Прямо сейчас существует высокий спрос на аналитиков данных, которые должны анализировать поступающие огромные объемы информации относительно COVID-19 и его влияния на бизнес. Вот что вам нужно знать, чтобы стать или нанять аналитика данных.
Лев считается королем джунглей. Это потому, что лев находится на вершине своей игры. Представьте, если бы вы тоже были на вершине своей игры с большими данными! Что ж, у меня для вас новости, можете. Все сводится к тому, чтобы найти подходящего аналитика данных.
Недавно один мой клиент пытался прочитать данные о своем бизнесе, и никто из нас не знал, на что мы смотрим.
Он хочет точно знать, как пандемия COVID-19 повлияла на его бизнес и как выглядит траектория движения вперед.
Для этого я предложил ему нанять аналитика данных.
Мы выполнили поиск в Google, чтобы найти хорошего аналитика данных, и, скажем так, мне все это показалось греческим!
Итак, я сделал то, что у меня получается лучше всего, и приступил к исследованиям. Вот кое-что из того, что я узнал.
Аналитики данных обращаются к большим фундаментальным измерениям данных, чтобы обнаружить скрытые закономерности, статистику и идеи. С помощью современных технологий ваши данные могут быть проанализированы практически сразу и могут быть получены ответы.
Ключевые атрибуты, на которые следует обратить внимание аналитику данных, - это, помимо прочего, творчество и любопытство. У хорошего аналитика будут сильные статистические методы, а также желание найти лучшие объяснения того, что должно произойти после анализа данных.
Применение правильных алгоритмов и использование конкретных формул при расстановке приоритетов для собранных необработанных данных помогает компаниям принимать обоснованные решения.
Концепция данных существует уже много лет; большинство организаций теперь понимают, что они могут применять аналитику и получать от нее значительную пользу, если они собирают все данные, которые поступают в их бизнес.
Должностная инструкция аналитика данных
Некоторые основные рабочие функции аналитика данных включают в себя:
• Установление цены на новые материалы для рынка
• Принятие решения о сокращении или найме рабочей силы
• Сроки продаж и снижение транспортных расходов наряду с оценкой доли рынка.
Аналитик данных переводит траектории, тенденции и числа в доступную и легко усваиваемую информацию.
По мере того, как компания собирает свои данные, такие как показатели продаж, запасы, маржа прибыли и исследования рынка, аналитик может сегментировать каждый элемент, чтобы получить конкретную информацию, например:
• Выявляйте закономерности и тенденции.
• Собирать, оценивать и составлять отчеты в соответствии с требованиями бизнеса.
• Определить новые методы для улучшения сбора данных, отчетности и анализа.
• Установление технических проблем, связанных с процессами анализа и сбора данных, а также составлением отчетов.
• Оценка предлагаемых проблем и оценка того, можно ли ответить на них с помощью данных.
• Отчетные данные в повторяемом и исчерпывающем стиле.
• Аналитик собирает, обрабатывает и анализирует данные. Это стало возможным благодаря использованию систематических и стандартных методов и формул для оценки необходимой информации. Затем они архетипично готовят подробные отчеты по результатам анализа.
• Аналитики данных проводят базовую статистику, такую как средние и вариации для данного элемента за определенный период времени. Кроме того, они прогнозируют урожайность, а также интерпретируют базовую частоту распределения набора непрерывных данных.
• Они используют стандартные методы анализа, сбора и отчетности при завершении своей деятельности и всегда будут защищать данные бизнеса, гарантируя, что результаты данных будут генерировать последовательные и пригодные для повторного использования рекомендации.
Как стать аналитиком данных
Аналитики данных несут ответственность за понимание идей и тенденций, которые указываются в больших наборах данных. Поэтому компании нанимают их для улучшения различных методов ведения бизнеса и принятия более эффективных решений.
Чтобы начать профессию аналитика данных, нужно сделать три важных шага.
Шаг первый
• Требования к образованию и ученой степени.
Получение степени бакалавра в области статистики, информатики или информационных технологий. Изучение прикладной статистики или второстепенное в науке о данных. Также необходимо записаться на классы информатики, которые делают упор на управление базами данных и управление проектами.
