Business intelligence vs data analyst: mi a különbség? A felelősségek, készségek, karrierfejlődés és egyebek részletes összehasonlítása.
More...
Mi a különbség az üzleti intelligencia elemző (Business Intelligence - BI) és az adatelemző (Data analyst) szerepe között? Bár a két szerepkör jelentős átfedést mutat a készségek és az általuk használt eszközök tekintetében, alapvető feladataik mégis eltérnek.
A BI analyst első sorban arra öszpontosít, hogy üzleti szempontból hasznos információkat nyújtson, speciális eszközök segítségével vizualizálják és értelmezik az adatokat. A data analyst részletesebben foglalkozik magával a nyers adattal, statisztikai módszereket és programozási eszközöket alkalmaz a megállapításaihoz és kommunikálásához.
Olvasd tovább a részletes összehasonlításunkat, és tudj meg többet a feladatokról, a szükséges készségekről, a karrierutakról, a fizetésekről és még sok minden másról!

Business Intelligence és data analyst: Főbb különbségek
A BI elemző különböző forrásokból származó információkat integrál annak érdekében, hogy tiszta képet adjon az üzleti teljesítményről és a trendekről. Fő célja, hogy ezeket az adatokat az üzleti stratégiával egybevágó cselekvésre ösztönző betekintéssé alakítsa. Más szóval, a BI elemző segít a vállalkozásoknak megérteni, hogy az adatok mit jelentenek a tágabb céljaik szempontjából.
A data analyst ezzel szemben az adatkészletekre összpontosít. Fő feladata az adatok kinyerése, tisztítása és validálása. Elsődleges célja az adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosítása, így további elemzésre készek.
Business Intelligence Analyst | Data Analyst | |
---|---|---|
Fő feladatok | Az adatok értelmezése és kommunikálása az üzleti döntések támogatása érdekében. | Adatok gyűjtése, feldolgozása és ellenőrzése a pontosság és megbízhatóság érdekében. |
Fő felelőségi körök | - Adatok integrálása több forrásból, hogy a teljes körű betekintést nyújtson. | - Adatok kinyerése különböző forrásokból és adatbázisokból. |
Legfontosabb készségek | - Analitikus gondolkodás és üzleti érzék. | - Jártasság programozási nyelvekben. |
Alkalmazott technológiák | SQL, Python, R, Excel, adattárházak. | |
Kapcsolat a stakeholderekkel | Gyakori és szükséges az üzleti célok megértése és az eredmények bemutatása céljából. | Kevésbe gyakori, főleg az igények összegyűjtése vagy az adatok megértése céljából. |
Képzés és oktatás | Diploma Business Analytics, vagy kapcsolódó területről. Tapasztalat az üzleti szektorban. | Diploma adattudomány, statisztika vagy számítástechnika területről. Tapasztalat az adatkezelés területén. |
Együttműködés és Függés
A Data Analyst előkészíti és validálja az adatokat, biztosítva azok pontosságát és megbízhatóságát. Ez a tisztított és validált adat képezi a további elemzések alapját .
A Business Intelligence Analyst ezekre az előkészített adatokra támaszkodnak, ezek alapján biztosítanak üzleti rálátást és tesznek ajánlásokat. Ha az adatok nem megbízhatóak, a BI elemzők által levont következtetések sem lesznek helyesek.
Közös célok
Mindkét szerepkör célja, hogy elősegítse az adatalapú döntéshozatalt. Az adatelemzők a pontos adatok biztosítására összpontosítanak, míg a BI elemzők gondoskodnak arról, hogy ezeket az adatokat hatékonyan használják fel az üzleti döntések meghozatalára és a vállalat irányítására. Közös erőfeszítésük biztosítja, hogy az adatok ne csak pontosak, hanem hasznosíthatók is legynek .
Kommunikáció és visszajelzés
A BI Analystnek esetleg különleges formátumú adatokra, vagy további adatpontokra lehet szüksége az elemzésekhez. Ezekben az esetekben kommunikálják az igényeiket az data analyst felé.
Fordított esetben, az adatelemzők visszajelzéseket vagy frissítéseket adhatnak az adatminőségről, lehetséges problémákról vagy az adatforrásokban bekövetkező változásokról.
Sok szervezetben ezek a szerepek összefonódnak, és a két fél közötti rendszeres kommunikáció elengedhetetlen az adatok és elemzések zavartalan áramlásához. Az adatalapú kezdeményezések sikerét gyakran a Business Intelligence elemzők és az adatelemzők közötti hatékony együttműködés határozza meg.
