Mitä dataanalyytikko tekee päivittäin?

Digitaalisella aikakaudella datalla on merkittävä rooli organisaatioiden auttamisessa tekemään tietoon perustuvia päätöksiä ja vauhdittamaan kasvua. Joten mitä dataanalyytikko tekee päivittäin?

Data-analyytikon päivittäisiin tehtäviin kuuluu tietojen kerääminen, puhdistaminen ja validointi eri lähteistä, kuten kyselyjen tekeminen tai verkkokaappaustekniikoiden käyttäminen.

Viime kädessä data-analyytikon työ antaa organisaatioille mahdollisuuden tehdä dataan perustuvia suosituksia ja päätöksiä, jotka edistävät liiketoiminnan yleistä menestystä.

Tässä artikkelissa tarkastellaan data-analyytikkojen päivittäisiä velvollisuuksia, taitoja ja työkaluja, urahaasteita ja kasvumahdollisuuksia.

Mennään!

Data on yhä tärkeämpää yrityksille digitaaliaikana, koska se auttaa päätöksenteossa ja edistää kasvua. Joten mitä dataanalyytikko oikeastaan ​​tekee koko päivän?

Tietojen analyytikon on joka päivä kerättävä, puhdistettava ja validoitava tietoja useista eri lähteistä, mukaan lukien kyselyjen suorittaminen tai verkon kaavintamenetelmien käyttäminen.

Lopulta data-analyytikon työ auttaa organisaatioita tekemään suosituksia ja päätöksiä, jotka tukevat dataa ja edistävät liiketoiminnan yleistä menestystä.

Tietoanalyytikkojen päivittäiset tehtävät, tarvittavat taidot ja laitteet, työongelmat ja uramahdollisuudet käsitellään tässä artikkelissa.

Sisällysluettelo

• Datagurut: Päivä numeronmurskaajan elämässä
• Data-analyytikon vastuut
  • Tekniset taidot dataanalyytikoille
  • Pehmeät taidot dataanalyytikoille
  • Tietojen analysointityökalut
• Big Datan kanssa työskentelyn haasteet
• Polkusi kartoittaminen: Uran kasvumahdollisuuksien navigointi
  • Harkinnan arvoisia edistyneitä sertifiointeja
• Lopulliset ajatukset

Datagurut: Päivä numeronmurskaajan elämässä

Data-analyytikkona päivittäinen työ vaihtelee sen mukaan, missä yrityksessä työskentelet, sinun roolisi kyseisessä yrityksessä ja minkä tyyppisten projektien parissa työskentelet.

Tässä on kuitenkin joitain tosielämän tehtäviä, joita dataanalyytikot saattavat joutua tekemään päivittäin:

1. Tietojen kerääminen ja puhdistaminen: Data-analyytikon ydin on tiedon kerääminen. Itse asiassa voit käyttää paljon aikaa tietojen keräämiseen ja puhdistamiseen, jotta voit poistaa kaksoiskappaleet ja varmistaa niiden tarkkuuden, johdonmukaisuuden ja luotettavuuden. Tämä voi edellyttää työskentelyä eri tietolähteiden kanssa ja työkalujen, kuten Python, käyttöä tietojen poimimiseen ja käsittelemiseen.
2. Tietojen analysointi: Nyt on aika analysoida! Dataanalyytikot käyttävät erilaisia ​​työkaluja ja tekniikoita tietojen analysointiin ja oivallusten poimimiseen. Tähän voi sisältyä pivot-taulukoiden luominen Excelissä, koontinäyttöjen rakentaminen Tableaussa tai tilastollisten analyysien suorittaminen R:ssä.
3. Oivaltojen välittäminen: Tietojen analysoinnin jälkeen sinun on välitettävä havainnot muille yrityksen sidosryhmille. Tämä voi sisältää raporttien luomista, havaintojen esittämistä esimiehille tai johtajille tai työskentelyä muiden osastojen kanssa tietopohjaisten ratkaisujen toteuttamiseksi.
4. Yhteistyö tiimin jäsenten kanssa: Työskentelet usein osana tiimiä ja teet yhteistyötä muiden dataanalyytikkojen, datatieteilijöiden ja liiketoiminnan sidosryhmien kanssa yhteisten tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä voi sisältää projektien yhteistyötä, tiedon ja asiantuntemuksen jakamista sekä palautteen ja tuen antamista muille tiimin jäsenille.
5. Jatkuva koulutus: Älä koskaan lopeta oppimista. Dataanalyytikkojen on pysyttävä ajan tasalla alan uusimmista työkaluista, teknologioista ja trendeistä. Tämä voi sisältää konferensseihin osallistumista tai alan julkaisujen lukemista pysyäkseen ajan tasalla ja parantaakseen taitojaan.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä data-analyytikon vastuista. Vaikka työn erityispiirteet voivat vaihdella, ydintaidot ja tehtävät pysyvät samoina.

Seuraavassa osiossa tarkastellaan joitain keskeisiä taitoja ja työkaluja, joita data-analyytikot käyttävät joka päivä työssään.

Data-analyytikon vastuut

Dataanalyytikkona tarvitset erilaisia ​​teknisiä ja pehmeitä taitoja menestyäksesi tehtävässäsi. Sinun on myös osattava käyttää erilaisia ​​työkaluja ja tekniikoita saadaksesi oivalluksia tiedoista.

Tutustutaan tärkeisiin taitoihin, työkaluihin ja vastuisiin, jotka jokaisen data-analyytikon tulee olla tietoisia menestyäkseen roolissaan. SQL:stä ja Pythonista ongelmanratkaisuun ja päätöksentekoon, katamme kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää.

