Τι είναι ένας Αναλυτής Δεδομένων; Μισθός, Ευθύνες, Ικανότητες και Σταδιοδρομία

Το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ στην Εξέταση του Μέλλοντος των Εργασιών 2020 κατέταξε τον αναλυτή δεδομένων ως τη δεύτερη ταχύτερα εξελισσόμενη εργασία. Σύμφωνα με την Glassdoor, ο μέσος μισθός του Αναλυτή Δεδομένων είναι $71,228 ανά έτος στις Ηνωμένες Πολιτείες. Τα δεδομένα είναι το νέο πετρέλαιο. Ο W. Edwards Deming, Αμερικανός Στατιστικός και Συγγραφέας, είπε ότι «Στον Θεό εμπιστευόμαστε. Όλοι οι άλλοι πρέπει να φέρουν δεδομένα.»

Τα δεδομένα έχουν τεράστια δυνατότητα που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην ανάπτυξη επιχειρήσεων και στη λήψη αποφάσεων. Η ανάλυση δεδομένων αναφέρεται στη διαδικασία χειρισμού δεδομένων για την εξαγωγή ενεργειών με στόχο την απόκτηση γνώσεων. Όσο συνεχίζει να αυξάνεται η ποσότητα των δεδομένων, αυξάνεται επίσης η ανάγκη για κάποιον που μπορεί να τα αναλύσει.

Τι είναι ένας Αναλυτής Δεδομένων;

Ο αναλυτής δεδομένων παρατηρεί μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα και τα περιγράφει. Βοηθά τις οργανώσεις να ανακαλύψουν ευκαιρίες και να λάβουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα. Ο Αναλυτής Δεδομένων υποδηλώνει αιτίες πίσω από συγκεκριμένα γεγονότα, και το κάνει αυτό δημιουργώντας αναφορές, πίνακες ελέγχου, οπτικές αναπαραστάσεις δεδομένων και παρουσιάσεις. Στην υγεία, αναλύουν ιατρικά δεδομένα για να βελτιώσουν την πλευρά της επιχείρησης των νοσοκομείων και της φροντίδας των ασθενών. Στο χρηματοοικονομικό τομέα, προτείνουν σχέδια επένδυσης και επιχειρηματικές στρατηγικές με βάση τα χρηματοοικονομικά δεδομένα.

Περιγραφή Εργασίας του Αναλυτή Δεδομένων

Οι αναλυτές δεδομένων έχουν πολλά να κάνουν, από τη συλλογή δεδομένων μέχρι την επικοινωνία των αποτελεσμάτων. Η λεπτομερής περιγραφή εργασίας του αναλυτή δεδομένων είναι η ακόλουθη:

Συλλογή Δεδομένων: Η συλλογή δεδομένων είναι το πρώτο βήμα στον κύκλο ζωής της ανάλυσης. Σε μεγάλες βιομηχανίες όπου οι ρόλοι και οι ευθύνες είναι καθορισμένοι, οι αναλυτές δεδομένων λαμβάνουν δεδομένα από τους μηχανικούς δεδομένων. Αλλιώς, τα δεδομένα λαμβάνονται από εσωτερικές βάσεις δεδομένων ή εξωτερικές πηγές.

Καθαρισμός Δεδομένων: Σε meisten περιπτώσεις, τα δεδομένα δεν είναι καθαρά. Περιέχουν λείπωντες τιμές, διπλότυπα εγγραφές και ασυνεπήσεις μορφοποίησης. Πριν από την ανάλυση, τα δεδομένα προεπεξεργάζονται σε μια κατάλληλη μορφή που προορίζεται για ανάλυση δεδομένων.

Ανάλυση Δεδομένων: Σε αυτό το βήμα, ο αναλυτής δεδομένων μελετά τα δεδομένα για να ανακαλύψει γνώσεις που μπορούν να είναι χρήσιμες. Εκτελούν στατιστικές δοκιμές και οπτικές αναπαραστάσεις της κατανομής đơnών متαβλητών και σχέσεων μεταξύ πολλαπλών μεταβλητών. Παρατηρούν τα δεδομένα από διάφορες οπτικές με τη χρήση διάφορων στατιστικών, οπτικών και εργαλείων επιχειρηματικής νοημοσύνης (BI) και διαγραμμάτων για να λάβουν βαθύτερες γνώσεις.

Ερμηνεία Δεδομένων: Η ερμηνεία δεδομένων αναφέρεται στη τεκμηρίωση των ευρημάτων και των αποτελεσμάτων στο контέκστ της επιχειρηματικής πρότασης. Σε αυτό το βήμα, ο αναλυτής δεδομένων απαντά σε κρίσιμες ερωτήσεις και φτάνει σε σχετικές συμπεράσματα.

Επικοινωνία των Ευρημάτων: Τέλος, ο αναλυτής δεδομένων μοιράζεται τα βασικά ευρήματα με την ομάδα, συμπεριλαμβανομένης της διοίκησης και των μετόχων. Με βάση τα αποτελέσματα, ο αναλυτής δεδομένων προτείνει στρατηγικές, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης νέων ευκαιριών, της βελτίωσης της λειτουργικής αποτελεσματικότητας, της βελτίωσης των маркетинговών καμπανιών, κ.λπ. Τα ευρήματα μοιράζονται μέσω αναφορών, παρουσιάσεων, πινάκων ελέγχου και οπτικών αναπαραστάσεων.

