Analiști de date: mituri vs. realități

Pe măsură ce analiza datelor a început să devină din ce în ce mai relevantă pentru operațiunile de zi cu zi ale oricărei organizații, locurile vacante pentru analiști de date calificați au crescut și ele. Astăzi, practic toate organizațiile care se ocupă de big data caută aproape tot timpul un analiști de date calificați. Cu toate acestea, pe măsură ce nevoia a crescut, au crescut și miturile asociate cu aceasta.
De exemplu, oamenii confundă analiza datelor cu matematica – un mare LOL pentru ei. Puțin știu ei, heh!
Cele mai multe dintre aceste mituri apar din cauza faptului că oamenii nu sunt conștienți de diferitele domenii implicate în știința datelor și adesea ajung să confunde unul cu celălalt. Așadar, înainte de a ajunge să depășim miturile predominante, să vorbim mai întâi puțin despre analiștii de date și să vedem cum sunt ei diferiți de oamenii de știință ai datelor.

Rolul de Data Analyst este similar cu cel al unui Data Scientist în cea mai mare parte. Singura diferență este că un Data Scientist intră în imagine atunci când volumul și viteza de date ale unei organizații depășesc un anumit nivel care necesită abilități mai solide de sortare printr-o mare de date nestructurate (date mari) pentru a identifica întrebările și a extrage informații critice.
Prin urmare, sarcinile de zi cu zi ale unui analist de date seamănă ușor cu cele ale unui cercetător de date – doar la o scară comparativ mai mică. Să ne uităm la responsabilitățile semnificative care înconjoară un analist de date:

Colectarea datelor și crearea infrastructurii

Cel mai tehnic aspect al jobului unui analist de date este colectarea corectă a datelor relevante. Colectarea datelor implică adesea colaborarea cu dezvoltatorii web sau cu dezvoltatorii de aplicații pentru a optimiza colectarea datelor. Una dintre funcțiile critice ale unui analist de date este de a eficientiza colectarea datelor și de a dezvolta rutine automatizate și reutilizabile. Analiștii păstrează o mână de software și instrumente specializate în setul lor de instrumente pentru a-i ajuta să realizeze acest lucru.

Descoperirea modelelor

Odată ce datele relevante sunt disponibile, analistul își propune acum să obțină tendințe și modele din grămada de date. Analiștii de date de succes știu întotdeauna cum să creeze narațiuni cu date, iar modelele de reperare sunt o modalitate de a începe cu acestea. Pentru a înțelege mai bine datele, un analist trebuie mai întâi să observe modele esențiale în date.
Cine este un Data Scientist, un Data Analyst și un Data Engineer?

Realizarea de rapoarte

Tendințele și modelele găsite la pasul 2 trebuie comunicate restului echipei. Pentru aceasta, un analist este necesar să creeze și să mențină rapoarte – atât interne, cât și orientate către client. Aceste rapoarte oferă în cele din urmă conducerii informații despre noile tendințe, precum și despre domeniile de îmbunătățire ale organizației. Rapoartele trebuie să fie înțelese de următorul decident, așa că este esențial ca analiștii să împletească o poveste în jurul raportului său – astfel încât să fie mai ușor de înțeles și analizat.

Colaborarea cu ceilalți

Deși cuvântul „analist” te poate face să te gândești la cineva care lucrează izolat de restul companiei, asta este departe de adevăr. Fiind responsabili pentru înțelegerea datelor și transmiterea rezultatelor către părțile interesate, acești analiști de date sunt, de asemenea, responsabili pentru lucrul în strânsă colaborare cu restul echipelor. De la unitatea de afaceri pentru a înțelege cerințele de afaceri până la echipa de tehnologie pentru a monitoriza tipul de date colectate, nu există un domeniu care să fie lipsit de expertiza unui analist de date.
Top 4 roluri de analiză a datelor de care trebuie să țineți cont

Să facem un pas înainte și să dezvăluim câteva mituri care gravitează în jurul vieții unui analist de date:

Checkout: Salariu de analist de date în India

Mitul #1: Analiștii de date sunt maeștrii matematicii.

