Il messaggio è chiaro. Il tuo MBA è incompleto a meno che non ci aggiunga un po 'di Business Analytics.
Meno di un mese fa, McKinsey ha pubblicizzato posizioni globali per laureati MBA (Marketing e Finanza) che comprendono la scienza dietro il processo decisionale. In altre parole, l'azienda era alla ricerca di professionisti che capissero gli strumenti analitici e avessero familiarità con i concetti di data science, in altre parole, professionisti di Business Analytics.
Business Analytics: ha senso sia per il business che per l'IT
Un analista aziendale utilizza in genere per individuare le tendenze, gestire un dashboard di reporting e garantire che i dati siano presentati in modo personalizzato e significativo per il consumo da parte dei reparti aziendali e IT di un'organizzazione. Oggi, questa è un'abilità integrale che ci si aspetta dai titolari di un MBA. Secondo KPMG, i titolari di MBA devono essere sufficientemente tecnici per parlare la lingua della scienza dei dati e devono anche sapere come utilizzare i dati per risolvere i problemi aziendali e fornire risultati.
Analista aziendale contro scienziato dei dati
Il ruolo di a Analista di affari implica la ricerca e l'estrazione di informazioni preziose da fonti di dati per spiegare le prestazioni aziendali (presenti e future). Un analista aziendale determina anche il giusto approccio per migliorare il business.
Gli analisti aziendali hanno esperienza nel settore ma capacità statistiche limitate. Questa lacuna è colmata Scienziati dei dati che sono statistici avanzati.
PER Data Scientist sviluppa e distribuisce algoritmi utilizzando la programmazione statistica che supporta i piani dell'analista aziendale. Un Data Scientist automatizza i piani e i modelli dell'analista dei dati per aiutare l'azienda a migliorare la produzione e le prestazioni.
burattino vs ansible vs chef
Espansione dei ruoli in Business Analytics
Per i titolari di MBA, in particolare provenienti da ambienti finanziari e di marketing, avere familiarità con analisi e statistiche di base è un must. Ciò può variare dalla conoscenza avanzata di Excel alle competenze relative a strumenti come R e SPSS. Una panoramica della visualizzazione strumenti come Tableau sarà di grande aiuto. Detto questo, il ruolo di un analista aziendale sta cambiando rapidamente e i confini tra un analista aziendale e un data scientist si stanno sfumando, giorno dopo giorno.
La descrizione del lavoro di un analista aziendale tradizionale era più incentrata sull'utilizzo di un sistema o di un insieme di sistemi per ricavare dati e presentarli all'azienda. Oggi hanno l'opportunità di spostarsi verso il lato Tech apprendendo le competenze necessarie per creare algoritmi avanzati e comprendere concetti di e modellazione.
Con l'esperienza, un analista aziendale con un'inclinazione verso il lato tecnologico delle cose e una base in statistica e matematica, può sbloccare una carriera in Data Science che oggi è una delle più redditizie del settore.
Futuro radioso
Con gli esperti che prevedono che entro il 2020 esisteranno 40 zetabyte di dati, le carriere basate sull'analisi saranno solo alle stelle. La carenza di professionisti qualificati in un mondo che si rivolge sempre più ai dati per il processo decisionale ha portato anche all'enorme domanda di analisti aziendali e data scientist nelle start-up e nelle aziende consolidate.
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