További olvasnivaló: Data Scientist vs Data Analyst: Mi a különbség?
Business Intelligence analyst felelősségei
Adatok értelmezése: A BI elemző elsősorban az adatok értelmezésére összpontosít, hogy értékes rálátást kapjon, amelyek segíthetnek az üzleti döntéshozatalban.
Dashboard készítés: Interaktív irányítópultokat és vizualizációkat fejleszt, amelyek tömören bemutatják az adatokból nyert információkat a stakeholderek számára.
Adatok integrálása: Feladatai jelentős részét képezi a különböző forrásokból származó adatok integrálása, amelyek így átfogó képet nyújtanak az üzleti műveletekről és teljesítményről.
Együttműködés a stakeholderekkel: A BI analyst szorosan együttműködik a különböző osztályokkal, hogy megértse az adatokra vonatkozó igényeiket és hasznos betekintéseket nyújtsanak.
BI analyst: Példák a feladataira
Data analyst felelősségei
Adatgyűjtés és Validálás: Az adatelemző elsősorban az adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosításával foglalkozik, az adatok gyűjtésével, feldolgozásával és validálásával.
Statisztikai Elemzés: Statisztikai módszereket használ az adatok értelmezéséhez és trendek felismeréséhez.
Adattisztítás: Szerepköre lényeges része az adatok előfeldolgozása, a pontatlanságok eltávolítása és az elemzésre való előkészítése.
Adatszolgáltatás: Gyakran készít jelentéseket és diagramokat, megosztja elemzései eredményeit más csapatokkal vagy osztályokkal.
Data analyst: Példák a feladataira
BI analyst vagy data analyst: Melyik karrierút a neked való?
Ha nem tudod eldönteni, hogy BI elemzővé vagy adatelemzővé szeretnél-e válni, íme néhány tanács, amely segíthet a döntésben.
Személyiség, készségek és képzés
Önreflexió: Kezd azzal, hogy elgondolkodsz a személyes érdeklődési körödön és erősségeiden. Érdekel-e a vállalati stratégia alkotás, a vállalati célok kontextusában történő problémamegoldás és a magas szintű döntéshozatal? Vagy inkább a technikai oldal felé vonzódsz, az adatok kinyerésével, tisztításával és elemzésével foglalkozva?
Készségek felmérése: Mindkét szerepkör erős analitikai készségeket igényel, de egy bizonyos ponton a szakértelem elkülönül.. A BI analyst számára az üzleti fogalmak megalapozott ismerete és stratégiai gondolkodás a legfontosabb, míg a data analyst magabiztosan kell boldogulnia a kódolással és az adatok manipulálásával.
Oktatás: Vedd figyelembe eddig milyen végzettséget szereztél, vagy milyen oktatásokon vettél részt. Mindkét szerepkörben fontos lehet a statisztikai vagy számítástechnikai háttér, azonban az üzleti diploma vagy MBA inkább a BI elemzői szerepkör felé hajlíthat.
Eszközök ismerete: Ismerkedj meg az egyes szakmákban használt eszközökkel. A data analystek gyakrabban használhatnak Python, R és SQL nyelveket, a BI elemzők pedig olyan platformokat kezelnek, mint a Tableau vagy a Power BI. Mérlegeld mennyire érdekelnek ezek az eszközök, illetve mennyire érzed magad alkalmasnak az elsajátításukra.

Kapcsolatok, jövőbeli célok és munka-magánélet egyensúlya
Kapcsolatok: Fontold meg, milyen kapcsolattartás lenne számodra megfelelő a felsővezetéssel és a stakeholderekkel. Ha úgy látod magad, hogy adatalapú stratégiákat mutatsz be a vezetőknek és közvetlen hatást gyakorolsz az üzleti döntésekre, akkor a BI elemzői szerep lehet a jobb választás. Ha inkább az adatkészletek mélyreható elemzését és részletes jelentések készítését részesíted előnyben, akkor az adatelemzői út lehet a megfelelő.
Jövőbeli célok: Gondolkozz el azon, hogy hol szeretnél lenni 5 vagy 10 év múlva. Mindkét szakma nagyszerű előrelépési lehetőségeket kínál, de eltérő utakon halad. A BI analyst stratégiai tanácsadói szerepkörbe vagy akár vezetői pozícióba is léphet, a data analyst különböző területekre specializálódhat, mint példáula a gépi tanulás vagy adatmérnökség.
