ビジネス アナリストとデータ アナリストはどちらも、それぞれの企業におけるデータ主導の意思決定をサポートします。 どちらのポジションも需要が高く、高額な報酬が支払われることもよくあります。 この記事では、データ アナリスト、ビジネス アナリスト、データ サイエンティストの役割、特徴、給与、および職業としてどちらかに従うことを決定する理由を検討します。
データアナリストとビジネスアナリスト
ビジネス アナリストとデータ アナリストはどちらも、それぞれの企業におけるデータ主導の意思決定をサポートします。 ビジネス アナリストはビジネス上の問題に対処し、解決策を提案する可能性が高くなりますが、データ スペシャリストは通常、データ自体をより直接的に扱います。 どちらのポジションも需要が高く、高額な報酬が支払われることもよくあります。
業界スペシャリストとデータ アナリストの役割は同等であり、業界によってはこれらのフレーズを同義的に使用する場合があります。 さらに、どちらの種類のアナリストも企業の選択肢を増やすためにデータを使用しますが、その方法は異なります。
データアナリストは何をしますか？
企業の意思決定を支援するために、データ アナリストは既存のデータを収集、純化、分析、視覚化して提示します。 有能なデータ アナリストは、収集した情報を使用して、意思決定者が最適な行動方針を決定するのに役立つ情報を提供します。 データ アナリストの一般的なタスクは次のとおりです。
- 会社の経営陣や関係者と協力しながら問題やビジネス要件を定義する
- データの検索と取得
- データのクリーンアップと分析の準備
- データのパターンと傾向の検索
- 視覚化を使用してデータをより理解しやすくする
- データから魅力的な物語を生み出す方法でデータを提示する
ビジネスアナリストは何をしますか？
ビジネス アナリストは、企業が問題、チャンス、解決策を見つけるのを支援します。 彼らは次の方法でこれを達成します。
- 組織の現在の業務と IT インフラストラクチャを評価する
- 手順を検討し、チームメンバーと話し合って改善が必要な領域を見つける
- 経営陣およびその他の重要なステークホルダーに結論と提案を提供する。
- 会社の意思決定を支援する財務的および視覚的な表現を作成する
- 新しいシステムに関する従業員の指導とトレーニング
データアナリストとビジネスアナリストの違い
ビジネス アナリストとデータ アナリストはどちらもデータを扱いますが、その使用方法には大きな違いがあります。 データは、企業がより適切なビジネス上の意思決定を行うのを支援するために業界研究者によって使用されます。 一方、データ アナリストは、ビジネスが独立した意思決定に評価および使用できるようにデータを取得および分析することに関心を持っています。
ノースイースタン大学の臨床准教授で情報およびデータ サイエンス プログラムのディレクターを務める Martin Schedlbauer 氏は、「最も単純に言えば、データはビジネス スペシャリストにとっては目的を達成するための手段ですが、データ アナリストにとってはビジネスが目的です。」と述べています。
ビジネスアナリストまたはデータアナリストとしてのキャリアを選択する方法
ビジネス アナリストとデータ アナリストのどちらの専門的な道があなたにとって最適ですか? 決定するには、次の XNUMX つのことを考慮する必要があります。
- 学業と雇用の両方におけるあなたの経歴
- あなたの追求
- 生きていくためにやりたいこと
#1. 自分の過去を考慮に入れてください。
IT 人材派遣会社ラサール ネットワークのテクノロジー サービス ディレクターであるブレイク アンゴブ氏によると、ビジネス アナリストとデータ アナリストは通常、多様な学歴や職業的背景を持っています。 たとえば、業界研究者 (システム アナリストと呼ばれることもあります) は通常、ビジネス関連分野の学士号を取得しています。 彼らはさまざまなことに精通しています プログラミング言語、 ただし、彼らは必ずしもその専門家ではなく、主に企業プロセスを改善するためにデータを使用します。
ソフトウェア パッケージを設計したり、新しい CRM を実装したりするために、「ビジネス アナリストはビジネスから要件を受け取り、ビジネス チームと技術チームの間で作業する場合があります」と Angove 氏は付け加えます。 一方、データ アナリストは、パターンを見つけ、グラフを作成し、企業が意思決定に使用できるプレゼンテーションを提供するために、大量のデータの分析に日々費やしています。 これらの個人は通常、大学院の学位を取得しており、数学、物理学、プログラミング、データベース、モデリング、予測分析に関してより深い背景を持っています。 彼らは通常、STEM のバックグラウンドを持っています。
#2. 自分の興味を念頭に置いてください。
あなたは統計や数字に重点を置いていますか、それとも企業の問題解決に重点を置いていますか?
