Mis vahe on andmeteadlasel ja ärianalüütikal?


Vastus 1:

2015. aasta oskuste ja palkade aruanne

rollid

Nii andmeteadlased kui ka BI-analüütikud teevad visualisatsioone.

Tööriistad on lihtsalt tööriistad.

Andmeallikatega töötavad nii andmeteadlased kui ka BI analüütikud.

Andmete haldamine on lihtsalt andmete haldamine.

Programmeerimist teevad nii andmeteadlased kui ka BI analüütikud.

Kodeerimine on lihtsalt kodeerimine.

Kuid lisaks sellele eeldatakse, et andmeteadlased on statistiliselt kirjaoskajad, korraldavad katseid, tõlgendavad andmeid põhjuslikku seost silmas pidades ja - enamasti - modelleerivad.

vastutav

siin


Vastus 2:

Kas andmeteadlased vastavad meie ootustele või tekitavad suured andmed pettumust?

  • Andmeteadlased töötavad selliste Big Data tööriistade seguga nagu Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPP, traditsioonilised andmebaasid ja põhimõtteliselt kõik, mis andmeid salvestab / omab. Neil on ka tugevam tehnoloogiaoskus, kuna nad on ka programmeerijad, lisaks on neil väga tugev matemaatikaoskus, eriti statistika osas. Olen ka näinud, et andmeteadlane peaks üldiselt teadma, kuidas andmeid visualiseerida. Andmeteadlasel peab olema ka äriettevõtetest põhjalik arusaam, kuna nad töötaksid tavaliselt otse selle ettevõttega. Usun, et see on roll, mille realistlikult täidavad väga vähesed inimesed isegi ulatusliku koolituse korral. BI-analüütik oleks inimene, kes analüüsi tegemiseks teeks BI-tööriistu. Üldiselt oleks tegemist inimesega, kes on andmehalduse alal pisut haritud ja saab aru, kuidas täheskeemi modelleeritakse. See võimaldab neil teha näiteks ad-hoc analüüsi aruandlustööriista kaudu või kasutada SQL-i diagrammide, graafikute, exceli-lehtede jms loomiseks, mida ärikasutajad vajavad. Neid saab kasutada ka vahendajana äri ja IT vahel, luues uusi BI funktsioone. Põhimõtteliselt tehakse rohkem koostööd tehnoloogia ja ärikasutajatega, selle asemel, et proovida seda ühte rolli mängida.

Vastus 3:

Kas andmeteadlased vastavad meie ootustele või tekitavad suured andmed pettumust?

  • Andmeteadlased töötavad selliste Big Data tööriistade seguga nagu Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPP, traditsioonilised andmebaasid ja põhimõtteliselt kõik, mis andmeid salvestab / omab. Neil on ka tugevam tehnoloogiaoskus, kuna nad on ka programmeerijad, lisaks on neil väga tugev matemaatikaoskus, eriti statistika osas. Olen ka näinud, et andmeteadlane peaks üldiselt teadma, kuidas andmeid visualiseerida. Andmeteadlasel peab olema ka äriettevõtetest põhjalik arusaam, kuna nad töötaksid tavaliselt otse selle ettevõttega. Usun, et see on roll, mille realistlikult täidavad väga vähesed inimesed isegi ulatusliku koolituse korral. BI-analüütik oleks inimene, kes analüüsi tegemiseks teeks BI-tööriistu. Üldiselt oleks tegemist inimesega, kes on andmehalduse alal pisut haritud ja saab aru, kuidas täheskeemi modelleeritakse. See võimaldab neil teha näiteks ad-hoc analüüsi aruandlustööriista kaudu või kasutada SQL-i diagrammide, graafikute, exceli-lehtede jms loomiseks, mida ärikasutajad vajavad. Neid saab kasutada ka vahendajana äri ja IT vahel, luues uusi BI funktsioone. Põhimõtteliselt tehakse rohkem koostööd tehnoloogia ja ärikasutajatega, selle asemel, et proovida seda ühte rolli mängida.