ฉันจะเพิ่มเงินเดือนเป็นสองเท่าได้อย่างไร การวิเคราะห์ข้อมูลคือคำตอบของคุณ

ประพันธ์โดยศาสตราจารย์ส. ผู้กำกับ – IIIT บังกาลอร์ ศ. Sadagopan เป็นหนึ่งในนักวิชาการที่มีประสบการณ์มากที่สุดในคณะผู้เชี่ยวชาญของ UpGrad & IIIT-B PG Diploma Program ใน Data Analytics
ทุกวันนี้ เมื่อใดก็ตามที่ฉันไปเยี่ยมชมวิทยาเขตใดๆ ฉันมักจะถูกถามคำถามหนึ่งคำถาม – “ฉันขอเพิ่มเงินเดือนเป็นสองเท่าโดยการลงทะเบียนในหลักสูตร Analytics ได้หรือไม่”
คำถามนี้เป็นที่นิยมในสถาบันการศึกษาและโรงงานซอฟต์แวร์ ส่วนใหญ่มาจากนักศึกษาวิศวกรรมศาสตร์ (ที่ยังเรียนอยู่ในวิทยาลัย) แต่มักถูกถามโดยผู้ที่มีประสบการณ์การทำงานในอุตสาหกรรมไอทีมากกว่า 4-5 ปี ฉันยังได้รับคำถามจำนวนน้อยกว่านี้จากผู้เชี่ยวชาญด้านการทำงานในภาคอื่นๆ เช่น นักบัญชี ทนายความ แพทย์ และผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบ คำตอบของฉันง่าย ใช่ – หากคุณมีคุณสมบัติตรงตามข้อกำหนดบางประการ ให้ฉันอธิบายอย่างละเอียด
มีอะไรทำอาหารใน Data Analytics? ข้อมูลทีมที่ UpGrad พูดขึ้น!

ยุคคอมพิวเตอร์

ปัจจุบัน Analytics เป็นเหมือนคอมพิวเตอร์ในยุค 60 และ 70 เมื่อพวกเราหลายคนเข้าสู่ตลาดงาน “คอมพิวเตอร์” เป็นเครื่องมือที่เพิ่งค้นพบซึ่งดึงดูดความสนใจของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรทั่วทุกสารทิศ

ทุกวัน มีการพบการใช้งานใหม่บางอย่างสำหรับเครื่องที่ความสามารถพื้นฐานได้เพิ่มรายการตัวเลขจำนวนมากอย่างรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ โดยไม่มีข้อผิดพลาดหลายครั้ง ต่อมา ได้เพิ่มความสามารถในการจัดเก็บและเรียกค้นตัวเลขจำนวนมากได้อย่างน่าเชื่อถือและแม่นยำ ต่อมามาก ความสามารถในการส่งและรับชุดตัวเลขจำนวนมากอย่างรวดเร็ว (ที่ความเร็วแสง) ได้เพิ่มขึ้นอย่างน่าเชื่อถือและราคาไม่แพง
ในที่สุดก็นำไปสู่การใช้งานที่หลากหลาย:

• สำมะโน ที่ถูกต้องและรวดเร็ว เพื่อให้ข้อมูลสำมะโนสามารถนำไปใช้ในการวางแผนเศรษฐกิจได้

  

• พยากรณ์อากาศ ที่แม่นยำเพื่อให้ภัยพิบัติสามารถจัดการได้ดีขึ้น

  

• ห้องสมุดอัตโนมัติ เพื่อให้การจัดซื้อหนังสือและการออก/คืนหนังสือเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

  

• เงินเดือน เพื่อปรับปรุงความถูกต้องในการจ่ายค่าจ้างและการเบิกจ่ายอย่างรวดเร็วของสลิปเงินเดือน

  
  

• การควบคุมสินค้าคงคลัง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บ/ต้นทุนสินค้าคงคลัง

  
  

• กำหนดการ เพื่อปรับปรุงต้นทุนการดำเนินงานของเครื่องบิน/รถไฟ/รถโดยสาร

  

• การ ผสมผสานผลิตภัณฑ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของต้นทุนการผลิต/การจัดจำหน่าย/การจัดเก็บ

  

• การวางแผนสื่อ เพื่อเพิ่มการเข้าถึงสำหรับงบประมาณการโฆษณาที่กำหนด

ความสามารถในการใช้ “ของเล่นที่ค้นพบใหม่” อย่างสร้างสรรค์ – คอมพิวเตอร์ – เพื่อ สร้างคุณค่าที่ไม่ธรรมดาคือโอกาสที่ค้นพบใหม่ ได้รับรางวัลอย่างรวดเร็วจากโอกาสในการทำงาน/การวิจัยที่ไม่ธรรมดาทั่วกระดาน ปัจจุบัน Analytics อยู่ในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน

หลีกทางให้การวิเคราะห์ข้อมูล

• วุฒิภาวะของ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ที่ Google/Facebook/Twitter และ Amazon/Flipkart ใช้
• โอกาสที่ได้รับจาก การเชื่อมต่อทุกที่ทุกเวลาและพลังการประมวลผลที่ใกล้ไม่มีที่สิ้นสุด จากเครือข่ายมือถือและระบบคลาวด์
• การ เข้าถึงแบบเกือบสากล โดยอุปกรณ์อัจฉริยะ (สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต)

…ล้วนเสนอความเป็นไปได้ที่ไม่ธรรมดาและโอกาสที่ไร้ขอบเขต
ควบคู่ไปกับการ:

• การ ระบุตัวตน (ใคร?) และ ตำแหน่งที่แม่นยำ (ที่ไหน?) เกิดขึ้นได้จากข้อมูลประจำตัวของอุปกรณ์และ GPS สามารถใช้เพื่อกำหนดเป้าหมาย สินค้าและบริการ (อะไร?) ด้วยความแม่นยำที่ไม่มีใครเทียบได้ในประวัติศาสตร์ของมนุษย์

ทั้งหมดนี้อธิบาย คลื่นลูกใหญ่ของความสนใจใน Analytics ได้ทุกที่

การเก็บเกี่ยวผลการวิเคราะห์: จะต้องทำอย่างไร?