Acest lucru ar fi putut fi adevărat la un moment dat, dar acum, cu instrumente mult mai sofisticate care intră pe piață, există mai multe oportunități ca niciodată pentru oamenii care nu au cunoștințe în matematică să învețe despre analiză.
Există numeroase instrumente de analiză care vă ajută să începeți. Aceste instrumente pot face achiziția de date mai confortabilă pentru dvs., lăsându-vă cu munca grea a analizei datelor. În plus, există și multe resurse care vă pot învăța arta analizei datelor. Toate acestea necesită o mentalitate logică și nu expertiză în matematică.

Mitul #2: Analytics necesită mult timp.

Majoritatea organizațiilor optează împotriva analizei datelor, considerând că va dura prea mult timp și că vor avea puțin timp pentru a face munca efectivă. Cu toate acestea, acesta este rareori cazul. Odată ce vă dați seama de valorile, ar trebui să fiți cu ochii pe și cum să le urmăriți în instrumentele dvs., este destul de rapid să măsurați acele valori. Veți ști exact de unde să le extrageți și cum să faceți modificări operațiunilor dvs. pe baza acelor valori.
Deși, atunci când încercați să răspundeți la o întrebare nouă, este posibil să descoperiți că analiza datelor dvs. poate dura mai mult. Cu toate acestea, va fi tot mai puțin decât te-ai așteptat.
Top 4 abilități de analiză a datelor de care aveți nevoie pentru a deveni expert!

Mitul nr. 3: Analytics nu vă va spune nimic ce nu știți deja.

Doar pentru că crezi că poți ghici soarta campaniei tale înseamnă că este neapărat adevărată. De fiecare dată când organizația dvs. derulează vreo campanie, analistul de date analizează tipul de conținut și canalele care au performanțe bune. Ratele de conversie ale marketingului prin e-mail pot fi diferite de cele ale marketingului pe rețelele sociale. Aceste valori variază de la o campanie la alta și singura modalitate de a fi sigur de soarta oricărei campanii este de fapt să stai și să măsori valorile.

Mitul #4: Compania ta nu este suficient de mare pentru a avea nevoie de analize.

Orice companie, oricât de mare sau mică, își poate revizui operațiunile folosind analiza datelor. În special pentru organizațiile mai mici, analiza datelor poate fi extrem de utilă pentru a înțelege cum să creșteți – și pentru a afla dacă creșteți în direcția dorită. De asemenea, vă ajută să urmăriți ratele de conversie de la vizitator la client potențial și ratele de conversie de la clienți potențiali; care vă ajută să înțelegeți dacă există o zonă a pâlniei care nu funcționează și vă ajută să decideți pe ce să vă concentrați. Urmărirea performanței organizației dvs. pe diverse canale de rețele sociale vă va informa, de asemenea, ce canale/campanii promoționale funcționează pentru dvs.
Dacă aveți un buget limitat, să vă spunem că nu aveți nevoie de instrumente scumpe pentru a începe. Folosirea unei foi de calcul Google sau Excel pentru a urmări progresul dvs. va funcționa, de asemenea, fără probleme.

Mitul nr. 5: trebuie să raportați fiecare valoare.

Ei bine, asta depinde în întregime de tine. Dacă doriți, puteți petrece 100% din timp raportând fiecare valoare pe care o puteți găsi. Există o cantitate nesfârșită de date și puteți continua să creați valori pentru analiză - vă va duce la o buclă infinită.
Cu toate acestea, lucrurile nu stau așa în realitate. Înainte de a efectua orice analiză, analistul se adună mai întâi cu echipele de afaceri pentru a înțelege cerințele exacte care ajută la deciderea parametrilor critici pentru sarcina în cauză. Nu trebuie să raporteze fiecare măsurătoare, dar trebuie să cunoască valorile esențiale pe care să le măsoare pentru o anumită declarație de problemă.
Cum poți trece la Data Analytics?

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.