De boodschap is duidelijk. Je MBA is onvolledig, tenzij je er een beetje Business Analytics in gooit.
Minder dan een maand geleden maakte McKinsey reclame voor wereldwijde vacatures voor MBA-afgestudeerden (marketing en financiën) die de wetenschap achter besluitvorming begrijpen. Met andere woorden, het bedrijf was op zoek naar professionals die analytische tools begrepen en vertrouwd waren met concepten van data science, met andere woorden, Business Analytics-professionals.
c ++ hoe naamruimten te gebruiken
Business Analytics: zinvol voor zowel zaken als IT
Een bedrijfsanalist gebruikt doorgaans om trends te ontdekken, een rapportagedashboard te beheren en ervoor te zorgen dat gegevens op een gepersonaliseerde, zinvolle manier worden gepresenteerd voor gebruik door de bedrijfs- en IT-afdelingen van een organisatie. Tegenwoordig is dit een integrale vaardigheid die wordt verwacht van MBA-houders. Volgens KPMG moeten MBA-houders technisch genoeg zijn om de taal van datawetenschap te spreken, en moeten ze ook weten hoe ze gegevens moeten gebruiken om zakelijke problemen op te lossen en resultaten te boeken.
Bedrijfsanalist versus gegevenswetenschapper
De rol van een Bedrijfsanalist omvat het onderzoeken en extraheren van waardevolle informatie uit gegevensbronnen om bedrijfsprestaties (heden en toekomst) te verklaren. Een Business Analist bepaalt ook de juiste aanpak om het bedrijf te verbeteren.
Bedrijfsanalisten hebben domeinexpertise maar beperkte statistische vaardigheden. Dit gat wordt opgevuld door Datawetenschappers die gevorderde statistici zijn.
NAAR Data scientist ontwikkelt en implementeert algoritmen met behulp van statistische programmering die de plannen van de Business Analyst ondersteunen. Een datawetenschapper automatiseert de plannen en modellen van de data-analist om het bedrijf te helpen de output en prestaties te verbeteren.
Rollen uitbreiden in Business Analytics
Voor MBA-houders, met name met een financiële en marketingachtergrond, is bekendheid met basisanalyses en statistieken een must. Dit kan variëren van geavanceerde kennis van Excel tot vaardigheden rond tools zoals R en SPSS. Een overzicht van visualisatie tools zoals Tableau zal een grote hulp zijn. Dat gezegd hebbende, de rol van een Business Analist verandert snel en de scheidslijnen tussen een Business Analyst en Data Scientist vervagen met de dag.
Een traditionele functiebeschrijving van een bedrijfsanalist was meer gericht op het gebruik van een systeem of een reeks systemen om gegevens af te leiden en aan het bedrijf te presenteren. Tegenwoordig hebben ze de mogelijkheid om over te schakelen naar de technische kant door de vereiste vaardigheden te leren om geavanceerde algoritmen te maken en concepten van en modellering.
Met ervaring kan een Business Analist met een neiging naar de technische kant van de dingen, en een basis in statistiek en wiskunde, een Data Science-carrière ontsluiten die vandaag een van de meest lucratieve in de branche is.
Glansrijke toekomst
Met experts die voorspellen dat er in 2020 40 zetabytes aan gegevens zullen bestaan, zullen carrières die afhankelijk zijn van analyse alleen maar door het dak schieten. Een tekort aan bekwame professionals in een wereld die steeds meer gebruikmaakt van data voor besluitvorming, heeft ook geleid tot de enorme vraag naar Business Analisten en Data Scientists bij zowel start-ups als bij gevestigde bedrijven.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
apache spark versus hadoop mapreduce
Gerelateerde berichten:
10 populairste technische vaardigheden om te beheersen in 2016