Schedlbauer 氏によると、ビジネス アナリストは企業環境での仕事が大好きで、問題の解決策を見つけることに熱心に取り組んでいます。 たとえば、新しいワークフローの実装の計画、調整、指導を担当する場合があります。 これらの人々は生まれつきのコミュニケーターであることが多く、技術情報を利害関係者に簡単な方法で説明できなければならないため、これは重要です。 データ アナリストは数値を動機とし、プログラミングや統計などの分野の専門家です。 会社のデータの保護者として、彼らはデータベースに精通しており、複雑で関連性のないソースから情報を収集することに強い関心を持っています。 Schedlbauer 氏によると、データ アナリストにとっては、自分が携わっているセクターに強い関心を持ち、深い知識を持つことが重要です。
#3. キャリアの選択肢について考えてみましょう。
業界研究者とデータアナリストには、高賃金などの共通点があるにもかかわらず、潜在的なキャリアパスは異なります。 Angove 氏は、ビジネス アナリストの初心者レベルの役割は、プログラミングにおける豊富な経験が期待されていないため、データ アナリストよりも給与が若干低くなる可能性があると説明しています。 ただし、上級職や競争の激しい業界の場合、収入は 2022 桁を超える場合があります。 Robert Half の 110,000 年の給与報告書によると、テクノロジー分野で働く中級レベルの ERP ビジネス アナリストの標準的な給与は XNUMX ドルです。
ビジネス アナリストの立場から分析に重点を置いた立場に移行するには、多くの場合、高度な学位と認定資格が必要です。 さらに、データアナリストは安定したキャリアを持ち、良い生活を稼いでいます。 たとえば、テクノロジー業界のデータ アナリストの一般的な給与範囲は、87,500 ドルから 126,250 ドルです。 これらの専門家は主にデータベースを操作するため、R や Python などの追加のプログラミング言語を学習することで成長できます。 さらに、さらに学位を取得すると、データ アナリストは開発者やデータ サイエンティストとしての雇用に簡単に移行できます。
データアナリストとビジネスアナリストの給与
ビジネス アナリストの予測給与はデータ アナリストの予測給与とは異なります。 頻繁にチームを管理し、追加の活動を行うことを考えると、業界研究者はデータ アナリストよりも多くの収入を得ている可能性があります。 データアナリストの平均年収は55,128ドルですが、業界研究者の平均年収は71,590ドルです。 これらの給与は、地域、経験、学歴、勤務先によって異なる場合があります。 大都市では、アナリストはより良い仕事の可能性とより高い給与を見つけることができます。 たとえば、ビジネス アナリストの給与のトップ XNUMX 都市は次のとおりです。
- オンタリオ州トロント: 年間 77,874 ドル
- アルバータ州カルガリーでの年収: 76,167ドル
- オンタリオ州オタワでの年収: 77,146ドル
- ケベックシティ、モントリオール: 年間 76,955 ドル
- アルバータ州エドモントンでの年収: 74,964ドル
データ アナリストの給与上位 XNUMX 都市は以下のとおりです。
- オンタリオ州トロントでは年間86,904ドル
- オンタリオ州ミシサガ：年間81,379ドル
- ブリティッシュコロンビア州バンクーバー：年収77,000ドル
- アルバータ州、エドモントン: 年間 68,213 ドル
- オンタリオ州のマーカム：年間63,129ドル
ビジネスアナリスト vs データサイエンティスト
ビジネス アナリストとデータ サイエンティストの間には違いがあります。 ビジネス アナリストは、企業の継続的に変化する要件を分析し、それらの変化の実践を支援する専門家です。 会社の計画を実行するために、商業組織内のさまざまな部門間の通信リンクとして機能します。 アルゴリズムの作成とデータからの推論は、データ サイエンティストの管轄下にあります。 データ サイエンティストの目標は、データ セットを分析して理解することで複雑なデータ パターンを明らかにすることであるため、データ サイエンティストはさまざまな学際的なスキル セットに精通している必要があります。
これらの職業はそれぞれデータ収集、推論構築、データ モデリングを必要とするため、実際には多くの点で非常に似ています。 データ サイエンティストとビジネス アナリストは、重複する研究分野と補完的なスキル セットを持っています。 データ サイエンティストと業界研究者は緊密に連携して、企業のあらゆる状況において戦略を理解し、実行に移します。 これら XNUMX つの分野のどちらが自分に適しているかを判断するために、野心的な専門家は、これら XNUMX つの分野間の差異を考慮する必要があります。 通常、キャリアの浅い人はデータ サイエンスに参入できますが、データ サイエンスの経験がある人は、 事業開発、テクノロジー、プロジェクト管理はビジネス分析により適しています。
ビジネスアナリストとデータサイエンティストの給与
