben saber distinguir entre estas dos funciones y las áreas en las que un científico de datos y un analista de negocios pueden agregar valor.

Fuente: Naveen Joshi. Soluciones IoT con Big Data Analytics.