Munka-magánélet egyensúlya és juttatások: Mérd fel az egyes szerepkörök a tipikus munkaidő igényeit, a munka és magánélet egyensúlyáát, valamint a juttatásokat. Ez jelentősen változhat iparáganként és vállalatonként, de egy általános képet ki lehet alakítani, ami segíthet megalapozottabb döntést hozni.
Mindig jó ötlet felvenni a kapcsolatot azokkal a szakemberekkel, akik már ezekben a szerepekben dolgoznak. Ők egyedülálló rálátást nyújthatnak a szakmák előnyeibe és hátrányaiba.
Vedd figyelembe, hogy a karrierutak nincsenek kőbe vésve. Sok szakember váltogatja a szerepeket, ötvözve mindkét területen szerzett készségeiket.
Business Intelligence és Data Analyst:: Karrierfejlődés
Érdemes megjegyezni, hogy az adatfeldolgozási területen a karrierutak meglehetősen rugalmasak. A szakemberek érdeklődéseik vagy a változó üzleti igények alapján válthatnak BI és data analyst szerepek között. Továbbá, lehetőség van arra is, hogy a karriered során olyan szomszédos szerepkörökbe lépj át, mint például a data scientist, adatmérnök vagy akár business startegist.
BI analyst karrierút
- 1Pályakezdő: A kezdők általában Junior BI analystként vagy gyakornokként indulnak karrierútjukon, ahol az adatfeltárás az elsődleges feladat, és megismerkednek a BI eszközökkel és alapvető elemzésekkel.
- 2BI analyst: Miután némi gyakorlati tapasztalatot szereztél, bonyolultabb adatállományokat kezelhetsz, vizualizációkat fejleszthetsz, és kommunikálhatod az eredményeket a stakeholderek felé.
- 3Senior BI analyst: Ebben a szakaszban valószínűleg stratégiailag fontosabb adatprojekteket kapsz. Összetett következtetéseket kell kinyerned az adatokból, és gyakran szorosan együttműködhetsz a döntéshozókkal, megvalósítható üzleti stratégiákat javasolva.
- 4BI csapatvezető: Ez már vezető szerep, ebben a pozícióban a BI projekteket koordinálod, stratégiát dolgozol ki az elemzési folyamatokra, és mentorálod az új belépőket.
- 5BI Menedzser/Igazgató: Ezen a felsővezetői szinten nemcsak vezető szerepet kell betölted, hanem jelentősen hozzájárulsz a szervezet magas szintű stratégiai tervezéséhez is.
Data analyst karrierút
- 1Pályakezdő: Új belépőként általában Junior data analystként vagy asszisztensként kezdheted a karriered, ahol az adatok tisztításába, előzetes elemzések és egyszerű jelentések készítése lesz a feladatod.
- 2Data analyst: Később, nagyobb projekteket kezelhetsz, fejlett statisztikai módszereket alkalmazol, és együttműködhetsz különböző osztályokkal, hogy megértsd az adatokra vonatkozó igényeiket.
- 3Senior data analyst: Ezen a szinten összetett adatállományokat kezelsz és prediktív elemzéseket készítesz, fontos döntéseket hozol az adatok értelmezésével és módszertanokkal kapcsolatban, és nagy valószínűséggel a kevésbé tapasztalt elemzőket irányítod, mentorálod.
- 4Data analyst csapatvezető: Ebbe a vezetői szerepbe lépve vezetni fogod az adatprojekteket, biztosítod az adatok integritását a feladatok során, és irányítod a junior kollégákat.
- 5Data analyst menedzser/Igazgató: Ebben a pozícióban az egész adatelemző osztályt felügyeled, részt veszel a stratégiai tervezésben, és meghatározó döntéseket hozhatsz az adatprojektekkel és szervezeti kezdeményezésekkel kapcsolatban.
Business intelligence és data analyst: Fizetés összehasonlítás
Mielőtt áttekintenénk az átlagokat, ne feledd, hogy ezek hozzávetőleges adatok, és több tényezőtől függően változhatnak, például a cég mérete, földrajzi elhelyezkedése, iparág, a szerep összetettsége, valamint a jelentkező készségei és tanúsítványai.
Mint minden szakmában, a munkaerőpiac is befolyásolhatja ezeket az adatokat, ezért mindig ajánlott időről időre ellenőrizni a naprakész forrásokat vagy iparág-specifikus jelentéseket.
