Veri Analistleri: Mitler ve Gerçekler

Veri analitiği, herhangi bir kuruluşun günlük operasyonlarıyla daha alakalı hale gelmeye başladıkça, yetenekli veri analistleri için boş pozisyonlar da çok yükseldi. Bugün, büyük verilerle uğraşan hemen hemen tüm kuruluşlar, neredeyse her zaman üst düzey bir veri analistini arıyor. Bununla birlikte, ihtiyaç arttıkça, onunla ilişkili mitler de arttı.
Örneğin, insanlar veri analitiğini matematikle karıştırıyor - onlar için büyük bir LOL. Çok az şey biliyorlar, heh!
Bu mitlerin çoğu, insanların Veri Bilimi ile ilgili farklı alanların farkında olmadığı ve çoğu zaman birini diğeriyle karıştırdığı için ortaya çıkıyor. Bu nedenle, yaygın mitleri yıkmaya başlamadan önce, önce Veri Analistleri hakkında biraz konuşalım ve Veri Bilimcilerinden nasıl farklı olduklarını görelim.

Veri Analistinin rolü, çoğunlukla bir Veri Bilimcisinin rolüne benzer. Tek fark, bir kuruluşun veri hacmi ve hızı, soruları belirlemek ve kritik bilgileri çıkarmak için dalgalanan bir yapılandırılmamış veri (büyük veri) denizinde sıralamak için daha sağlam beceriler gerektiren belirli bir seviyeyi aştığında bir Veri Bilimcisi'nin devreye girmesidir.
Bu nedenle, bir Veri Analistinin günlük görevleri, bir veri bilimcisininkine biraz benzemektedir - sadece nispeten daha küçük bir ölçekte. Bir veri analistini çevreleyen önemli sorumluluklara bakalım:

Veri toplama ve altyapı kurma

Bir veri analistinin işinin en teknik yönü, ilgili verileri doğru bir şekilde toplamaktır. Veri toplama, genellikle veri toplamayı optimize etmek için web geliştiricileri veya uygulama geliştiricileri ile işbirliği yapmalarını içerir. Bir veri analistinin kritik işlevlerinden biri, veri toplamayı kolaylaştırmak ve otomatikleştirilmiş ve yeniden kullanılabilir rutinler geliştirmektir. Analistler, bunu başarmalarına yardımcı olmak için araç setlerinde bir avuç özel yazılım ve araç bulundurur.

lekelenme desenleri

İlgili veriler bir kez yerleştirildiğinde, analist artık veri yığınından eğilimleri ve kalıpları türetmeyi hedefliyor. Başarılı veri analistleri, verilerle nasıl anlatılar oluşturulacağını her zaman bilir ve kalıpları tespit etmek, onunla başlamanın bir yoludur. Verileri daha iyi anlamak için, bir analistin önce verilerdeki temel kalıpları gözlemlemesi gerekir.
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

Rapor üretmek

2. adımda bulunan eğilimler ve kalıplar ekibin geri kalanına iletilmelidir. Bunun için, hem dahili hem de müşteriye yönelik raporlar oluşturmak ve sürdürmek için bir analist gerekir. Bu raporlar nihayetinde yönetime yeni trendler ve organizasyon için iyileştirme alanları hakkında bilgi sağlar. Raporların bir sonraki karar verici tarafından anlaşılması gerekir, bu nedenle analistlerin raporunun etrafında bir hikaye örmesi önemlidir - böylece anlamak ve analiz etmek daha kolay olur.

Başkalarıyla işbirliği yapmak

“Analist” kelimesi size şirketin geri kalanından ayrı olarak çalışan birini düşündürse de, bu gerçeklerden çok uzaktır. Verileri anlamlandırmaktan ve sonuçları paydaşlara iletmekten sorumlu olan bu veri analistleri, diğer ekiplerle yakın işbirliği içinde çalışmaktan da sorumludur. İş biriminden iş gereksinimlerini anlamaya kadar, toplanan verilerin türünü izlemek için teknoloji ekibine kadar, bir veri analistinin uzmanlığından yoksun tek bir alan yoktur.
Dikkat Edilmesi Gereken En İyi 4 Veri Analitiği Rolü

Bir adım ileri gidelim ve bir veri analistinin hayatı etrafında dönen bazı efsaneleri yıkalım:

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Efsane 1: Veri analistleri Matematiğin ustalarıdır.

