डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक के बीच अंतर
डेटा किसी भी व्यवसाय के विकास में तेजी से एक प्रमुख भूमिका निभा रहा है। डेटा को अपने रुझानों के साथ समझा जा सकता है, इसके लिए बहुत सारे विश्लेषण और अनुसंधान की आवश्यकता होती है। इसके लिए विशेष कौशल की आवश्यकता होती है जो डेटा के पैटर्न को समझने में मदद करते हैं और इस निष्कर्ष पर आते हैं कि डेटा व्यवसाय के विकास को कैसे बढ़ाएगा और आवश्यक परिवर्तनों में कार्यशीलताओं को कैसे बदलना होगा। यह नौकरी डेटा वैज्ञानिकों और व्यवसाय विश्लेषकों द्वारा पारस्परिक रूप से किया जाता है। यद्यपि ये दोनों भूमिकाएं किसी भी क्षेत्र के विस्तार में मदद करती हैं, लेकिन दोनों डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक की अपनी भूमिकाएं और जिम्मेदारियां होती हैं जो अपने तरीके से भिन्न होती हैं। हमें डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक के बीच मतभेदों को समझने दें। यद्यपि इन दोनों नौकरियों का मुख्य आदर्श व्यवसाय विकास है, लेकिन वास्तविक कार्य में भिन्नता को और देखा जाएगा।
डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक के बीच अंतर 5 नीचे दिया गया है
डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक के बीच महत्वपूर्ण अंतर
हालांकि इन दोनों भूमिकाओं में डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक के बीच अंतर होता है, निम्नलिखित तरीकों से भिन्न होता है:
- एक डेटा वैज्ञानिक को बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, गणितीय और सांख्यिकीय संचालन का उपयोग करके आवश्यक परिवर्तनों को कुशल बनाने और बनाने में सक्षम होना चाहिए।उन्हें नए पैटर्न खोजने और भविष्य की भविष्यवाणियों की भी आवश्यकता है। उनके पास तकनीकी ज्ञान होना चाहिए और पायथन , आर इत्यादि जैसी भाषाओं को भी जानना चाहिए । दूसरी तरफ, व्यवसाय विश्लेषकों को अंत व्यवसाय के अंत का ज्ञान होना चाहिए। उन्हें इसके साथ परिवर्तनों के प्रभावों को जानना चाहिए और उन परिवर्तनों को लाने की कोशिश करना चाहिए जो ग्राहक के साथ-साथ कर्मचारी उत्पादकतामें वृद्धि करेंगे । उन्हें हितधारकों के साथ लगातार सहयोग करना और संवाद करना चाहिए और जरूरतों की एक स्पष्ट तस्वीर है। उन्हें आईटी सिस्टम को डिजाइन करने में भी मदद करनी चाहिए व्यवसाय के दृष्टिकोण से और उनके साथ समन्वय।
- डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता तब आई जब हमारे पास डेटा और आईटी उद्योग के बीच सिंक्रनाइज़ेशन की लगातार बढ़ती आवश्यकता थी।किसी कंपनी में सभी विभागों को इन दिनों डेटा विश्लेषक की आवश्यकता होती है। वे अपने प्रोग्रामिंग के माध्यम से एक परिष्कृत विश्लेषण प्रदान करते हैं विशेषज्ञता और आईटी उद्योग से किसी भी इनपुट के इंतजार किए बिना। उन्हें सिर्फ डेटा की आवश्यकता होती है और वे अपने विश्लेषण के साथ आगे बढ़ सकते हैं जो संगठन को एक नए प्रतिस्पर्धा स्तर पर लाएगा और छिपे हुए रुझानों और पैटर्नों को भी सामने लाएगा जो संगठन को बाजार में नेतृत्व करने में मदद करेंगे। व्यवसाय के मौजूदा कामकाज में बदलाव लाने के लिए व्यवसाय विश्लेषकों की आवश्यकता है। उन्हें वर्तमान प्रथाओं का विश्लेषण करना चाहिए और एक परिवर्तन लाने चाहिए जो संगठन के लिए अधिक प्रभावी और लाभदायक होगा। उन्हें परियोजना ग्राहक, अंतिम उपयोगकर्ता और विषय विशेषज्ञ विशेषज्ञों के साथ प्रश्नों के साथ आना चाहिए। इसके बाद, एकत्रित की जाने वाली कुल आवश्यकताओं को परिभाषा और परिवर्तन की आवश्यकता के साथ दस्तावेज करने की आवश्यकता है। व्यवसाय विश्लेषकों वे हैं जो परियोजना कार्यक्रमों में अनुमान लगाने के लिए सटीकता लाते हैं।
- डेटा वैज्ञानिकों के कर्तव्यों में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल होता है जहां उन्हें डेटा का पता लगाने और डेटा से छिपे हुए विवरण ढूंढने की आवश्यकता होती है जो वर्तमान प्रवृत्तियों को प्रकट करेंगे और उन्हें मॉडल पैटर्न में भी मदद करेंगे जो बदले में भविष्य की सिफारिशों की भविष्यवाणी करने में मदद करेंगे। उन्हें मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में अच्छी तरह से जाना चाहिएजो बाजार में उच्च लाभ रखने के लिए विश्लेषिकी अनुप्रयोगों के निर्माण में मदद करेगा। उन्हें तकनीकी निष्कर्षों को बिक्री और विपणन टीमों को संवाद करना होगा। एक व्यवसाय विश्लेषक को हितधारकों की पहचान करने, आवश्यकताओं का विश्लेषण और दस्तावेज करने की आवश्यकता होती है। उन्हें प्रस्तावित समाधानों का मूल्यांकन करना होगा और उन्हें सभी हितधारकों के साथ संवाद करना होगा। एक बार ऐसा करने के बाद वे विकास टीम के साथ परिवर्तन और समय सीमा के साथ पालन करेंगे। उन्हें उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण करने और ग्राहक से स्वीकृति प्राप्त करने की भी उम्मीद है। इसके बाद, वे उपयोगकर्ता मैनुअल और अंतिम दस्तावेज बनाने के लिए भी जिम्मेदार हैं।
