Hay una serie de diferencias entre los científicos de datos y los analistas de negocios, los dos roles de análisis de negocios más comunes, pero en un nivel alto, puede pensar en la distinción como similar a un investigador médico y un técnico de laboratorio. Uno utiliza la experimentación y el método científico para buscar nuevos descubrimientos potencialmente revolucionarios, mientras que el otro aplica el conocimiento existente en un contexto operativo.
Científico de datos versus analista de negocios se reduce a los reinos que habitan. Los científicos de datos profundizan en grandes conjuntos de datos y utilizan la experimentación para descubrir nuevos conocimientos en los datos. Los analistas de negocios, por otro lado, generalmente usan herramientas de análisis de autoservicio para revisar conjuntos de datos seleccionados, crear informes y visualizaciones de datos, e informar hallazgos específicos, como ingresos por trimestre o ventas necesarias para alcanzar los objetivos.
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos lleva los programas de análisis y almacenamiento de datos al siguiente nivel: ¿Qué dicen realmente los datos sobre la empresa? ¿Es la empresa capaz de descifrar datos relevantes de datos irrelevantes?
Un científico de datos debería poder aprovechar el almacén de datos empresarial para profundizar en los datos que surgen o analizar nuevos tipos de datos almacenados en clústeres de Hadoop y otros sistemas de big data. Un científico de datos no solo informa sobre los datos como lo hace un analista de negocios clásico, sino que también brinda información empresarial basada en los datos.
Un trabajo de científico de datos también requiere un fuerte sentido comercial y la capacidad de comunicar conclusiones basadas en datos a las partes interesadas del negocio. Los científicos de datos sólidos no solo abordan los problemas comerciales, sino que también identificarán los problemas que tienen más valor para la organización. Un científico de datos juega un papel más estratégico dentro de una organización.
Los científicos de datos examinan todos los datos disponibles con el objetivo de descubrir una información previamente oculta que, a su vez, puede proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Los científicos de datos no solo recopilan datos e informan sobre ellos, sino que también los miran desde muchos ángulos, determinan lo que significan y luego recomiendan formas de aplicar los datos. Estos conocimientos podrían conducir a un nuevo producto o incluso a un modelo de negocio completamente nuevo.
Los científicos de datos aplican modelos avanzados de aprendizaje automático para automatizar procesos que anteriormente tomaban demasiado tiempo o eran ineficientes. Utilizan herramientas de procesamiento y programación de datos, a menudo de código abierto, como Python, R y TensorFlow, para desarrollar nuevas aplicaciones de ciencia de datos que aprovechan los avances en inteligencia artificial. Estas aplicaciones pueden realizar una tarea como la transcripción de llamadas a una línea de servicio al cliente mediante el procesamiento de lenguaje natural o la generación automática de texto para campañas de correo electrónico.
¿Qué hace un analista de negocios?
Un analista de negocios, un título que a menudo se usa de manera intercambiable con analista de datos, se enfoca más en brindar información operativa a las líneas de negocios utilizando conjuntos de datos más pequeños y específicos. Por ejemplo, un analista de negocios vinculado a un equipo de ventas trabajará principalmente con datos de ventas para ver cómo se desempeñan los miembros individuales del equipo, identificar a los miembros que podrían necesitar entrenamiento adicional y buscar otras áreas en las que el equipo pueda mejorar su desempeño.
Los analistas comerciales suelen utilizar herramientas de visualización de datos y análisis de autoservicio. Con estas herramientas, los analistas comerciales pueden crear informes y cuadros de mando que los miembros del equipo pueden utilizar para realizar un seguimiento de su desempeño. Normalmente, la información contenida en estos informes es retrospectiva en lugar de predictiva.
Formación, herramientas y tendencias de científicos de datos frente a analistas de negocios
Para convertirse en un analista de negocios, necesita estar familiarizado con las estadísticas y los fundamentos básicos del análisis de datos, pero existen muchas herramientas de análisis de autoservicio que hacen el trabajo matemático pesado por usted. Por supuesto, debe saber si es estadísticamente significativo unir dos conjuntos de datos separados y debe comprender la distinción entre correlación y causalidad. Pero, en general, no es necesario tener un profundo conocimiento de las matemáticas.
Para convertirse en un científico de datos, por otro lado, necesita una sólida formación en matemáticas. Esta es una de las principales diferencias en la cuestión de los científicos de datos frente a los analistas comerciales.
Muchos científicos de datos tienen doctorados en algún campo de las matemáticas. Muchos tienen experiencia en física u otras ciencias avanzadas que se apoyan en gran medida en la inferencia estadística.
Los analistas de negocios generalmente pueden adquirir las habilidades técnicas que necesitan en el trabajo. Ya sea que una empresa use Tableau, Qlik o Power BI, las tres plataformas de análisis de autoservicio más comunes, u otra herramienta, la mayoría usa interfaces gráficas de usuario diseñadas para ser intuitivas y fáciles de aprender.
Los trabajos de ciencia de datos requieren una formación técnica más específica. Además de la educación matemática avanzada, los científicos de datos necesitan habilidades técnicas profundas. Deben ser competentes en varios lenguajes de codificación comunes, incluidos Python, SQL y Java, que les permiten ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático contra big data almacenados en Hadoop u otras plataformas de gestión de datos distribuidos. La mayoría de las veces, los científicos de datos adquieren estas habilidades de un plan de estudios de ciencias de la computación de nivel universitario.
Sin embargo, las tendencias en el análisis de datos están comenzando a colapsar la línea entre la ciencia de datos y el análisis de datos. Cada vez más, las empresas de software están introduciendo plataformas que pueden automatizar tareas complejas mediante el aprendizaje automático. Al mismo tiempo, el software de autoservicio admite una funcionalidad analítica más profunda, lo que significa que los científicos de datos utilizan cada vez más herramientas que antes eran exclusivas para los analistas de negocios.
Las empresas a menudo informan del mayor éxito analítico cuando combinan equipos, por lo que los científicos de datos que trabajan junto con los analistas comerciales pueden producir beneficios operativos. Esto significa que las distinciones entre científicos de datos y analistas de negocios podrían volverse menos importantes a medida que pasa el tiempo, una tendencia que puede resultar beneficiosa para las empresas.
