When should you choose a ビジネスアナリスト?

ソフトウェアプロジェクトやシステム実装のためのビジネス要件を文書化する人材が必要な場合ビジネスプロセスが非効率で、分析、文書化、再設計の推奨が必要な場合プロダクトまたはITチームがビジネスステークホルダーと技術実装の間の架け橋を必要としている場合要件収集を必要とするDXまたはERP実装を実施中の場合

When should you choose a データアナリスト?

データが何を示しているか理解する必要がある場合 — 顧客行動、収益トレンド、運営メトリクスビジネス決定がデータ駆動ではなく、分析インフラとレポーティングが必要な場合データを意思決定者にアクセスしやすくするダッシュボードとレポーティングを構築したい場合 A/Bテスト、アトリビューションモデル、メトリクス変化の根本原因分析を実行する人材が必要な場合データ品質、データクリーニング、分析モデリングがインサイトの主なボトルネックの場合

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比較

ビジネスアナリスト vs データアナリスト：プロセス vs データ

簡単な回答

ビジネスアナリストはビジネスステークホルダーと技術チームの間のギャップを埋めます — 要件の収集、プロセスの分析、ソリューションの推奨。データアナリストはデータからインサイトを抽出します — ダッシュボードの構築、クエリの実行、メトリクスの解釈による意思決定の支援。

主な違い

項目ビジネスアナリストデータアナリスト

主要な焦点ビジネスプロセス、要件、ソリューション — ビジネスニーズを実行可能な仕様に変換データ解釈 — データの抽出、クリーニング、分析によるインサイトの生成と意思決定の支援

コアツールプロセスマッピングツール、要件文書、Jira、Confluence、ステークホルダーインタビューSQL、PythonまたはR、Excel、BIツール（Tableau、Looker、Power BI）、統計分析

アウトプットビジネス要件文書、プロセスマップ、ユーザーストーリー、ソリューション推奨ダッシュボード、レポート、アドホック分析、A/Bテスト結果、データ駆動の推奨

コラボレーションビジネスステークホルダー、プロダクトマネージャー、開発者と協力してビジネスと技術チームを橋渡しデータエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスステークホルダーと協力して分析インサイトを提供

技術的深さ中程度の技術知識 — 開発チームと協力するのに十分だがコーディングに焦点はない強い技術スキル — SQL習熟、統計知識、しばしばPythonまたはRでのスクリプティング

ビジネスアナリストを選ぶべき場合

ソフトウェアプロジェクトやシステム実装のためのビジネス要件を文書化する人材が必要な場合
ビジネスプロセスが非効率で、分析、文書化、再設計の推奨が必要な場合
プロダクトまたはITチームがビジネスステークホルダーと技術実装の間の架け橋を必要としている場合
要件収集を必要とするDXまたはERP実装を実施中の場合

データアナリストを選ぶべき場合

データが何を示しているか理解する必要がある場合 — 顧客行動、収益トレンド、運営メトリクス
ビジネス決定がデータ駆動ではなく、分析インフラとレポーティングが必要な場合
データを意思決定者にアクセスしやすくするダッシュボードとレポーティングを構築したい場合
A/Bテスト、アトリビューションモデル、メトリクス変化の根本原因分析を実行する人材が必要な場合
データ品質、データクリーニング、分析モデリングがインサイトの主なボトルネックの場合

結論

ビジネスアナリストとデータアナリストはどちらも意思決定を改善しますが、異なるレンズを通じてです。ビジネスアナリストはビジネスの仕組みを最適化し、データアナリストはビジネスのパフォーマンスを伝えます。成熟した組織には両方が必要です。アーリーステージの企業では、ビジネスアキューメンを持つ強力なデータアナリストが両方をカバーできる場合があります。