Аналитики данных: мифы против реальности

По мере того, как аналитика данных становилась все более актуальной для повседневной деятельности любой организации, количество вакансий для квалифицированных аналитиков данных также резко возросло. Сегодня практически все организации, работающие с большими данными, почти все время находятся в поиске высококвалифицированных аналитиков данных. Однако по мере роста потребности росли и связанные с ней мифы.
Например, люди путают аналитику данных с математикой — для них это большой LOL. Мало ли они знают, хе!
Большинство этих мифов возникает из-за того, что люди не знают о различных областях, связанных с наукой о данных, и часто путают одну с другой. Итак, прежде чем мы приступим к разрушению распространенных мифов, давайте сначала немного поговорим об аналитиках данных и посмотрим, чем они отличаются от специалистов по данным.

Роль аналитика данных по большей части аналогична роли специалиста по данным. Единственная разница заключается в том, что Data Scientist появляется, когда объем и скорость данных в организации превышают определенный уровень, который требует более надежных навыков для сортировки в бушующем море неструктурированных данных (больших данных) для выявления вопросов и извлечения важной информации.
Следовательно, повседневные задачи аналитика данных немного напоминают задачи специалиста по данным, только в сравнительно меньшем масштабе. Давайте посмотрим на важные обязанности, которые окружают аналитика данных:

Сбор данных и настройка инфраструктуры

Наиболее техническим аспектом работы аналитика данных является правильный сбор соответствующих данных. Сбор данных часто предполагает их сотрудничество с веб-разработчиками или разработчиками приложений для оптимизации сбора данных. Одной из важнейших функций аналитика данных является оптимизация сбора данных и разработка автоматизированных и многоразовых процедур. Аналитики держат в своем наборе инструментов несколько специализированных программ и инструментов, которые помогают им в этом.

Паттерны обнаружения

После того, как соответствующие данные собраны, аналитик теперь стремится вывести тенденции и закономерности из кучи данных. Успешные аналитики данных всегда знают, как создавать нарративы с данными, и выявление шаблонов — один из способов начать работу с ними. Чтобы лучше понять данные, аналитику сначала необходимо наблюдать основные закономерности в данных.
Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

Создание отчетов

Тенденции и закономерности, обнаруженные на шаге 2, необходимо сообщить остальной команде. Для этого аналитик должен создавать и вести отчеты — как внутренние, так и клиентские. Эти отчеты в конечном итоге предоставляют руководству информацию о новых тенденциях, а также об областях улучшения для организации. Отчеты должны быть понятны следующему лицу, принимающему решения, поэтому очень важно, чтобы аналитики сплели историю вокруг его отчета, чтобы его было легче понять и проанализировать.

Сотрудничество с другими

Хотя слово «аналитик» может натолкнуть вас на мысль о человеке, который работает изолированно от остальной части компании, это далеко не так. Будучи ответственными за осмысление данных и передачу результатов заинтересованным сторонам, эти аналитики данных также несут ответственность за работу в тесном сотрудничестве с остальными командами. От бизнес-подразделения, чтобы понять бизнес-требования, до технической группы, чтобы контролировать тип собираемых данных, нет ни одной области, которая лишена опыта аналитика данных.
4 главные роли в области аналитики данных, на которые стоит обратить внимание

Давайте сделаем шаг вперед и развеем некоторые мифы, связанные с жизнью аналитика данных:

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

Миф № 1: Аналитики данных — мастера математики.

В какой-то момент это могло быть правдой, но теперь, когда на рынок выходят гораздо более сложные инструменты, у людей, не имеющих математического образования, больше возможностей, чем когда-либо, для изучения аналитики.
Существует множество инструментов аналитики, которые помогут вам начать работу. Эти инструменты могут сделать получение данных более удобным для вас, оставив вам тяжелую работу по анализу данных. Кроме того, существует множество ресурсов, которые могут научить вас искусству анализа данных. Все это требует логического мышления, а не знания математики.

Миф №2: Аналитика занимает много времени.

Большинство организаций отказываются от анализа данных, полагая, что это займет слишком много времени, и у них останется мало времени для выполнения реальной работы. Однако это бывает редко. Как только вы выясните метрики, вы должны следить за ними, и как отслеживать их в своих инструментах, измерить эти метрики довольно быстро. Вы будете точно знать, где их взять и как внести изменения в свои операции на основе этих показателей.
Хотя, когда вы пытаетесь ответить на новый вопрос, вы можете обнаружить, что анализ ваших данных может занять некоторое время. Тем не менее, это все равно будет намного меньше, чем вы ожидали.
4 лучших навыка анализа данных, которые вам нужны, чтобы стать экспертом!

Миф № 3: Аналитика не скажет вам ничего, чего вы еще не знаете.

Если вы думаете, что можете угадать судьбу своей кампании, это обязательно означает, что она верна. Каждый раз, когда ваша организация запускает какую-либо кампанию, аналитик данных анализирует тип контента и каналы, которые работают хорошо. Ваши коэффициенты конверсии в маркетинге по электронной почте могут отличаться от показателей в маркетинге в социальных сетях. Эти метрики варьируются от кампании к кампании, и единственный способ быть уверенным в судьбе любой кампании — это фактически сесть и измерить метрики.

Миф № 4: Ваша компания недостаточно велика, чтобы анализировать ее.

Любая компания, большая или маленькая, может пересмотреть свою деятельность, используя аналитику данных. Особенно для небольших организаций аналитика данных может оказаться чрезвычайно полезной, чтобы понять, как расти, и выяснить, движетесь ли вы в желаемом направлении. Это также помогает отслеживать коэффициенты конверсии посетителей в лидов и коэффициенты конверсии лидов в клиентов; Это помогает понять, есть ли область воронки, которая не работает, и помогает вам решить, на чем сосредоточиться. Отслеживание эффективности вашей организации в различных социальных сетях также позволит вам узнать, какие рекламные каналы/кампании работают на вас.
Если вы ограничены в бюджете, позвольте сказать вам, что вам не нужны дорогие инструменты, чтобы начать работу. Использование электронной таблицы Google или Excel для отслеживания вашего прогресса также будет работать без проблем.

Миф № 5: Вы должны отчитываться по каждому показателю.

Ну, это полностью зависит от вас. Если вы хотите, вы можете потратить 100% своего времени на отчеты по каждой метрике, которую вы можете найти. Существует бесконечное количество данных, и вы можете продолжать создавать метрики для анализа — это приведет вас к бесконечному циклу.
Однако на деле все обстоит не так. Прежде чем проводить какой-либо анализ, аналитик сначала встречается с бизнес-группами, чтобы понять точные требования, которые помогут определить критические показатели для поставленной задачи. Им не нужно сообщать о каждой отдельной метрике, но им нужно знать основные метрики для измерения конкретной постановки задачи.
Как перейти на аналитику данных?

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.