Ո՞րն է տարբերությունը տվյալների գիտնականի և բիզնես հետախուզության վերլուծողի միջև:


պատասխանել 1:

Որակավորումների և աշխատավարձերի մասին հաշվետվություն 2015 թ

Դերը

Ինչպես տվյալների գիտնականները, այնպես էլ BI վերլուծաբանները պատկերացնում են:

Գործիքները պարզապես գործիքներ են:

Ինչպես տվյալների գիտնականները, այնպես էլ BI վերլուծաբաններն աշխատում են տվյալների աղբյուրների հետ:

Տվյալների կառավարումը պարզապես տվյալների կառավարումն է:

Ծրագրավորում են ինչպես տվյալների գիտնականները, այնպես էլ BI վերլուծաբանները:

Կոդավորումը պարզապես կոդավորում է:

Բացի այդ, տվյալների գիտնականները ակնկալվում են, որ վիճակագրորեն խնայող կլինեն, կատարեն փորձեր, կցանկանային մեկնաբանել տվյալները պատճառահետևանքային և, ամենից հաճախ, դրանց մոդելավորումը:

պատասխանատու

Այստեղ


պատասխանել 2:

Տվյալների գիտնականները կարո՞ղ են բավարարել մեր սպասելիքները, թե՞ մեծ տվյալները հիասթափություն են առաջացնում:

  • Տվյալների գիտնականներն աշխատում են մեծ տվյալների գործիքների խառնուրդով, ինչպիսիք են Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPPs, ավանդական տվյալների բազաներ և հիմնականում այն ​​ամենը, ինչը պահում / պարունակում է տվյալներ: Նրանք նաև հակված են ունենալ ավելի ուժեղ տեխնոլոգիական հմտություններ, քանի որ նրանք նաև ծրագրավորողներ են, և նրանք նույնպես ունեն շատ ուժեղ մաթեմատիկական հմտություններ, հատկապես, երբ խոսքը վերաբերում է վիճակագրությանը: Ես նաև տեսա, որ տվյալների գիտնականն ընդհանուր առմամբ պետք է իմանա, թե ինչպես պատկերացնել տվյալները: Տվյալների գիտնականը պետք է նաև խորը ընկալում ունենա բիզնեսի մասին, քանի որ նա սովորաբար աշխատում է ուղղակիորեն բիզնեսի հետ: Կարծում եմ ՝ սա մի դեր է, որը շատ քչերն էին իրատեսորեն կարող խաղալ, նույնիսկ ընդարձակ մարզումներով: BI վերլուծաբանը կլինի այն անձը, ով օգտագործում է BI գործիքներ ՝ վերլուծություններ կատարելու համար: Ընդհանրապես, այն մարդն է, ով ինչ-որ չափով բանիմաց է տվյալների պահեստավորման վերաբերյալ և հասկանում է, թե ինչպես կարելի է մոդելավորել աստղային սխեման: Այս եղանակով, օրինակ, նրանք կարող են կամ իրականացնել ժամանակավոր վերլուծություններ ՝ օգտագործելով հաշվետու գործիք, կամ օգտագործել SQL ՝ ստեղծելու գծապատկերներ, գծապատկերներ, Excel աղյուսակներ և այլն, որոնք բիզնեսի օգտագործողներին անհրաժեշտ է: Դուք նաև կարող եք միջնորդ լինել որպես բիզնեսի և ՏՏ միջև BI նոր գործառույթներ ստեղծելիս: Ըստ էության, տեխնոլոգիան և բիզնես օգտագործողները ավելի շատ են աշխատում, քան փորձում են խաղալ այդ միանձնյա դերը:

պատասխանել 3:

Տվյալների գիտնականները կարո՞ղ են բավարարել մեր սպասելիքները, թե՞ մեծ տվյալները հիասթափություն են առաջացնում:

  • Տվյալների գիտնականներն աշխատում են մեծ տվյալների գործիքների խառնուրդով, ինչպիսիք են Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPPs, ավանդական տվյալների բազաներ և հիմնականում այն ​​ամենը, ինչը պահում / պարունակում է տվյալներ: Նրանք նաև հակված են ունենալ ավելի ուժեղ տեխնոլոգիական հմտություններ, քանի որ նրանք նաև ծրագրավորողներ են, և նրանք նույնպես ունեն շատ ուժեղ մաթեմատիկական հմտություններ, հատկապես, երբ խոսքը վերաբերում է վիճակագրությանը: Ես նաև տեսա, որ տվյալների գիտնականն ընդհանուր առմամբ պետք է իմանա, թե ինչպես պատկերացնել տվյալները: Տվյալների գիտնականը պետք է նաև խորը ընկալում ունենա բիզնեսի մասին, քանի որ նա սովորաբար աշխատում է ուղղակիորեն բիզնեսի հետ: Կարծում եմ ՝ սա մի դեր է, որը շատ քչերն էին իրատեսորեն կարող խաղալ, նույնիսկ ընդարձակ մարզումներով: BI վերլուծաբանը կլինի այն անձը, ով օգտագործում է BI գործիքներ ՝ վերլուծություններ կատարելու համար: Ընդհանրապես, այն մարդն է, ով ինչ-որ չափով բանիմաց է տվյալների պահեստավորման վերաբերյալ և հասկանում է, թե ինչպես կարելի է մոդելավորել աստղային սխեման: Այս եղանակով, օրինակ, նրանք կարող են կամ իրականացնել ժամանակավոր վերլուծություններ ՝ օգտագործելով հաշվետու գործիք, կամ օգտագործել SQL ՝ ստեղծելու գծապատկերներ, գծապատկերներ, Excel աղյուսակներ և այլն, որոնք բիզնեսի օգտագործողներին անհրաժեշտ է: Դուք նաև կարող եք միջնորդ լինել որպես բիզնեսի և ՏՏ միջև BI նոր գործառույթներ ստեղծելիս: Ըստ էության, տեխնոլոգիան և բիզնես օգտագործողները ավելի շատ են աշխատում, քան փորձում են խաղալ այդ միանձնյա դերը: