2018年05月18日 05時00分 公開
特集/連載

新規ビジネスのチャンスを得やすいのはどちら?いまさら聞けない「データサイエンティスト」と「ビジネスアナリスト」の違い

データサイエンスとビジネスアナリストの違いは、データサイエンティストがデータを深く掘り下げて、独自のビジネス解決策に行き着かなければならない点だ。もちろん違いはそれだけではない。

[Matt Mueller,TechTarget]
画像 それぞれの特徴を把握しよう

 データサイエンスとビジネスアナリストの仕事はどう違うのか。データサイエンティストになるためには、どのような訓練や教育が必要とされるのか。

 最も一般的なビジネス分析職であるデータサイエンティストとビジネスアナリストとの違いは幾つもある。だが、その違いを高いレベルで考えると、医療研究者と医療技術者との違いに例えることができる。一方は実験と科学的手法を用いて新しい、画期的な発見をもたらす可能性を秘めた研究をする。他方は既存の知識を現実の知識に当てはめる。

 データサイエンティストとビジネスアナリストの違いは、それぞれが活躍する場所の違いが挙げられる。データサイエンティストはビッグデータを掘り下げ、実験を通じてデータの中の新しい洞察を発見するのが目的だ。一方、ビジネスアナリストは一般的に、セルフサービス分析ツールを使って収集されたデータセットを検証し、報告書の作成とデータ可視化をして、四半期ごとの収益や目標を達成するために必要な売り上げなど、目的に沿った結果報告をまとめる。

データサイエンティストの仕事

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