Business Intelligence Analysts
Pályakezdő szint: A fizetések általában havi 750 000 és 1 000 000 között mozognak.
Középszint: A tapasztaltabb és készségeit fejlesztett BI analyst havi 1 000 000 és 1 400 000 közötti fizetésre számíthat.
Senior vagy vezető pozíciók: Az magasabb pozícióban a fizetések havi 1 400 000 feletti, akár 1 700 000 vagy több is lehet, a cég méretétől, iparágtól, helyszíntől és konkrét felelősségektől függően.
Data Analysts
Pályakezdő szint: A kezdő fizetések általában havi 600 000 és 700 000 között vannak.
Középszint: Később a data analyst havi 700 000 és 800 000 között kereshet.
Senior vagy vezető pozíciók: Ebben a szerepkörökben a fizetés havi 800 000-tól 900 000-ig vagy akár ennél magasabb összeget is elérhet, hasonló tényezők alapján, mint fent említettük.
Gyakran Ismételt Kérdések
Mindkét szerep adatokat elemez és adat alapú döntéseket támogat, de a BI analyst közvetlenebbül fókuszál az üzleti stratégiára. Az adatokat a cég céljainak kontextusában értelmezik, azonosítva a lehetőségeket és kockázatokat, hogy stratégiai szinten támogassák a döntéshozatalt.
Igen, lehetséges, különösen kisebb szervezetekben, ahol egy személy több szerepet is betölthet. Azonban, ahogy a szervezetek növekednek, a szerepek gyakran specializálódnak a felelősségek bővülése miatt.
A BI analyst gyakrabban lép kapcsolatba a felső vezetéssel, mert olyan rálátást nyújt, amelyek közvetlenül kapcsolódnak az üzleti stratégiához és eredményekhez. Ez nem jelenti azt, hogy a data analyst nem lép kapcsolatba a vezetéssel, különösen akkor, ha az általuk szolgáltatott eredményeknek jelentős üzleti hatása van.
Mindkét szerephez szükséges lehet statisztikai, számítástechnikai vagy információs rendszerek területén szerzett háttér. Azonban a BI elemzők gyakran üzleti vagy MBA képzettséggel is rendelkezhetnek, mivel közelebbi kapcsolatban állnak az üzleti stratégiával.
A data analystek általában erős kódolási ismeretekkel rendelkeznek, különösen olyan nyelvekben, mint a Python, R vagy SQL, ezek gyakran használt nyelvek az adatok kinyeréséhez, átalakításához és elemzéséhez. A BI elemzők is használhatnak programokat, különösen az adatkinyerés és átalakítás során, de gyakran támaszkodnak olyan BI eszközökre, amelyek kevesebb manuális kódolást igényelnek.
Ez szervezettől függően változhat, de a BI analyst gyakran több ügyfél- vagy stakeholder-orientált feladattal rendelkezik. Rálátást és ajánlásokat mutatnak be, amelyek közvetlen hatással vannak az üzleti döntésekre.
Mindkét szerep használ adatvizualizációt, de a BI elemző gyakran nagyobb hangsúlyt fektet rá, interaktív dashboardokat és jelentéseket készítve a döntéshozók számára. Az adatelemzők is vizualizálják az adatokat azok feltárására és megértésére, de vizualizációik részletesebbek és kevésbé letisztultak lehetnek, mint amik a vezetői prezentációkhoz készülnek.
A BI analyst és a data analyst is használ adatelemző eszközöket. A data analyst inkább programozási környezeteket, mint például a Python vagy R, és olyan eszközöket, mint a Jupyter Notebooks használ. A BI analyst gyakran alkalmaz BI platformokat, mint a Tableau, Power BI vagy QlikView, hogy interaktív dashboardokat és jelentéseket készítsen.
A BI elemzők általában szélesebb feladatkörrel rendelkeznek, integrálják az adatból nyert megállapításokat és üzleti szempontból értelmezik azokat, figyelembe véve a cég egészére gyakorolt hatásukat. Az adatelemzők, szintén fontos feladatokat látnak el, de gyakran konkrétabb, fókuszált adatprojekteken dolgoznak.
Természetesen! A szerepek átfedő készségekkel rendelkeznek. Megfelelő tapasztalattal és esetleg további képzéssel vagy oktatással az átmenet ezek között a szerepek között teljes mértékben lehetséges.
Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is!
Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!