ปัญหาใหญ่ที่นักเรียน/ผู้ประกอบอาชีพรุ่นเยาว์มักลืมไปคือเงินเดือนจากบริษัท X เป็นเพียงส่วนหนึ่งของ ค่าธรรมเนียม ที่บริษัทรับรู้จากลูกค้าปลายทาง (บริษัทอื่น รัฐบาล หรือผู้ใช้ปลายทาง) สำหรับ มูลค่า ที่ Corporation X สร้างขึ้น และไม่มีอะไรอื่น
ดังคำโบราณที่ว่า "เงินไม่ได้งอกเงยบนต้นไม้" เว้นแต่ผู้ประกอบอาชีพในองค์กร (ทั้งรายบุคคลหรือรวมกัน) จะสร้างคุณค่าดังกล่าว ก็ไม่มีคำถามว่าจะได้รับเงินเดือน (ไม่ต้องพูดถึง "เงินเดือนของฉันเป็นสองเท่า" ) ในลักษณะที่ยั่งยืน
การสร้างมูลค่าสามารถเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณมี:

1. ความคิดในการสร้างมูลค่า
2. ความรู้เพื่อสร้างคุณค่าและ
3. ทักษะในการตระหนักถึงคุณค่า

ในยุคก่อนหน้า เพื่อที่จะประสบความสำเร็จในการคำนวณ คุณต้องมี ความคิดในการคำนวณ ในทำนองเดียวกัน หากต้องการประสบความสำเร็จในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องมีกรอบ ความคิดในการวิเคราะห์ นักศึกษาและมืออาชีพรุ่นเยาว์ควรไตร่ตรองให้ดี :

1. ความสามารถในการทำความเข้าใจชุดของตัวเลขที่ ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน การมองหารูปแบบ บางครั้งความสามารถในการ มองเห็นตัวเลข/รูปแบบ ที่ใช้จำนวนข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ในปัจจุบัน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ความคิดในการวิเคราะห์
   
2. ตลอดหลายปีที่ผ่านมา ความรู้ด้านการวิเคราะห์ จำนวนมากได้พัฒนาขึ้น เช่น วิธีการทางสถิติ โมเดลการปรับให้เหมาะสม เทคนิคการจดจำรูปแบบ การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ ฯลฯ นักศึกษา/มืออาชีพที่ต้องการเข้าสู่สาขา Analytics จะได้รับคำแนะนำอย่างดีให้เชี่ยวชาญในฐานความรู้นี้จาก หลักสูตรการวิเคราะห์ที่มีให้บริการจากหลายสถาบัน/มหาวิทยาลัย/แพลตฟอร์มออนไลน์ นอกจากนี้ สำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน ความรู้ส่วนบุคคลในขอบเขตของเขา/เธอ เช่น การผลิต การขาย การเงิน การบริการ เกษตรกรรม การดูแลสุขภาพ จะช่วยในการอธิบาย 'การสร้างมูลค่าการวิเคราะห์' ได้อย่างมาก (ตรวจสอบประกาศนียบัตร UpGrad-IIIT B PG ในโปรแกรมการวิเคราะห์ข้อมูล
   
3. สุดท้าย การเรียนรู้ เครื่องมือ ทั้งหมด เช่น SAS, SPSS, R Programming Language, ส่วนขยายของ Excel และเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายที่จะถูกสร้างขึ้นในทศวรรษหน้า (วิธีการเขียนโปรแกรมและเครื่องมือฐานข้อมูลที่พัฒนาขึ้นในยุค 60 และ 70) กำลังดำเนินไป เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นทักษะที่สามารถทำให้คนๆ หนึ่งตระหนักถึงคุณค่าที่กล่าวไว้ข้างต้น

หากนักศึกษา/คนทำงานที่ถามคำถามนี้กับฉัน “ฉันจะได้รับเงินเดือนสองเท่าหรือไม่ถ้าฉันเรียนหลักสูตร Analytics?” ถามตัวเอง ว่าพวกเขามีความคิดและความชำนาญในความรู้และเครื่องมือหรือไม่ พวกเขาจะได้รับคำตอบสำหรับคำถามเอง
นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องไม่ลืมว่าคนๆ หนึ่งได้รับรางวัลสำหรับคุณค่าที่สร้างความรู้ การมีความรู้เพียงอย่างเดียวไม่ได้ช่วยในการสร้างคุณค่า การได้อันดับ 1 ในหลักสูตร Analytics ไม่ได้รับประกันความสำเร็จ การนำความรู้มาใช้ภายในและนำความรู้ที่ได้รับมาใช้เป็นอย่างดีเป็นกุญแจสำคัญ
ฉันหวังว่าจะได้ผลลัพธ์จากคำถาม "เงินเดือนของฉันสองเท่า" หรือแม้แต่สามเท่า!
ศ. Sadagopan: ถอดรหัส Easy Vs. การวิเคราะห์ที่ไม่ง่าย

ศาสตราจารย์ Sowmyanarayanan Sadagopan เป็นผู้อำนวยการ IIIT-บังกาลอร์ นี่เป็นความเห็นส่วนตัวของเขา เขาสามารถติดต่อได้ที่ [email protected]

เรียนรู้หลักสูตร Data Science ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว