Аналитики данных собирают данные и исследуют их, чтобы определить тенденции и собрать информацию, которая может быть использована для принятия деловых решений. В век информации компании больше, чем когда-либо, полагаются на большие данные, чтобы принимать решения, например, на каких клиентов ориентироваться, на какие продукты и услуги ориентироваться, какие методы рекламы использовать, сколько людей нанимать и на какие должности, а также на новые рынки. для расширения. Практически для любого бизнес-решения доступны данные, которые направляют компанию в правильном направлении. Роль аналитика данных заключается в том, чтобы получить эти данные и сделать выводы, которые компания может использовать для принятия решений.
Данные аналитики востребованы буквально везде. Это не отраслевая роль. Любая компания, достаточно опытная, чтобы понять важность анализа данных, нуждается в квалифицированных аналитиках данных. В то время как аналитики данных получают зарплаты выше среднего уровня, рентабельность инвестиций (ROI) для компаний, которые их нанимают, еще более впечатляет. Обнаруженные тенденции и информация, полученная аналитиками данных, часто приносят работодателям миллионы долларов в год.
Студенты и молодые специалисты, которые склонны к количественному определению, основаны на логике, хорошо разбираются в компьютерах и хорошо общаются, и которые хотят получать доход выше среднего, работая в разумные часы, должны рассматривать анализ данных как выбор карьеры. Отраслевые аналитики назвали это одним из самых популярных вариантов карьеры в 2010-х годах, согласно прогнозам, спрос на аналитиков данных должен быстро возрастать по мере того, как все больше компаний начинают работать с важностью использования больших данных.
Проведение опросов
Возможно, самая важная функция работы для аналитика данных - это получение как можно большего количества соответствующих данных, чтобы исследовать конкретную область потребностей компании. Иногда эти данные легко доступны в режиме онлайн, с помощью переписей или государственной статистики или отраслевых отчетов, публикуемых третьими сторонами. В других случаях, однако, аналитик данных, как часть своей работы, должен сам создавать данные путем проведения опросов.
Например, рассмотрим операцию запуска, которая тестирует новую альтернативу кабельному телевидению, которая транслирует определенные каналы через высокоскоростной интернет домашнего пользователя. Распространенная жалоба на кабель заключается в том, что клиенты вынуждены использовать эти огромные пакеты с сотнями каналов, большинство из которых они никогда не смотрят. Это равносильно оплате еды из семи блюд и только двух блюд. Стартап уверен, что сможет убедить людей перейти на обслуживание по меню; В конце концов, спрос на него был ощутим в течение многих лет. Тем не менее, есть много информации, которую он не знает, например, какие каналы пользуются наибольшим спросом, сколько клиенты будут платить за канал, сколько каналов в среднем будет заказывать абонент и так далее.
Большая часть этой информации не всегда доступна в расфасованных диаграммах и графиках. Аналитик данных должен проводить опросы потенциальных клиентов, чтобы получить необходимые ему данные. Как только этот процесс завершится, он может перейти к следующему этапу анализа данных и сделать выводы.
Разбор данных и вывод выводов
Все данные в мире не приносят пользы компании без сотрудников, которые могут проанализировать тонкости этих данных и сделать точные выводы, которые приведут к прибыльным бизнес-решениям. Это еще одна важная роль аналитика данных. Опытный аналитик данных может взять поток данных и определить соответствующие тенденции внутри.
Часто аналитик данных использует компьютерное программное обеспечение, чтобы помочь ему в этом процессе, например Microsoft Excel, SharePoint и MySQL. После определения тенденций аналитик данных может организовать соответствующие данные в виде диаграмм и графиков, которые подтверждают сделанные им выводы. Опять же, компьютеры часто помогают этому процессу, подчеркивая важность того, чтобы аналитик данных обладал компьютерными навыками высокого уровня.
Делать презентации
Технический аспект работы аналитика данных состоит в том, чтобы получать данные, изучать их, определять тенденции и извлекать информацию, а затем делать выводы из своих выводов. На этом этапе наступает финальная фаза проекта: представление этих выводов и выводов лицам, принимающим решения. Хорошие навыки общения и презентации жизненно важны для выполнения этого компонента работы на высоком уровне. Руководители и лица, принимающие решения, часто не являются математиками или компьютерными гениями, поэтому очень техническая информация часто должна переводиться в термины непрофессионала.
Навыки и умения
Идеальный аналитик данных обладает сильными навыками математики, логики и распознавания образов. Он хорошо организован и может принимать большие объемы данных, не перегружаясь. Поскольку компьютерное программное обеспечение помогает большую часть процесса анализа, аналитик данных должен быть не просто компьютерным; ему нужны рабочие знания таких программ, как Microsoft Excel и MySQL.
Аналитикам данных также нужны хорошие навыки общения и презентации. Лица, принимающие решения, используют выводы аналитиков данных для принятия важных решений. Тем не менее, чтобы сделать это точно, они должны понимать последствия результатов. Аналитики данных несут ответственность за распространение этой информации в понятной форме, которую могут понять лица, принимающие решения.
Большинство аналитиков данных имеют, по крайней мере, степень бакалавра, причем основными специальностями колледжа являются математика, статистика, финансы и информатика. Степень магистра делает любого кандидата более конкурентоспособным на рынке труда, но не обязательно иметь такого, чтобы стать аналитиком данных. На эту должность компании предпочитают проверенные способности в конкретных областях, а не в сфере образования.
Средняя зарплата
Средний годовой оклад аналитика данных по состоянию на 2013 год составляет 54 070 долларов США. Средний диапазон, то есть 25–75-й процентиль, составляет примерно от 45 000 до 66 000 долларов США. Тот факт, что такое множество компаний в различных отраслях промышленности используют аналитиков данных, способствует широкому диапазону заработной платы. Размер компании, отрасли, географического положения, образования кандидата, его опыта и других факторов в совокупности определяют зарплату аналитика данных за первый год.
Бюро статистики труда США (BLS) объединяет аналитиков данных под заголовком аналитиков по исследованию рынка, в области, в которой организация прогнозирует бурный рост как минимум до 2022 года. BLS прогнозирует рост этой области на треть за период, начинающийся в 2012 и заканчивается в 2022 году, добавив 131 500 рабочих мест за это время.
