Kaj je podatkovni analitik?
Analiza podatkov je način za pregled, čiščenje, preoblikovanje in modeliranje podatkov s ciljem odkrivanja koristnih informacij. Podatkovni analitik ne napiše kode za obdelavo podatkov, temveč analitik podatkov v veliki meri deluje s podatki, ki so bili razdelani in obdelani prek strojne kode. Kopajo globoko (ki se imenuje tudi podatkovno rudarjenje) in podatke pridobivajo. Končno organizirajo, pregledajo in potrdijo podatke ter podatke poročajo z različnimi orodji, na primer: Microsoftova pisarniška orodja, kot so Excel, PowerPoint in Dostop do baze podatkov. Podatkovni analitik izvaja predhodno analizo podatkov, da bi ugotovil kontekst in naravo podatkov.
Opredelitev
Analizator podatkov je posameznik, ki je odgovoren za zbiranje podatkov, obdelavo in pridobivanje koristnih informacij s filtriranjem neželenih podatkov in na koncu zastopanjem v obliki grafa ali grafikonov.
Analitik podatkov bi moral biti sposoben pridobiti koristne podatke iz velike količine podatkov, vprašati stranko o zahtevi po filtriranju informacij po zahtevani vsebini, učinkovito analizirati nastale podatke, ločiti podatke z uporabo strukturne analize in jih dostaviti v dobro zastopan format z uporabo različnih vrst tehnik predstavljanja podatkov.
Razumevanje podatkovnega analitika
Med podatkovnim analitikom in podatkovnim znanstvenikom je velika razlika. Ljudje so zamenjali vloge analitika podatkov in podatkovnih znanstvenikov, saj sta si oba podobna.
Gre skozi podatke in poskuša prepoznati trende v podatkih. Kaj povejo številke v podatkih? Kakšne odločitve je mogoče sprejeti na podlagi teh podatkov? Je nekaj vprašanj, ki si jih med obdelavo podatkov postavlja analitik podatkov?
Podatkovni strokovnjaki strokovno razlagajo podatke s strokovnim znanjem na področju kodiranja in matematičnih modelov. Večina znanstvenikov s podatki ima doktorat. ali magisterij iz analize podatkov. Imajo izkušnje na področju strojnega učenja, programiranja in lahko ustvarijo nov postopek za podatkovni model s pomočjo napovednega modela, skupaj z delom analitika podatkov.
Kako Data Analyst poenostavlja delo?
Na splošno bo podatke prišel, zbral, organiziral, analiziral in uporabil za določen zaključek. Njihovo delo se razlikuje, saj je odvisno od vrste podatkov, s katerimi delajo (zalog, družbeni mediji, prodaja, finance itd.) Ali projekt stranke.
Analizator podatkov lahko delodajalcem v podjetju, ki želi izvedeti več o svoji stranki in njihovih potrebah, dragocene podatke. Podjetja v vseh panogah lahko koristijo vpogled, ki jih ponuja analitik podatkov.
Upravljajo bazo in podjetju pomagajo pri odločanju na podlagi nje. Razmislimo o primeru podatkovnega analitika, ki sodeluje z marketinškim podjetjem, ki ponuja mobilne oglase. Tu mora podatkovni analitik sestaviti profile uporabnikov mobilnih aplikacij in preko platforme zagotoviti oglase, ki so pomembni za uporabnika. To bo zagotovilo večje donose pri analizi oglaševalskih izdatkov. Omogočil bo tudi izboljšano uporabniško izkušnjo, saj jim bo omogočil bolj prilagojen občutek glede oglasov.
Vrhunska podjetja
1. Mu Sigma
Mu Sigma je eno največjih svetovnih podjetij za analizo podatkov. Ime njihove družbe izhaja iz statističnih izrazov "(μ)", ki pomeni Mu in "(σ)" za sigmo, ki predstavlja srednje in standardno odstopanje verjetnostne porazdelitve.
Podjetje je leta 2004 ustanovil Dhiraj Rajaram, ki je tudi trenutni direktor podjetja. Ponujajo storitve v marketinški analitiki, analitiki povpraševanja, načrtovanju omrežij, optimizaciji, prometni analitiki, analitiki tveganj in iskanju analitike itd.
2. Poenostavite360
To je podjetje za socialno poslovno inteligenco, ki ponuja spremljanje in analitiko, nadzorno ploščo in poročanje, analitiko kanalov ter CRM in storitve delovnega toka. Na seznamu strank imajo številne prestižne stranke.
3. CBIG svetovanje
CBIG strankam ponuja storitve Business Intelligence (BI), Data Warehouse (DW) in storitve velike analitike podatkov. Ponujajo tudi pobude, usmerjene v podatke, ki vključujejo napovedno analitiko, marketinško analitiko, operativno analitiko, analitiko v oblaku, podatkovno znanost itd. stanje vaših podatkov.
4. GoodData
GoodData trži programsko opremo za analitiko velikih podatkov in Business Intelligence (BI) za računalništvo v oblaku. Leta 2007 jo je ustanovil Roman Stanek z imenom "Good Data Corporation". Z GoodData lahko podjetje opolnomoči svoje poslovanje z distribucijo ciljne analitike vsem članom poslovnih lokacij, vključno s strankami in partnerji.
5. PricewaterhouseCoopers (PWC)
PricewaterhouseCoopers je bil znan tudi kot PwC je največje podjetje za profesionalne storitve na svetu. Nastala je leta 1998 s pripojitvijo med Price Waterhouse in Coopers ter Lybrand. PwC s pomočjo svoje platforme pomaga pri optimizaciji podatkovnih sredstev in hitrejših in boljših odločitev. Pwc s svojimi vodilnimi podatki in analitičnimi storitvami pomaga ustvariti podatkovni okvir, zgraditi strategijo, optimizirati infrastrukturo in pomaga ustvariti kulturo, da postane organizacija, ki temelji na podatkih.
6. Deloitte
Deloitte je večnacionalna mreža profesionalnih storitev in tudi ena od računovodskih organizacij „Big Four“. Deloitte spremeni informacije v koristne in uporabne vpoglede z razumevanjem vloge odločevalca za čim večjo vrednost analitike.
Deloitte ponuja rešitve:
- Napredna analitika
- Podjetniško upravljanje podatkov
- ERP analitika
Deloitte analitični pristop je napolnjen z globokim poznavanjem industrije in funkcionalnimi izkušnjami, pomešanimi s tehnologijo.
7. KPMG
KPMG je podjetje za profesionalne storitve in eden od štirih velikih revizorjev skupaj s PwC, E&Y in Deloitte. Analitika, informacije in modeli KPMG pomagajo organizaciji razrešiti skrivnost iz ogromnih podatkov in jim pokazati, kako vplivati na svoje vire podatkov, da ustvarijo boljši poslovni rezultat.
KPMG ponuja analitične storitve na naslednjih področjih:
- Potrošniški trg
- Energija in naravni viri
- Skrb za zdravje
- Tehnologija in telekomunikacije
- Finančne storitve
Kaj lahko storite s podatkovnim analitikom?
Analitik podatkov je več kot le drobilnik številk. Analitik pregleda dane podatke in ugotovi, kako jih je mogoče uporabiti za reševanje problemov v resničnem življenju ali za pomoč podjetju pri razvoju poslovanja. Analitiki sodelujejo z delničarji in različnimi managerji, da poznajo njihovo vizijo in jim dajo vpogled v to, kako jim bodo podatki pomagali pri doseganju.
Analitiki podjetju pomagajo pri načrtovanju vnaprej z oceno učinkovitosti, s katero podjetje vsak dan vodi svoje poslovanje s pomočjo podatkov. Analizator podatkov lahko prinese tudi rezultate, povezane z napovedovanjem večjega ali manjšega povpraševanja strank, meritve podatkov pa se lahko uporabijo za računovodske in finančne operacije v času priprave proračuna in vodenja projektov za merjenje trajanja projekta in učinkovitosti zaposlenih.
Delo z analitikom podatkov
Delo z analitikom podatkov je res zabavno, ko se naučite različnih vidikov podatkov in iskanja pomembnih informacij. Analizator podatkov vam pomaga razumeti, kako prevesti številke v navadno angleščino, da vsako podjetje zbira podatke, povezane s podatki o prodaji, tržnih raziskavah, logistiki ali stroških prevoza.
Analizator podatkov zahteva tudi dobre komunikacijske spretnosti za pisanje in govorjenje jasno ter enostavno sporočanje zapletenih idej, kar bo človeku pomagalo izboljšati svoje komunikacijske sposobnosti. Matematika je eden pomembnih delov analitika, saj analitik podatkov potrebuje matematične spretnosti za ocenjevanje numeričnih podatkov in narisanje podatkov na grafu ali grafikonu, delo z analitikom pa bo človeku pomagalo tudi pri izboljšanju njegovega logičnega razmišljanja in skupaj s svojo matematično veščino .
Prednosti
- Analizator podatkov pomaga zaznati napake iz nabora podatkov in s pomočjo podatkov čiščenje izboljšuje kakovost podatkov, kar na koncu koristi tako instituciji kot strankam, kot so banka, finančna družba itd.
- Podatkovni analitik deluje na sistemu priporočil, ki ga večinoma uporabljajo spletni trgovci na drobno, kot so Flipkart, Amazon, eBay itd., Kjer analitik ponuja najverjetnejšo postavko, ki bo uporabniku všeč naslednjič, ko pridobiva prejšnje podatke.
- Analitik lahko banki pomaga tudi pri ugotavljanju verjetnih lažnih strank, ki temeljijo na preteklih podatkih.
- Varnostne agencije uporabljajo tudi analitik podatkov za namene nadzora in spremljanja, ki temelji na velikem številu informacij, ki jih zbira in obdeluje analitik.
- Analizator podatkov vam odgovori na naslednja vprašanja:
- Kakšen je trenutni scenarij?
- Kaj se je zgodilo?
