เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ – ทักษะ เงินเดือน และรายละเอียดงาน

ในยุคที่ Big Data ครอบงำ ไม่มีใครสามารถจินตนาการได้ว่าชุดทักษะและความเชี่ยวชาญของ Data Analyst แบบเดิมๆ เพียงพอที่จะจัดการกับความซับซ้อนของ Big Data แล้วใครกันที่กระโดดเข้ามาเพื่อกอบกู้โลก?

โดยพื้นฐานแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลบิ๊กดาต้าเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลในแง่ความจริงที่สุดของคำศัพท์ แต่มีจุดแตกต่างที่สำคัญ ซึ่งแตกต่างจากนักวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมที่จัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นส่วนใหญ่ นักวิเคราะห์บิ๊กดาต้าจัดการกับบิ๊กดาต้าที่ประกอบด้วยข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลักและ ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ความรับผิดชอบในงานและชุดทักษะของนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นั้นแตกต่างจากนักวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจโปรไฟล์งานของนักวิเคราะห์ Big Data เราจึงได้สร้างคู่มือนี้ซึ่งมีคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับความรับผิดชอบในงาน ชุดทักษะ เงินเดือน และเส้นทางอาชีพสู่การเป็นนักวิเคราะห์ Big Data

ใครคือนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่?

ลักษณะงานของ Data Scientist และ Big Data Analyst มักจะทับซ้อนกัน เนื่องจากทั้งคู่เกี่ยวข้องกันใน Big Data เช่นเดียวกับที่ Data Scientist มีส่วนร่วมในการรวบรวม ทำความสะอาด ประมวลผล และวิเคราะห์ Big Data เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบที่มีความหมาย นักวิเคราะห์ Big Data มีหน้าที่รับผิดชอบในการทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นและระบุวิธีที่จะแปลงเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

นักวิเคราะห์ Big Data มีจุดมุ่งหมายพื้นฐานหนึ่งประการ – เพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตระหนักถึงศักยภาพที่แท้จริงของ Big Data ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจในเชิงบวก

นักวิเคราะห์ Big Data รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งและคลังข้อมูลของบริษัท และวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลดังกล่าวที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ พวกเขาต้องเห็นภาพและรายงานสิ่งที่ค้นพบโดยการเตรียมรายงาน กราฟ แผนภูมิ ฯลฯ ที่ครอบคลุม การแสดงข้อมูลที่ค้นพบจะช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด (ทั้งด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค) เข้าใจได้ดีขึ้น เมื่อทุกคนเห็นภาพแนวคิดได้อย่างชัดเจนแล้ว ทีมงานไอทีและธุรกิจทั้งหมดสามารถระดมความคิดเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลเชิงลึกในการปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ เพิ่มรายได้ มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของลูกค้า เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และอื่นๆ อีกมากมาย

นักวิเคราะห์บิ๊กดาต้ายังถูกเรียกโดยธุรกิจเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ตลาดการแข่งขันเพื่อระบุแนวโน้มอุตสาหกรรมที่สำคัญ

ในการวิเคราะห์และตีความข้อมูล นักวิเคราะห์ Big Data ใช้เวลาอย่างมากในการทำงานกับโฮสต์ของธุรกิจ Big Data และเครื่องมือวิเคราะห์ เช่น Microsoft Excel, MS Office, SAS, Tableau, QlikView, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, Hive, Pig, R, Python, SQL เป็นต้น

หน้าที่ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ Big Data คืออะไร?

ตอนนี้ คุณมีความเข้าใจอย่างยุติธรรมเกี่ยวกับโปรไฟล์งานของนักวิเคราะห์ Big Data แล้ว มาดูหน้าที่หลักของพวกเขากัน:

• ในการรวบรวมและสะสมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน ให้ทำความสะอาด จัดระเบียบ ประมวลผล และวิเคราะห์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่มีค่า
• เพื่อระบุแหล่งข้อมูลใหม่ๆ และพัฒนาวิธีการในการปรับปรุงการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ และการรายงาน
• ในการเขียนคำสั่ง SQL เพื่อดึงข้อมูลจากคลังข้อมูล
• เพื่อสร้างคำจำกัดความของข้อมูลสำหรับไฟล์ฐานข้อมูลใหม่หรือแก้ไขไฟล์ที่มีอยู่แล้วเพื่อการวิเคราะห์
• เพื่อนำเสนอสิ่งที่ค้นพบในรายงาน (ในรูปแบบตาราง แผนภูมิ หรือกราฟ) เพื่อช่วยทีมผู้บริหารในกระบวนการตัดสินใจ
• เพื่อพัฒนาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สำหรับการจัดหาและรวบรวมข้อมูล
• เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการทำเหมืองข้อมูลและแก้ไขปัญหา หากมี
• เพื่อใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภค
• เพื่อติดตามแนวโน้มและรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
• เพื่อดำเนินการวิเคราะห์งานประจำเพื่อสนับสนุนการทำงานและการตัดสินใจทางธุรกิจในแต่ละวัน
• เพื่อร่วมมือกับ Data Scientists เพื่อพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่
• เพื่อทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับทั้งทีมไอทีและทีมบริหารธุรกิจเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของบริษัท

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิเคราะห์ Big Data มีอะไรบ้าง?

1. การเขียนโปรแกรม

นักวิเคราะห์ Big Data ต้องเป็น Master coder และควรมีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมอย่างน้อย 2 ภาษา (ยิ่งมากยิ่งดี) การเข้ารหัสเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและสถิติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ภาษาโปรแกรมที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์ Big Data ได้แก่ R, Python, Ruby, C++, Java, Scala และ Julia เริ่มเล็กและเชี่ยวชาญหนึ่งภาษาก่อน เมื่อคุณคุ้นเคยกับมันแล้ว คุณก็สามารถเลือกภาษาโปรแกรมอื่นๆ ได้เช่นกัน

2. ความถนัดเชิงปริมาณ

ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถิติและคณิตศาสตร์ ซึ่งรวมถึงพีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัสหลายตัวแปร การแจกแจงความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์แบบเบย์ อนุกรมเวลา และการวิเคราะห์ตามยาว และอื่นๆ

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

3. ความรู้เกี่ยวกับกรอบการคำนวณ

งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นงานที่หลากหลาย ดังนั้น คุณต้องมีความสบายใจในการทำงานกับเทคโนโลยีที่หลากหลายและเฟรมเวิร์กการคำนวณ ซึ่งรวมถึงเครื่องมือพื้นฐาน เช่น Excel และ SQL ตลอดจนเฟรมเวิร์กขั้นสูง เช่น Hadoop, MapReduce, Spark, Storm, SPSS, Cognos, SAS และ MATLAB

4. ทักษะการจัดเก็บข้อมูล

นักวิเคราะห์ Big Data ทุกคนต้องมีความเชี่ยวชาญในการทำงานกับทั้งระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra เป็นต้น

5. ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

การค้นพบของนักวิเคราะห์บิ๊กดาต้าจะดีอย่างไรหากพวกเขาไม่เห็นภาพจากมุมธุรกิจ ในการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่สกัดออกมาเพื่อเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ดีขึ้น นักวิเคราะห์ Big Data ต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโลกธุรกิจ จากนั้นพวกเขาจะระบุโอกาสทางธุรกิจที่เป็นไปได้และใช้ข้อมูลที่ค้นพบเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจไปในทิศทางที่ดีขึ้น

6. ความสามารถในการสื่อสาร

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ นักวิเคราะห์ Big Data ต้องรู้วิธีการถ่ายทอดและนำเสนอสิ่งที่ค้นพบอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่าย ดังนั้น พวกเขาจึงต้องมีทักษะในการสื่อสารด้วยวาจาและลายลักษณ์อักษรที่ไร้ที่ติ เพื่อที่พวกเขาจะได้สามารถอธิบายวิสัยทัศน์ของตนให้ผู้อื่นทราบและแยกย่อยแนวคิดที่ซับซ้อนเป็นคำที่ง่ายกว่า

เงินเดือนของนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

จากข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ Big Data คือ Rs. 6,54,438 ในอินเดีย เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงวุฒิการศึกษา ระดับความเชี่ยวชาญในบิ๊กดาต้า ประสบการณ์การทำงานหลายปี และอื่นๆ เงินเดือนระดับเริ่มต้นสามารถอยู่ที่ใดก็ได้ระหว่าง 5 - 6 LPA เงินเดือนเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณด้วยประสบการณ์และการเพิ่มทักษะ นักวิเคราะห์ Big Data ที่มีประสบการณ์สามารถสร้างรายได้สูงถึง 25 LPA ขึ้นอยู่กับบริษัทที่พวกเขาทำงานด้วย

ขั้นตอนในการเริ่มต้นอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ในสามขั้นตอนง่ายๆ:

1. สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีที่มีพื้นฐานด้าน STEM (วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ หรือคณิตศาสตร์)

แม้ว่าโปรไฟล์งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ต้องการปริญญาขั้นสูง แต่บริษัทส่วนใหญ่มองหาผู้สมัครที่สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีพร้อมความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในสาขาวิชา STEM นี่คือเกณฑ์การคัดเลือกขั้นต่ำสำหรับงาน ดังนั้นคุณต้องแน่ใจว่าคุณบรรลุเป้าหมายนั้น การเรียนรู้วิชา STEM จะแนะนำให้คุณรู้จักกับพื้นฐานของ Data Science รวมถึงทักษะการเขียนโปรแกรม สถิติ และคณิตศาสตร์ สำหรับการจัดการโครงการและการจัดการฐานข้อมูล คุณสามารถใช้ชั้นเรียนพิเศษเหล่านี้ได้

2. รับการฝึกงานหรืองานระดับเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะรวบรวมงานวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีประสบการณ์ในภาคสนาม แต่คุณต้องมองหาโอกาสอยู่เสมอ สถาบันหรือบริษัทหลายแห่งเสนอโครงการฝึกงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งอาจเป็นการเริ่มต้นที่ดีในอาชีพการงานของคุณ นอกจากนี้ยังมีโปรแกรมการฝึกอบรมภายในองค์กรอีกมากมายในด้านการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ทางสถิติ ฯลฯ การลงทะเบียนเข้าร่วมโปรแกรมดังกล่าวจะช่วยให้คุณได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล อีกทางเลือกหนึ่งคือการหางานระดับเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกับฟิลด์นี้ เช่น งานของนักสถิติ หรือนักวิเคราะห์ธุรกิจรุ่นเยาว์/นักวิเคราะห์ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องพูด ตำแหน่งเหล่านี้จะไม่เพียงแต่ช่วยส่งเสริมการฝึกอบรมของคุณเท่านั้น แต่ยังทำหน้าที่เป็นหินก้าวสู่อาชีพ Big Data

3. รับปริญญาขั้นสูง

เมื่อคุณได้รับประสบการณ์การทำงานแล้ว ก็ถึงเวลาปรับปรุงเกมของคุณ ได้อย่างไร? โดยได้รับปริญญาขั้นสูง เช่น ปริญญาโทด้าน Data Science หรือ Data Analytics หรือ Big Data Management การมีปริญญาขั้นสูงจะช่วยปรับปรุงประวัติย่อของคุณและเปิดมุมมองใหม่สำหรับการจ้างงานในตำแหน่งการวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูง โดยปกติ เงินเดือนที่คาดหวังของคุณจะเพิ่มขึ้นอย่างมากหากคุณสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทหรือเทียบเท่า

แนวโน้มงานของนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

จากการคาดคะเนของ World Economic Forum นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นที่ต้องการอย่างมากในบริษัทต่างๆ ทั่วโลก นอกจากนี้ สำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา (BLS) ยังคงรักษาโอกาสการจ้างงานสำหรับนักวิเคราะห์การวิจัยตลาด ซึ่งรวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูล จะเพิ่มขึ้น 19% ระหว่างปี 2557 ถึง พ.ศ. 2567 ซึ่งไม่น่าแปลกใจเลยที่ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นทุกวัน จะต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีทักษะมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของพวกเขา ทั้งหมดที่กล่าวมานี้ แนวโน้มอาชีพของนักวิเคราะห์ Big Data มีแนวโน้มที่ดีอย่างมาก

คุณกำลังรออะไรอยู่? เราได้ให้ข้อมูลที่สำคัญทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการประกอบอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ลูกบอลอยู่ในสนามของคุณ!

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว