व्यापार विश्लेषक बनाम डेटा वैज्ञानिक

ब्रेनस्टेशन का बिजनेस एनालिस्ट करियर गाइड आपको बिजनेस एनालिसिस में एक आकर्षक करियर की दिशा में पहला कदम उठाने में मदद कर सकता है। व्यापार विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के बीच अंतर के बारे में अधिक जानने के लिए पढ़ें।

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इस प्रश्न के उत्तर को समझने के लिए, आइए देखें कि उनमें क्या समानता है। एक डेटा साइंटिस्ट और एक बिजनेस एनालिस्ट अपने शोध को करने के लिए डेटा पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, सार्थक पैटर्न के लिए इसका विश्लेषण करते हैं, अक्सर किसी समस्या के लिए अपनी अंतर्दृष्टि को लागू करने के इरादे से। लेकिन प्रत्येक उस लक्ष्य को एक अलग तरीके से, या एक अलग दायरे या विशेषज्ञता के स्तर के साथ प्राप्त करता है।

डेटा वैज्ञानिक केवल डेटा पर केंद्रित है और यह हमें क्या बता सकता है। हालाँकि, डेटा विज्ञान, डेटा विश्लेषण की तुलना में कहीं अधिक दूरगामी और महत्वाकांक्षी है, न केवल डेटा जो कहता है, बल्कि उसका अर्थ भी देखता है। यही है, डेटा वैज्ञानिक कार्य-कारण को समझने के लिए उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते हैं, और यहां तक ​​कि भविष्य के कार्यों पर सिफारिशें भी करते हैं। डेटा विज्ञान भी केवल व्यवसाय तक ही सीमित नहीं है; यह क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू होता है, और आवश्यक रूप से विशिष्ट निर्णयों को सूचित करने का प्रयास नहीं करता है - उदाहरण के लिए, एक संक्रामक रोग के प्रसार को मॉडलिंग करके, एक डेटा वैज्ञानिक महामारी विज्ञानियों को इसके भविष्य के विकास की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है, इसके लिए आवश्यक रूप से कोई सिफारिश किए बिना। इसके बारे में करना।

लेकिन लगभग हर मामले में, डेटा साइंस डेटा के बड़े सेट में खुदाई करने के बारे में है। इस तरह, डेटा विज्ञान एक अर्थ में व्यावसायिक विश्लेषण की तुलना में अधिक सामान्य है - क्योंकि यह व्यवसाय के अलावा अनुसंधान के कई अन्य क्षेत्रों पर लागू होता है - लेकिन दूसरे अर्थ में, डेटा विज्ञान अधिक विशिष्ट है, क्योंकि यह डेटा माइनिंग से क्या प्राप्त कर सकता है, इस पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जाता है। , और अन्य तरीकों से प्राप्त की जा सकने वाली व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के प्रकारों पर कम, या विभिन्न वैचारिक मॉडल के संदर्भ में लागू होने पर डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि का क्या अर्थ है।



जबकि व्यावसायिक विश्लेषण में डेटा विश्लेषण का एक बड़ा सौदा शामिल है - और वास्तव में डेटा विश्लेषण पर आधारित कहा जा सकता है - यह उस डेटा के लिए एक व्यापक संदर्भ पर विचार करता है: डेटा विश्लेषक डेटा में हेरफेर करने की उनकी क्षमता में अत्यधिक विशिष्ट है, जो निश्चित रूप से एक है एक व्यवसाय विश्लेषक के लिए महत्वपूर्ण कौशल, लेकिन एक व्यवसाय विश्लेषक यह भी देखता है कि डेटा किसी संगठन के बड़े संचालन में फिट बैठता है - जिसमें ऐसे पहलू शामिल हैं जो डेटा के बड़े सेट, जैसे संगठनात्मक संरचना या वर्कफ़्लो प्रोटोकॉल द्वारा आवश्यक रूप से कैप्चर नहीं किए जाते हैं। वास्तव में, डेटा विश्लेषक डेटा को सार्थक अंतर्दृष्टि में बदलने में एक समर्थक है, जबकि व्यापार विश्लेषक यह देखता है कि वास्तविक दुनिया में उन अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से कैसे लागू किया जा सकता है।

कौन अधिक कमाता है, डेटा वैज्ञानिक या व्यावसायिक विश्लेषक?

डेटा वैज्ञानिकों के पास अधिक शिक्षा और उच्च स्तर की विशेषज्ञता है, और इसलिए उन्हें उच्च वेतन मिलता है। अधिकांश क्षेत्रों की तरह, हालांकि, आपके अनुभव के स्तर, और जिस शहर, कंपनी और क्षेत्र में आप काम कर रहे हैं, उसके आधार पर वेतन में काफी भिन्नता है।

तीन वेतन रिपोर्टिंग साइटों (ग्लासडोर, इंडिड, और न्यूवू) के एक नमूने में, हमने पाया कि लॉस एंजिल्स, न्यूयॉर्क या टोरंटो जैसे बड़े शहरी क्षेत्रों में काम करने वाले व्यावसायिक विश्लेषक लगभग $86,000, $87,000, और $71,000 के औसत वेतन की उम्मीद कर सकते हैं। , जबकि समान तीन स्थानों पर काम करने वाला एक डेटा वैज्ञानिक क्रमशः $132,000, $137,000, और $101,000 के औसत वेतन की अपेक्षा कर सकता है।



दूसरे शब्दों में, जब समग्र रूप से दो क्षेत्रों के बारे में बात की जाती है, तो डेटा विज्ञान का वेतन प्रीमियम लगभग 50 प्रतिशत होता है। लेकिन यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, इनमें से प्रत्येक पदनाम और भौगोलिक क्षेत्रों के भीतर भी, वेतन एक विस्तृत घंटी वक्र के साथ वितरित किया जाता है जो दसियों हज़ार डॉलर तक फैल सकता है - इसलिए एक अधिक अनुभवी व्यापार विश्लेषक एक जूनियर डेटा वैज्ञानिक से अधिक कमाने की उम्मीद कर सकता है। .

Kategori: समाचार