Πώς να Γίνεις Αναλυτής Δεδομένων;

Ικανότητες Προγραμματισμού: Ο προγραμματισμός είναι η πιο σημαντική τεχνική ικανότητα για τους αναλυτές δεδομένων. Ο αναλυτής δεδομένων πρέπει να έχει μια αξιοπρεπή γνώση της SQL (Γλώσσα Ερωτήματος Σειράς) για να εισάγει, να εξάγει και να ενημερώνει δεδομένα σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων. Ο υποψήφιος πρέπει να είναι ικανός στη Python ή R.

Στατιστική: Η στατιστική απαιτείται για τη μελέτη, την ανάλυση, την οπτική αναπαράσταση και την ερμηνεία δεδομένων για να ληφθούν ενημερωμένες αποφάσεις. Πολλές τεχνικές οπτικής αναπαράστασης απαιτούν μια στερεή κατανόηση της στατιστικής. Για παράδειγμα, η δημιουργία ενός διαγράμματος σκέδασης περιλαμβάνει την κατανόηση της παλινδρόμησης και της συσχέτισης, και ένα διαγράμματος κουτιού απαιτεί την κατανόηση των μέτρων κεντρικής τάσης και διασποράς.

Ικανότητες Οπτικής Αναπαράστασης Δεδομένων: Μια εικόνα αξίζει χιλιάδες λόγια. Οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν οπτικές αναπαραστάσεις για να παρουσιάσουν πληροφορίες στην ομάδα και στους μη τεχνικούς μετόχους. Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως PowerBI, Tableau, Excel και βιβλιοθήκες Python όπως Matplotlib και Seaborn για να δημιουργήσουν οπτικές αναπαραστάσεις. Υπάρχουν διάφορα διαγράμματα, αλλά η επιλογή του σωστού στυλ είναι απαραίτητη για να μεταφερθεί το μήνυμα.

Μη Τεχνικές Ικανότητες: Η επικοινωνία είναι η πιο κρίσιμη μη τεχνική ικανότητα για τους αναλυτές δεδομένων. Η αποτελεσματική επικοινωνία των βασικών γνώσεων στην τεχνική ομάδα και τους μετόχους μπορεί να βοηθήσει μια επιχείρηση να τροποποιήσει την στρατηγική της. Ο αναλυτής δεδομένων πρέπει να έχει μια καλή παρουσίαση και προσοχή στο λεπτό για να μεταφέρει το σημείο του. Πρέπει να έχει κριτική σκέψη και δημιουργικότητα για να δει τα δεδομένα από πολλές οπτικές. Ο αναλυτής δεδομένων χρειάζεται να έχει ικανότητες επίλυσης προβλημάτων και διαχείρισης έργων για να απαντήσει αποτελεσματικά στις ερωτήσεις που θέτουν οι μετόχοι και οι εργοδότες και να ολοκληρώσει το έργο.

Πολλοί εκπαιδευτικοί οργανισμοί διδάσκουν τις ικανότητες που απαιτούνται για να γίνεις αναλυτής δεδομένων. Η εγγραφή στα κατάλληλα πιστοποιητικά θα σας βοηθήσει να μάθετε τις ικανότητες και να ενισχύσετε την αξιοπιστία σας ως εμπειρογνώμονας. Μπορείτε να ενισχύσετε την εμπειρογνωμοσύνη σας εφαρμόζοντας τις αποκτηθείσες ικανότητες σε πραγματικά σύνολα δεδομένων. Η αποτελεσματική παρουσίαση και τεκμηρίωση αυτών των έργων θα σας βοηθήσει να ξεκινήσετε την πρώτη σας δουλειά στην ανάλυση δεδομένων.

Σταδιοδρομικές Διαδρομές για Αναλυτές Δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων είναι ένα διαφορετικό πεδίο και έχει πολλές εργασίες στον κλάδο της ανάλυσης, οι οποίες είναι οι ακόλουθες:

• Επιχειρηματικός Αναλυτής
• Αναλυτής Λειτουργιών
• Χρηματοοικονομικός Αναλυτής
• Μαρкетινговός Αναλυτής
• Αναλυτής Κινδύνου

Βάσει των ικανοτήτων, του ενδιαφέροντος και της εμπειρίας σας, μπορείτε να ακολουθήσετε μια σταδιοδρομία σε οποιοδήποτε από τους παραπάνω ρόλους. Οι σταδιοδρομικές διαδρομές για τους αναλυτές δεδομένων περιλαμβάνουν επίσης την άσκηση ως ανώτεροι αναλυτές, τη μετάβαση σε ερευνητές δεδομένων ή την πρόοδο σε διοικητικές θέσεις.

Οι αναλυτές δεδομένων πραγματοποιούν το δυναμικό των ακατέργαστων δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους και εργαλεία οπτικής αναπαράστασης. Επιπλέον, πολλές εργασίες στον κλάδο της ανάλυσης δεδομένων θα συνεχίσουν να αυξάνονται μέχρι την επόμενη δεκαετία.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη; Επισκεφθείτε unite.ai.