Шаг второй
• Приобретение опыта аналитика данных.
Нелегко найти полноценную работу в качестве аналитика данных без какого-либо опыта. Стажировка в школе - верный способ получить необходимые знания и навыки. Тем не менее, многие люди технических профессий начинают с должностей начального уровня, например, в качестве техника или помощника по статистике. Такие должности предлагают ценный опыт работы и обучение. Очень важно пройти обучение внутри компании, особенно по управлению большими данными и аналитическим программам. Готовность, знания и опыт учиться могут помочь человеку достичь желаемого уровня.
Шаг третий
• Продвижение по карьерной лестнице.
Очень важно рассмотреть возможность получения сертификата или степени магистра, так как это откроет больше возможностей для трудоустройства и продвинет вашу профессию. Работодателям нужны соискатели, обладающие обширными знаниями и более знакомые с новейшими инструментами и технологиями. Поэтому следует рассмотреть возможность получения степени магистра в области управления большими данными, аналитики бизнес-данных или науки о данных.
Заработная плата аналитиков данных
В среднем аналитик данных зарабатывает 75 588 долларов в год. На заработную плату влияет множество факторов, в том числе уровень образования, участие в профессиональной организации, сертификаты и многолетний опыт работы.
Менеджеры по аналитике данных получают в среднем 109 954 доллара. В течение первых трех-десяти лет на этой должности прибыль несколько увеличивается; тем не менее, некоторые люди предпочитают переходить на другую работу, например, архитекторами данных, специалистами по данным или инженерами данных, если они накопили десятилетний опыт работы в этой профессии.
Компании прямого маркетинга будут искать аналитика данных, имеющего опыт работы в качестве аналитика бизнес-данных или специалиста по данным. Они также сосредоточатся на технических знаниях, связанных с моделями данных, интеллектуальным анализом данных, методами сегментации и разработкой дизайна баз данных.
Они будут искать человека, который хорошо разбирается в бизнес-объектах, программировании и базах данных, технических методах обработки данных, а также имеет большой опыт работы со статистическими программами, используемыми для анализа наборов данных, такими как SAS, SPSS и Excel.
Data Analyst vs. Data Scientist
Аналитик данных похож на аналитика данных. Однако аналитик данных отвечает за разработку алгоритмов, применяемых для сбора и обнаружения данных. Вместо того, чтобы формулировать свои проекты данных, аналитики данных обнаруживают, что занимаются конкретными видами деятельности, используя доступные инструменты, наборы данных и системы.
Эти две профессии разделяют общую цель - узнать, как использовать информацию для решения проблем, и ответить на вопросы, которые принесут пользу своей отрасли или бизнесу.
В то время как специалист по обработке данных формулирует статистические подходы и применяет научные методы для объяснения данных в дополнение к прогнозам, данные собираются и анализируются аналитиком.
Например, в то время как атмосферное давление, влажность и температура могут быть получены аналитиком данных, специалист по анализу данных может применить эти данные и предсказать, может ли ураган накапливаться в атмосфере.
Аналитика данных используется в таких отраслях, как здравоохранение, игры, путешествия, управление энергопотреблением и прямой маркетинг.
Алгоритмы анализа данных используются в таких отраслях, как поиск в Интернете, цифровая реклама и составление рекомендаций по поиску.
Почему выбирают аналитика данных для вашего бизнеса?
Преимущества, которые дает аналитик данных, - это скорость и эффективность. Если несколько лет назад бизнес собирал информацию, проводил аналитику и обнаруживал информацию, которую можно было бы использовать для принятия решений в будущем, теперь компании выявляют идеи для немедленных решений.
Возможность работать быстрее и оставаться гибкими создает для организаций конкурентное преимущество, которого у них не было раньше.
Вот еще несколько преимуществ наличия в вашей команде аналитика.
Снижение цены
Аналитики данных используют такие технологии данных, как Hadoop и облачная аналитика, что дает значительные преимущества в затратах, когда дело доходит до хранения больших объемов данных, а также они могут определять более эффективные способы ведения бизнеса.
Более быстрое и эффективное принятие решений
Благодаря скорости Hadoop и аналитике в памяти в сочетании с возможностью анализа новых источников данных предприятия могут немедленно анализировать информацию и принимать решения на основе того, что они узнали.