Bu bir zamanlar doğru olabilirdi, ancak şimdi piyasaya giren çok daha karmaşık araçlarla, matematik geçmişi olmayan insanlar için analitik hakkında bilgi edinmek için her zamankinden daha fazla fırsat var.
Başlamanıza yardımcı olacak çok sayıda analiz aracı vardır. Bu araçlar, veri toplamayı sizin için daha rahat hale getirebilir ve sizi veri analitiğinin ağır işleriyle baş başa bırakabilir. Ayrıca, size veri analitiği sanatını öğretebilecek birçok kaynak da bulunmaktadır. Bütün bunlar matematikte uzmanlık değil, mantıklı bir zihniyet gerektirir.

Efsane #2: Analytics çok zaman alır.

Kuruluşların çoğu, çok fazla zaman alacağını ve asıl işi yapmak için çok az zamanlarının kalacağını düşünerek veri analitiğine karşı çıkıyor. Ancak, bu nadiren olur. Metrikleri anladıktan sonra, göz kulak olmalısınız ve bunları araçlarınızda nasıl izleyeceksiniz, bu metrikleri ölçmek oldukça hızlıdır. Bunları tam olarak nereden çekeceğinizi ve bu metriklere dayalı olarak operasyonlarınızda nasıl değişiklik yapacağınızı bileceksiniz.
Bununla birlikte, yeni bir soruyu yanıtlamaya çalışırken, verilerinizi analiz etmenin biraz daha uzun sürebileceğini görebilirsiniz. Ancak yine de beklediğinizden çok daha az olacaktır.
Uzman Olmak İçin İhtiyacınız Olan En İyi 4 Veri Analitiği Becerisi!

Efsane #3: Analytics size henüz bilmediğiniz hiçbir şey söylemez.

Sırf kampanyanızın kaderini tahmin edebileceğinizi düşündüğünüz için bunun mutlaka doğru olduğu anlamına gelir. Kuruluşunuz herhangi bir kampanya yürüttüğünde, veri analisti içerik türünü ve iyi performans gösteren kanalları analiz eder. E-posta pazarlamasındaki dönüşüm oranlarınız sosyal medya pazarlamasından farklı olabilir. Bu metrikler kampanyadan kampanyaya değişir ve herhangi bir kampanyanın akıbetinden emin olmanın tek yolu aslında oturup metrikleri ölçmektir.

Efsane #4: Şirketiniz herhangi bir analize ihtiyaç duyacak kadar büyük değil.

Büyük veya küçük herhangi bir şirket, veri analitiğini kullanarak operasyonlarını elden geçirebilir. Özellikle daha küçük kuruluşlar için, nasıl büyüyeceğinizi anlamak ve istediğiniz yönde büyüyüp gelişmediğinizi anlamak için veri analitiği son derece kullanışlı olabilir. Ayrıca, ziyaretçiden müşteriye dönüşüm oranlarını ve potansiyel müşteriden müşteriye dönüşüm oranlarını izlemenize yardımcı olur; bu, huninin çalışmayan bir alanı olup olmadığını anlamanıza ve neye odaklanacağınıza karar vermenize yardımcı olur. Kuruluşunuzun performansını çeşitli sosyal medya kanallarında takip etmek, hangi promosyon kanallarının/kampanyalarının sizin için çalıştığını da size bildirecektir.
Bütçeniz kısıtlıysa, başlamak için pahalı araçlara ihtiyacınız olmadığını söyleyelim. İlerlemenizi takip etmek için bir Google E-Tablosu veya Excel kullanmak da sorunsuz bir şekilde çalışacaktır.

Efsane #5: Her bir ölçüm hakkında rapor vermelisiniz.

Peki, bu tamamen size kalmış. İsterseniz, zamanınızın %100'ünü bulabildiğiniz her bir metrik için raporlama yaparak geçirebilirsiniz. Sonsuz miktarda veri var ve analiz etmek için metrikler oluşturmaya devam edebilirsiniz – bu sizi sonsuz bir döngüye götürecektir.
Ancak, gerçekte işler böyle gitmez. Herhangi bir analiz yapmadan önce, analist, eldeki görev için kritik ölçütlere karar vermede yardımcı olan tam gereksinimleri anlamak için ilk olarak iş ekipleriyle oturur. Her bir metrik hakkında rapor vermeleri gerekmez, ancak belirli bir sorun bildirimini ölçmek için temel metrikleri bilmeleri gerekir.
Veri Analitiğine Nasıl Geçiş Yapabilirsiniz?

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.