- डेटा उपकरण का उपयोग करने वाले मुख्य उपकरण डेटावेयरहाउसिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन , मशीन लर्निंग और पायथन , आर और एसक्यूएल जैसी भाषाएं हैं । दूसरी ओर, व्यवसाय विश्लेषकों के पास वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर जैसे आई राइज, जामा, बिटआईप्ल्यूज है जो विभिन्न उद्योगों में समाधान प्रदान करने में मदद करता है।
डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा वैज्ञानिक | व्यवसाय विश्लेषक |
| मूल अंतर | डेटा वैज्ञानिक नई चीजों को खोजने के बारे में है, नए डेटा का एक प्रकाशन जो जटिल समस्याओं को हल करेगा।केवल अवलोकन के माध्यम से आंकड़ों के माध्यम से निष्कर्ष निकालना और धीरे-धीरे सही अनुकूलित समाधान तक पहुंचना डेटा वैज्ञानिक का काम है | व्यवसाय विश्लेषकों आईटी और व्यवसाय हितधारकों के बीच एक मंच है। उन्हें एक गहन व्यवसाय ज्ञान होना चाहिए और पैसे की कीमत पाने और आईटी उद्योग में किए गए विकास के लिए मूल्य लाने के लिए प्रश्नों की मांग करने में शामिल होने की आवश्यकता है। |
| आवश्यकता | एक डेटा वैज्ञानिक को सभी नवीनतम उपकरणों, एसक्यूएल के बारे में ज्ञान होना चाहिए और यदि आवश्यक हो तो उन्हें कोड करने की आवश्यकता हो सकती है। उन्हें गणित और सांख्यिकी के गहन ज्ञान होना चाहिए। | व्यवसाय विश्लेषकों को किसी भी तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं हो सकती है। उन्हें परिवर्तनों का आकलन करने, व्यावसायिक मामलों के विकास और कार्यात्मक परिप्रेक्ष्य से एक परियोजना में नई आवश्यकताओं या परिवर्तनों को परिभाषित करने में सहज होना चाहिए। |
| इतिहास | डेटा विश्लेषण हालांकि इन दिनों एक नया क्रोध प्रतीत होता है, यह 1962 की तारीख है जब जॉन तुकी ने ‘डेटा विश्लेषण का भविष्य’ लिखा था। पोस्ट करें कि इसके बारे में उल्लेख किया गया था और यह 2006 से 2011 तक अब तक चल रहा है, जहां डेटा वैज्ञानिक सबसे ज्यादा नौकरी प्रोफाइल हैं। | व्यवसाय विश्लेषकों ने 1970 के दशक में बढ़ते हुए जब सभी मैन्युअल प्रक्रियाओं को दस्तावेज करना शुरू किया। उन्हें दोहराए गए कार्यों को स्वचालित करने, समस्याओं की पहचान करने और व्यावसायिक आवश्यकताओं की कीमत पर अच्छी गुणवत्ता वाली तकनीक प्रदान करने की आवश्यकता मिली। 1980 के दशक के दौरान व्यवसाय विश्लेषकों ने व्यावसायिक लक्ष्यों का समर्थन करने और आईटी संसाधनों और व्यावसायिक संसाधनों के बीच मध्यस्थ बनने के लिए विकसित किया। |
| जिम्मेदारियों | डेटा वैज्ञानिक को बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने और निकालने के लिए होता है। इसके लिए एसक्यूएल के डेटासेट को अलग करने के लिए गहन ज्ञान की आवश्यकता है। उनके पास मशीन सीखने का उन्नत ज्ञान होना चाहिए ताकि वे स्वयं डेटा में परिवर्तन कर सकें और गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। | व्यवसाय विश्लेषकों को आवश्यकताओं को इकट्ठा करने और तैयार करने की आवश्यकता है। उन्हें दस्तावेजों को तैयार करना होगा और सभी आवश्यकताओं का विश्लेषण और मॉडल करना होगा। पोस्ट विश्लेषण उन्हें आवश्यक परिवर्तनों को लेना चाहिए और इसे आईटी टीम को देना चाहिए।एक बार परिवर्तन किए जाने के बाद उन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए स्वीकृति परीक्षण करना होगा कि आवश्यकताओं को पूरा किया गया है या नहीं। |
| उपकरण | डेटा वैज्ञानिकों के उपकरण डेटा वेयरहाउसिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग के अलावा अन्य कोई नहीं हैं। | ब्लूप्रिंट, एक्सक्चर, बिट आवेग इत्यादि जैसे व्यावसायिक विश्लेषण के लिए कई उपकरण हैं जो उत्पादकता में सुधार करते हैं। |
निष्कर्ष – डेटा वैज्ञानिक बनाम व्यवसाय विश्लेषक
इस प्रकार, डेटा वैज्ञानिक और व्यावसायिक विश्लेषकों दोनों एक व्यवसाय के मूल्य में वृद्धि का काम करते हैं। वे जो भूमिकाएं और जिम्मेदारियां करते हैं वे एक संगठन को अपना मूल्य जानने में मदद करते हैं और वे अपने बाजार मूल्य में सुधार और बढ़ने का एक तरीका प्रदान करते हैं। व्यवसाय विश्लेषकों द्वारा प्रक्रिया में सुधार और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा की गई भविष्यवाणियों में कंपनी को एक सुरक्षित उपस्थिति और उज्जवल भविष्य रखने में सहायता मिलती है।
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