- Bo to vplivalo na posel na dober ali slab način?
- Zakaj se je zgodilo?
- Kako bo vplivalo na rast podjetja v prihodnosti?
- Kakšen je možen izid?
- Kako to preprečiti?
Zahtevane veščine
Če želite postati analitik podatkov, morate naravno razumeti matematiko in statistiko, osnovne zahteve so naslednje:
1. Statistika
Oseba mora temeljito poznati statistiko, od osnov, kot so srednja, srednja in modna do naprednih tem, kot so realna analiza, teorija grafov in numerična analiza.
2. Matematika
Skupaj s statistiko je matematika tudi najpomembnejši predmet, ki bi ga človek moral imeti poglobljeno. Teme, kot je linearna algebra, se uporabljajo z regresijo, razumevanjem strukture podatkov in pripravijo podatke za napovedno modeliranje podatkov.
3. R in Python
Za namene analitike sta Python in R široko uporabljana orodja, saj je Python enostavno učenje programov, ki zagotavlja različne statistične in matematične knjižnice, kot so numpy, scipy, sci-kit-learn in matplotlib itd., Medtem ko R zagotavlja napredne računalniške zmogljivosti, grafične zmogljivosti in napredna orodja.
4. Poizvedbeni jeziki
Oseba, ki želi delati kot analitik podatkov, mora biti na razpolago s poizvedbenimi jeziki, kot so SQL, Hive in PIG itd. SQL je splošni jezik, ki se uporablja za transakcijske poizvedbe. SQL se večinoma uporablja vsakodnevno, edina slaba stran pa je, da ne podpira petabajtov podatkov.
Hive je jezik poizvedb Hadoop, ki ga je uvedel Facebook in lahko podpira terabajte in petabajte podatkov. PIG se uporablja med obdelavo tako strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov.
Vizualizacija podatkov
Imeti vse podatke preprosto ni dovolj, saj jih morate tudi zaživeti. Obstajajo različna orodja za vizualizacijo podatkov, ki jih podatkovni analitik lahko obvlada, npr. Tableau, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics in Microsoft Power BI. S pomočjo teh orodij mora analitik podatkov pripraviti poročila in te ugotovitve sporočiti najvišjemu vodstvu.
Obseg
Orodje Data Analytics je podjetje Glassdoor imenovalo "najboljše delo desetletja". Veliko je vrzeli med povpraševanjem in ponudbo analitičnih strokovnjakov, saj je več zahtev in manj podatkov analitika.
Podatkovni strokovnjaki so predvsem statistiki, inženirji, rudarji podatkov in IT strokovnjaki. Podjetja vedno iščejo najboljše analitike podatkov, da bi okrepili svoje oddelke za raziskave in analize. Podatkovni inženiring ima ključno vlogo pri financah in kapitalizaciji. Analizator podatkov bo dobil več raziskovalnega dela v primerjavi z drugim netehničnim delom.
Kdo je prava publika za učenje Data Analyst?
Analiza podatkov je zahtevna in donosna kariera. Oseba, ki uživa v igranju s podatki, lahko postane analitik podatkov z dobro plačno lestvico.
Vsakdo lahko postane analitik podatkov in si lahko v njem prizadeva kariero, ker gre za matrike, preračun, integrale in statistiko. Oseba, ki ob teh temah pozna celo osnovno znanje, lahko postane popoln analitik podatkov, če opravi nekaj tečajev spletnih certifikatov in pridobi praktično znanje, skupaj s teoretičnim znanjem.
Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Uporablja ogromno količino podatkov, da dela na trenutnih trendih in pripravlja napovedi. Povpraševanje po analitiku podatkov je zelo vroče, kjer so znane univerze začele izvajati tečaje in programe, ki so osredotočeni na analizo podatkov.
Začetnik, ki deluje kot analitik podatkov, lahko domeno obvlada z izkušnjami. V prihodnosti lahko ustanovi lastno analitično podjetje in pomaga strankam pri doseganju njihovih ciljev s pomočjo koristnih spoznanj in informacij. Rast posameznika kot analitika podatkov je neizmerna, saj je v današnjem svetu vse povezano s podatki, pa naj gre za socialne medije ali finančno rast. Podjetja so pripravljena plačati poljuben znesek denarja, da dobijo točne podatke, ki jih bodo lahko uporabili za svojo rast.
Zaključek
To je doba velikih podatkov, ko se dnevno zbirajo milijarde podatkov in se obdeluje le nekaj sto podatkov. Razlog za to je pomanjkanje analitikov podatkov na trgu. Podatkovni analitik ima ključno vlogo v podjetju, saj zagotavlja dragocene podatke, ki na koncu pomagajo rasti družbe. Podatkovni analitik je najzahtevnejše delo v stoletju in tu so ostali.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je analitik podatkov. Tu smo razpravljali o delu in prednostih Data Analyst z vrhunskimi podjetji, ki izvajajo to tehnologijo. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je Big data in Hadoop?
- Kaj je podatkovno rudarjenje?
- Kaj je Data Science
- Kaj je Apache?