Новые продукты и услуги
Возможность оценивать потребности и степень удовлетворенности клиентов с помощью аналитики дает возможность предоставить клиентам то, что они хотят.
Аналитики данных помогают организациям использовать свои данные для выявления новых возможностей. Это, в свою очередь, ведет к более разумным бизнес-шагам, более эффективным операциям, более высокой прибыли и более счастливым клиентам.
Поскольку компании во всем спектре сосредотачиваются на построении стратегии анализа данных, чтобы оставаться конкурентоспособными в глобальной цифровой среде, им потребуется множество инструментов для анализа данных, способных разрезать, нарезать кубики и вводить в действие бизнес-данные различными способами.
Хорошо спланированная и реализованная стратегия обработки данных позволит вашему бизнесу быстрее принимать критически важные для бизнеса решения и более точно прогнозировать результаты этих решений.
Это постоянное видение и инновации в области науки о данных приносят пользу деловому миру, который теперь почти полностью основан на данных, чтобы управлять чем угодно, от мельчайших ежедневных улучшений до самых провокационных и дальновидных идей.
Вот что вам нужно знать о лучших доступных инструментах анализа данных, которые помогут собирать, хранить, анализировать и визуализировать ваши данные, а также использовать возможности и возможности машинного обучения.
Отправной точкой для каждой стратегии обработки данных является сбор качественных данных, которые можно преобразовать в полноценный анализ. Правильные инструменты сбора данных могут уменьшить количество ошибок и дубликатов, обеспечить большую точность и сохранить целостность данных из всех источников.
Выделяются следующие инструменты для сбора данных:
• Мозенда
Ядро всего анализа данных - найти смысл в ваших данных и извлечь из них пользу.
Инструменты, которые позволяют вам легко понять и извлечь реальный смысл из ваших данных, помогут вам принимать важные бизнес-решения, которые влияют на выручку, конкурентоспособность, инновации, качество обслуживания клиентов и операционную эффективность.
Ознакомьтесь с этими ведущими инструментами и платформами для анализа данных:
• Аналитическая платформа KNIME
Функции хранилища данных, такие как объединенные и интегрированные репозитории данных с несколькими и разными источниками, стандартизированные для удобства использования. Вы можете в режиме реального времени и партиями искать чистые и стабильные данные по любой бизнес-тематике.
Такие решения, как Amazon Athena и S3, которые работают с крупнейшей облачной структурой в мире, позволяют хранить, собирать и обрабатывать данные без необходимости в аналитической системе.
Вот некоторые из лучших инструментов для хранения данных на сегодняшний день:
• MySQL
• Снежинка
Инструменты визуальной аналитики выявляют закономерности и тенденции в ваших данных и помогают конечным пользователям понять и усвоить сложные концепции.
Намного проще получить доступ, понять и поделиться визуальными представлениями ваших данных в виде диаграмм, графиков и карт.
Вот несколько эффективных инструментов визуализации данных:
• Qlik
• САС
Цель и перспективы науки о данных - анализировать данные, извлекать уроки из них и делать прогнозы относительно вашей компании. Современные инструменты машинного обучения используют множество алгоритмов для представления, оценки и оптимизации ваших данных, чтобы можно было правильно интерпретировать обобщения и аномалии.
Вот некоторые из лучших доступных инструментов машинного обучения:
• Анаконда
Успех любой современной стратегии анализа данных зависит от полного доступа ко всем данным.
Аналитику данных важно иметь доступ к запатентованному набору инструментов ETL (извлечение, преобразование, загрузка), чтобы оптимизировать и расширить тарификацию в любой форме больших объемов данных из любого источника в облачное хранилище данных или облако. хранилище, такое как Amazon S3.
После того, как ваша информация будет передана в хранилище данных, вы можете реализовать любую модель машинного обучения, которую вы внедрили, чтобы улучшить свое понимание и приверженность своим клиентам или другим жизненно важным инициативам.
Теперь, когда вы лучше понимаете, как стать аналитиком данных или на что обращать внимание при найме специалиста для вашего бизнеса, вы будете экспоненциально опережать конкурентов.
