Что делают аналитики данных?

Development, General | Amber | Комментировать запись

Организации, работающие во всех отраслях, при принятии важных бизнес-решений — например, какие новые продукты разрабатывать, на какие новые рынки выходить, во что инвестировать, на каких клиентов ориентироваться, — все чаще полагаются на данные. Кроме того, данные используются для выявления неэффективности решений и обнаружения других бизнес-проблем, которые необходимо устранить.

В этих организациях, как правило, существует позиция аналитика данных, задача которого, проще говоря, состоит в том, чтобы присвоить этим важным бизнес-функциям числовые значения, которые позволят оценить производительность и которые можно сравнивать с течением времени. Но также его работа включает в себя нечто большее, кроме просто просмотр цифр: аналитик также должен знать, как использовать данные, чтобы организация могла принимать более обоснованные решения.

Подобные аналитики пользуются большим спросом. По оценкам IBM, к 2020 году было открыто более 2,7 млн ​​вакансий для специалистов, имеющих навыки работы с данными, причем почти 40% вакансий в области расширенного анализа данных требуют степени магистра или выше.

Если вы хотели бы стать аналитиком данных, вот что вам нужно знать.

Что такое аналитика?

Аналитика объединяет теорию и практику для выявления и передачи основанной на данных информации, которая позволяет менеджерам, заинтересованным сторонам и другим руководителям в организации принимать более обоснованные решения. Опытные аналитики данных рассматривают свою работу в более широком контексте, в рамках своей организации и с учетом различных внешних факторов. Аналитики также могут учитывать конкурентную среду, внутренние и внешние деловые интересы и отсутствие определенных наборов данных в рекомендациях, которые они дают заинтересованным сторонам.

Высшее образование в области аналитики охватывает концепции теории вероятностей, статистического моделирования, визуализации данных, прогнозной аналитики и управления рисками в контексте бизнес-среды. Кроме того, изучая аналитику в магистратуре, студенты знакомятся с языками программирования, языками баз данных и другими программами, которые необходимы для повседневной работы аналитика данных.

Типы анализов данных

Существует 4 типа анализов данных, которые дополняют друг друга. Комбинируя их, вы повысите ценность своего исследования.

1. Описательная аналитика исследует то, что произошло в прошлом: ежемесячный доход, квартальные продажи, годовой трафик веб-сайта и так далее. Эти типы данных позволяют выявлять тенденции.
2. Диагностическая аналитика устанавливает, почему что-то произошло, сравнивая описательные наборы данных для выявления зависимостей и закономерностей. Это помогает организации определить причину того или иного события или результата.
3. Предиктивная аналитика стремится предсказать вероятные результаты, выявляя тенденции в описательном и диагностическом анализе. Это позволяет организациям предпринимать упреждающие действия (например, заранее связываться с клиентом, который вряд ли продлит контракт).
4. Предписывающая аналитика пытается определить, какие бизнес-действия следует предпринять. Хотя этот тип анализа имеет большое значение для решения потенциальных проблем или опережения отраслевых тенденций, он часто требует использования сложных алгоритмов и передовых технологий, таких как машинное обучение.

В 2016 году консалтинговая компания PwC провела опрос более 2000 руководителей предприятий и обнаружила, что организации считают описательную аналитику недостаточной для принятия обоснованных решений. Таким образом, диагностическая и предиктивная аналитика приобретает все большее значение для организаций.

Ключевые обязанности аналитика данных

Ответ на вопрос «чем занимается аналитик данных?» будет отличаться в зависимости от типа организации и того, насколько глубоко бизнес внедрил методы принятия решений, основанные на данных. Однако в целом обязанности аналитика данных обычно включают следующее:

• Проектирование и обслуживание систем и баз данных, включая исправление ошибок кодирования и других проблем, связанных с данными.
• Майнинг данных из первичных и вторичных источников, а также реорганизация этих данных в формате, который человеку или машине легко прочитать.
• Использование статистических инструментов для интерпретации наборов данных. Особое внимание при этом уделяется тенденциям и закономерностям, которые могут быть полезны для диагностики и предиктивной аналитики.
• Демонстрация значимости своей работы в контексте местных, национальных и глобальных тенденций, влияющих как на конкретную организацию, так и на отрасль в целом.
• Подготовка отчетов для исполнительного руководства, которые эффективно описывают тенденции, закономерности и прогнозы на основе соответствующих данных.
• Сотрудничество с программистами, инженерами и руководителями организаций для выявления возможностей улучшения процессов, рекомендаций по модификации системы и разработки политик управления данными.
• Написание соответствующей документации, которая позволяет заинтересованным сторонам понять этапы процесса анализа данных и при необходимости дублировать или воспроизвести его.

Ценные навыки аналитиков данных

Профессиональные аналитики данных сочетают в себе технические навыки и лидерские качества.

Технические навыки включают знание языков БД (SQL, R или Python), инструментов для работы с электронными таблицами (Microsoft Excel или Google Sheets) и программ для визуализации данных (Tableau или Qlik). Математические и статистические навыки также полезны для сбора, измерения, организации и анализа данных.

Лидерские качества подготавливают аналитика данных к выполнению задач по принятию решений и устранению проблем. Эти способности позволяют аналитикам стратегически обдумывать информацию, которая поможет заинтересованным сторонам принимать бизнес-решения и эффективно сообщать о ценности этой информации. Например, руководители проектов полагаются на аналитиков данных, чтобы отслеживать наиболее важные показатели проектов, диагностировать проблемы, которые могут возникнуть, и прогнозировать, как те или иные действия могут решить проблему.

Анализ данных, наука о данных и бизнес-анализ

Есть ли какая-то разница между тем, что делает аналитик данных по сравнению с бизнес-аналитиком или специалистом по данным? Разница есть, и она сводится к тому, как эти три роли используют данные.

Аналитик данных служит «посредником» между данными и организацией, благодаря чему заинтересованные стороны могут понимать данные и использовать их для принятия стратегических бизнес-решений. Это техническая роль, для которой требуется степень бакалавра или магистра в области аналитики, компьютерного моделирования или математики.

Бизнес-аналитик выполняет стратегическую роль, ориентированную на использование информации, которую собирает аналитик данных, для выявления проблем и предложения решений. Такие аналитики обычно получают степень по таким специальностям, как деловое администрирование, экономика или финансы.

Специалист по обработке и анализу данных занимается визуализацией данных, собранных аналитиками данных, при этом просматривая полученные данные, чтобы выявить слабые места, тенденции или скрытые возможности для организации. Эта профессия требует знаний в области математики или информатики, а также базового понимания человеческого поведения (что поможет помочь делать более обоснованные прогнозы).

В стартапах и других небольших организациях аналитик данных нередко берет на себя некоторые обязанности по прогнозному моделированию или принятию решений, которые в противном случае могли бы быть возложены на специалиста по данным.

Читайте также: Введение в большие данные: основные понятия и термины