אחת ולתמיד: מה ההבדל בין דאטה אנליסט ל-BI – מועדון הנתונים

למרבה האירוניה, דווקא בעולם הדאטה – קיים חוסר משווע במידע לאנשים הרוצים להיכנס אליו ולפתח בו קריירה.
בגלל חוסר המידע – ישנה לאחרונה "הצפה" של שאלות על ההבדלים בין נישות שונות בתחום הדאטה.
ובמסגרת הזו, ישנה שאלה אחת עיקרית, הנוגעת לשני תחומים מהותיים, שלא לומר בולטים מעל היתר – שביניהם הרבה אנשים מתבלבלים.
השאלה הזו היא:
"מהו ההבדל בין דאטה אנליסט ל-BI ?"

 

זו שאלה שחוזרת על עצמת המון – גם בשיחות ייעוץ טלפוניות, גם במיילים וגם בסדנת 'הנתיב המהיר לקבלה לעבודה'.

 

אז בשביל לפתור את הסוגיה אחת ולתמיד – הנה מאמר בנושא, שייתן לשאלה הזו גם תשובה מהירה, וגם תשובה מפורטת…

 

 

אז בשביל חסרי הסבלנות מביניכם נתחיל קודם כל עם התשובה המהירה:

 

ובכן, אנשי BI יוצרים תשתית של נתונים ודוחות שכלל האנשים בארגון יכולים לגשת אליהם;

אנליסטים משתמשים בנתונים בצורה נקודתית בשביל להוציא מהם תובנות.

זה אומר בגדול – שאנשי BI מגיעים מעולם פיתוח מערכות מידע ותוכנה, ואנליסטים מגיעים יותר מעולם הביזנס.

 

 

ובצורה הקצת יותר מפורטת:

 

Business Intelligence – BI הוא ביטוי שהומצא כבר אי שם בשנות ה-80, אך תפס תאוצה בתחילת שנות האלפיים.

למרות השם המבטיח, בפועל המשמעות היא פיתוח של תשתית טכנולוגית לצורך הנגשת מידע לכלל הארגון. 
או במילים אחרות – לבנות תשתית של דוחות לארגון.

ברוב המוחלט של המקרים, מדובר בדוחות יחסית סטנדרטיים – מעין 'תמונת מצב נוכחית' של החברה.

להרים תשתית כזו היא בעיקר אתגר טכנולוגי – מהירות, יציבות מצד אחד, וגם גמישות בדוחות שאפשר להוציא.

 

ולכן, כמעט בכל החברות – אנשי ה-BI יהיו תחת יחידת מערכות המידע/טכנולוגיה.

 

דשבורד עסקי - אילוסטרציה 

מאחר ויש כאן בעיקר אתגר טכנולוגי – זה בא על חשבון צלילה פנימה לתוכן העמוק של הנתונים, והדוחות שהמערכות האלה מאפשרות להפיק הם לרוב יחסית פשוטים.

 

המשמעות – אנשי BI לרוב לא יכירו לעומק את הנתונים ולא ינסו להוציא מתוכם תובנות עמוקות, אלא בעיקר להישאר ברמה הטכנולוגית, אשר תאפשר הפקת נתונים עצמאית של משתמשים בארגון (אנשי ביזנס – תפעול ומנהלים).

 

ועוד הערה חשובה: 
BI אינו מקשה אחת – אלא קיימות בו מספר נישות, כמו רמה טכנית של מנהלי בסיסי נתונים (DBA's), אנשי פיתוח Backend (תהליכי נתונים ליצירת תשתית הנתונים הגולמית כמו Data Warehouse), אנשי פיתוח Front-end (בעיקר דוחות למשתמשים), ועוד.

 

 

ומה לגבי Data Analysis?

 

לעומת BI, אנליסטים (של דאטה כמובן) נמצאים לרוב בצד הביזנס – המשתמשים.

לכן, המהות שלהם היא בדיוק לצלול פנימה לנתונים – ולחפש בהם תשובות לשאלות עסקיות נקודתיות.

בשביל לעשות את זה – חייבים להכיר את ההקשר העסקי של הדברים – תהליכי עבודה, הטיות בנתונים, מה עובר ללקוחות/משתמשים בראש וכיו"ב.

 

העולם הזה הרבה יותר דינמי מאשר עולם טכנולוגי, ולכן הוא מחייב חשיבה מאוד יצירתית של לעשות סדר בנתונים ולטייב ולעבד אותם בצורה כזו שאפשר יהיה להבין את המשמעות העמוקה שלהם.

זו חשיבה אחרת מאשר להציג נתונים בצורה פשוטה, ישירה וגנרית (כללית) – מה שנדרש מאנשי ה-BI.

 

בנוסף, ברוב המקרים, מאחר ודרישות הנתונים הם ספציפיות, ניתן יהיה להעביר את התוצרים למספר מצומצם של אנשים בצורה ידנית (לרוב אימייל), ולא נדרש יהיה ליצור דוחות אוטומטיים – כמו בתפיסת ה-BI.

 

ההבדל בין דאטה אנליסט ל-BI

 

אז הנה סיכום ביניים לגבי מה ההבדל בין דאטה אנליסט ל-BI :

 

אנשי BI מאפשרים תשתית נתונים, אנליסטים מאפשרים ניתוח נתונים והגעה למסקנות ותובנות מתוך הנתונים;

לאור זאת – הפוקוס של אנשי BI הוא טכנולוגי (ביצועים ויציבות), בעוד הפוקוס של אנליסטים הוא עסקי (מסקנות ותובנות לשיפור ההחלטות העסקיות).

 

 

ואחרי שהבנו את ההבדל הבסיסי, הנה עוד מגמה משמעותית שתופסת תאוצה בשנים האחרונות וחשוב להכיר:

היום זה הולך ומשתנה – בעיקר בחברות סטארטאפ.

לאור ההתקדמות בכלי תשתית נתונים וניתוח נתונים, מתאפשר היום לאותו האדם לבצע גם משימות של תשתית נתונים וגם משימות של ניתוח נתונים.

בין הכלים החדשים המאפשרים את זה נמצאים Tableau, PowerBi, Sisense ואחרים – ומכאן החשיבות שלהם בשוק – שהולכת וגוברת.

כתוצאה מכך, ישנם לא מעט אנליסטים היום – אשר נדרשים לסגל יכולות משני העולמות – גם לצלול פנימה לדאטה, אבל גם ליצור תשתית להפצת הדוחות לכלל החברה.

 

אז זה, חברים, ההבדל בין דאטה אנליסט ל-BI

 

 

ולמי מכם שרוצה עוד רקע ולהכיר עוד נישות בתחום – מוזמנים להירשם לסדנת 'הנתיב המהיר לקבלה לעבודה כ-Data Analyst

יש שם בדיוק את זה, ועוד כמה דברים מאוד מעניינים שיעשו לכם סדר ומיקוד, ויאיצו לכם את תהליך ההפיכה לאנליסטים.

כל הפרטים – בכפתור כאן:

רוצה להפוך ל"קומנדו של תובנות"? הכל מתחיל בסדנה ייעודית בדיוק לזה!

 

 

אז בפעם הבאה שישאלו אתכם "מה אתם רוצים להיות כשתהיו גדולים: Data Analyst או BI?" – כבר בטוח תבינו את ההבדלים!

ומה לגבי לענות על השאלה? זה כבר תלוי בכם…

 

בהצלחה בהמשך הדרך!

 

 

 

  

 

Share
השארת תגובה