データ サイエンティストは、高度な教育と専門レベルにより、ビジネス アナリストよりも高い給与を受け取ることがよくあります。 ただし、ほとんどの職業と同様、給与は専門知識のレベル、勤務する都市、企業、業界によって大きく異なります。同じ 132,000 つの拠点で働くデータ サイエンティストの平均給与は約 137,000 ドルであることがわかりました。 101,000 つの給与報告サイト (Glassdoor、Indeed、Neuvoo) のサンプルによると、同じ 86,000 つの拠点で働く業界研究者の平均給与は、それぞれ約 87,000 ドル、71,000 ドル、XNUMX ドルと予想されます。 ）。
言い換えれば、50 つの分野の給与を比較すると、データ サイエンスの方が XNUMX% 近く高いということになります。 経験豊富な企業研究者は、若手のデータ サイエンティストよりも多くの収入を期待するかもしれませんが、給与は幅広い釣り鐘曲線に沿って分布しており、これらの各役職や地域内であっても、数万ドルの幅があることを覚えておくことが重要です。
ビジネスデータアナリスト
ビジネス データ アナリストによると、組織のビジネス プロセスは拡張、最適化、改善される必要があります。 彼らは多くの場合、サプライチェーン管理を含む特定の企業責任を割り当てられます。 カスタマーサービスe、または国際的なビジネス手順。
ビジネス データ アナリストは通常、同等の手法を利用し、ビジネス アナリストが対処しようとする問題と同様の問題に取り組みます。 ビジネス アナリストとビジネス データ アナリストの間には、次の大きな違いがあることに注意する必要があります。
分析スキルと概念的スキル:
- ビジネス データ アナリストは、問題の検索により多くの時間を費やします。
- 通常、ビジネス アナリストは、すでに特定されている問題に対処します。
技術的なスキル：
- ビジネス データ アナリストは、R や Python などのプログラミング言語や Excel や SQL などのデータベース ツールを使用して、新しいデータ セットを収集し、調査します。
- 通常、ビジネス アナリストは、自分専用に用意されたデータ セットを操作します。
企業ビジネスデータアナリスト分野への参入
ビジネス データ アナリストになるまでの道はさまざまです。 ビジネス データ アナリストとしての就職を希望する場合は、通常、ビジネス、エンジニアリング、テクノロジー、数学、コンピューター サイエンス、または同様の分野で学士号を取得することが求められます。 雇用主によっては、データ分析やコンピューター サイエンスなどの関連科目で MBA または大学院学位を取得した人材を、より高いレベルの職に求める場合があります。 多くの企業では、同等の経験 (数年の実務経験と定義できる) を持つ応募者も考慮に入れる場合があります。
専門分野で働き始めている場合でも、転職を考えている場合でも、現在の道を進んでいる場合でも、自分の継承可能なスキルと開発する必要があるスキルを評価することは、資格を実現するための第一歩です。
データアナリストとビジネスアナリストのどちらが優れていますか?
ビジネス アナリストは業界の問題に対処し、解決策を提案する可能性が高くなりますが、データ アナリストは通常、データ自体をより直接的に操作します。 どちらのポジションも需要が高く、高収入の場合が多いです。
ビジネスアナリストはデータアナリストよりも難しいですか?
通常、高度な技術的能力に対する要件はデータ アナリストよりも低いですが、ビジネス アナリストは少なくとも分析で使用されるテクノロジについての実用的な認識を持っている必要があります。
データアナリストはビジネスアナリストになれるのでしょうか?
はい、データの分析とキュレーションは高収入で、頻繁にやりがいのある職業です。 しかし、これらの職業はストレスが少ないことが多いことをご存知ですか? それはキャリアの幸福と長寿につながります。
データアナリストはストレスの多い仕事ですか?
全体として、データ分析を実行するのは難しいかもしれませんが、やりがいもあるかもしれません。 データ アナリストは、ストレスをコントロールする努力をすることで、実りある満足のいく職業に就くことができます。
データアナリストにはコーディングが必要ですか?
通常、データ分析のポジションにコーディング スキルは必要ありませんが、一部のデータ アナリストは日常的にコーディング スキルを必要とします。
ビジネスアナリストはコーディングも行いますか?
ほとんどのビジネス アナリストはさまざまなツールやプラットフォームに関する知識が必要ですが、コーディングは必ずしも必要なスキルではありません。 ビジネス アナリストの通常の XNUMX 日をそれほど費やす必要はありません。
ビジネスアナリストはITの仕事ですか?
ビジネス アナリストが情報テクノロジー分野に集中することを選択しない限り、ビジネス アナリストの役割は IT キャリアではありません。 その場合の肩書はITビジネスアナリストとなります。
データアナリストはITの仕事ですか?
ほとんどのビジネス アナリストはさまざまなツールやプラットフォームに関する知識が必要ですが、コーディングは必ずしも必要なスキルではありません。 ビジネス アナリストの通常の XNUMX 日をそれほど費やす必要はありません。
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