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]

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。

併せて読みたいお勧め記事

注目されるデータサイエンティスト

• Intelがこっそり教える「データサイエンティストに必要な素質」とは
• 放射線科医は病院のデータサイエンティストになる
• データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も

アナリストは人事部門が注目？

• ナショナルインスツルメンツがクラウド人事システム採用、人事部門はどう変わった？
• 報告書が伝える人事部門の実態　「人事部門は人事ツールを使いこなせていない」

　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