Katsotaanpa työssä tarvittavia teknisiä taitoja.

Tekniset taidot dataanalyytikoille

Dataanalyytikoilla on oltava vahva tekninen perusta voidakseen käsitellä tietoja ja luoda merkityksellisiä oivalluksia.

Tässä on joitain teknisiä taitoja, joita data-analyytikoilta odotetaan nykyään:

1. Excel: Microsoft Excelin hallitseminen on välttämätöntä. Taulukkolaskentaohjelma on erittäin suosittu tietojen analysoinnissa ja käsittelyssä. Tietojen analyytikkona sinun on tunnettava Excel, jotta voit suorittaa perustietojen analysointitehtäviä, kuten suodatuksen, lajittelun ja pivot-taulukoiden.
2. Ohjelmointi: Python ja R ovat ohjelmointikieliä, joista on tullut tietojenkäsittelytieteen peruskieli. Niitä käytetään tilastolliseen analyysiin, tietojen mallintamiseen, tiedonkeruuun ja koneoppimiseen. Dataanalyytikot tuntevat tyypillisesti yhden tai. Ihannetapauksessa molemmat ohjelmointikielet suorittavat edistyneitä tietojen analysointitehtäviä.
3. Tietojen visualisointi : Sinun on pystyttävä viestimään havainnoistasi tehokkaasti sidosryhmille, jotta he voivat tehdä hyviä liiketoimintapäätöksiä. Tämä tarkoittaa työkalujen, kuten Tableau tai LuckyTemplates, käyttöä.
4. Tietokannan hallinta: Tietojen analyytikoilla tulee olla hyvä käsitys tietokantojen käsittelystä, mukaan lukien tietojen hallinta, tallentaminen ja hakeminen. Heidän tulee tuntea tietokantakäsitteet, kuten normalisointi, indeksointi ja tietojen mallinnus.
5. Big data -teknologiat: Tietojen kasvavan määrän myötä dataanalyytikkojen tulisi tuntea suurdatateknologiat, kuten Hadoop-, Spark- ja NoSQL-tietokannat. Näiden tekniikoiden avulla data-analyytikot voivat työskennellä suurten tietojoukkojen kanssa, joita perinteiset relaatiotietokannat eivät pysty käsittelemään.

Pysyäksesi ajan tasalla alalla, sinun on jatkuvasti päivitettävä teknisiä taitojasi ja pysyttävä ajan tasalla uusimmista trendeistä ja teknologioista.

Tee oppimisesta ja osaamisen parantamisesta elämäntapa!

Pehmeät taidot dataanalyytikoille

Vaikka tekniset taidot ovat tärkeitä, myös pehmeät taidot ovat välttämättömiä alan menestymiselle.

Pehmeitä taitoja voidaan katsoa yli, mutta näiden pehmeiden taitojen hallitseminen antaa sinulle etua työpaikalla.

Tässä on joitain kehittämistä:

1. Viestintätaidot : Sinun on kyettävä viestimään havainnoistasi selkeästi ja tehokkaasti. Tähän sisältyy monimutkaisten tietokäsitteiden selittäminen yksinkertaisin sanoin ja vakuuttavien datavisualisaatioiden luominen, jotka välittävät oivalluksiasi.
2. Kriittinen ajattelu: Sinun on kyettävä ajattelemaan kriittisesti ja analyyttisesti. Sinun pitäisi pystyä tunnistamaan datan malleja ja trendejä, tunnistamaan mahdolliset harhat tai virheet ja tekemään päätöksiä arvaamiesi tietojen perusteella.
3. Ongelmanratkaisu : Sinun pitäisi pystyä ratkaisemaan ongelmia datan avulla. Ihannetapauksessa sinun pitäisi pystyä tunnistamaan mahdollisuuksien alueet ja kehittämään strategioita niiden käsittelemiseksi.
4. Ajanhallinta: Työstä riippuen saatat usein työskennellä useissa projekteissa samanaikaisesti, joten sinun on pystyttävä hallitsemaan aikaasi tehokkaasti. Sinun pitäisi pystyä priorisoimaan tehtävät ja noudattamaan/ylimään määräaikoja samalla kun säilytät työsi laadun.
5. Huomio yksityiskohtiin : Vahva huomio yksityiskohtiin on ratkaisevan tärkeää sen varmistamiseksi, että havainnot ovat tarkkoja. Sinun pitäisi pystyä tunnistamaan tiedoissa olevat virheet tai epäjohdonmukaisuudet ja ryhtymään korjaaviin toimiin.
6. Liiketaju : Sinulla ei tarvitse olla liiketalouden kandidaatin tutkintoa, mutta sinulla tulee olla hyvä käsitys liiketoimintaympäristöstä, jossa työskentelet. Sinun pitäisi pystyä tunnistamaan liiketoiminnan ongelmat ja liiketoiminnan tarpeet ja kehittämään tietopohjaisia ​​ratkaisuja, jotka ovat linjassa yrityksesi tavoitteiden kanssa.
7. Yhteistyö : Huomaat usein työskenteleväsi osana tiimiä, joten sinun pitäisi pystyä tekemään tehokasta yhteistyötä muiden kanssa. Tämä sisältää työskentelyn sidosryhmien kanssa auttaakseen heitä ymmärtämään heidän tarpeitaan ja kehittämään ratkaisuja, jotka vastaavat heidän vaatimuksiaan.

Tarvitsemasi tarkat taidot riippuvat tietystä data-analyytikon työnkuvasta. Näiden pehmeiden taitojen kehittäminen voi kuitenkin parantaa uramenestystä.

Seuraavassa osiossa käsittelemme joitain työkaluja, jotka jokaisen data-analyytikon tulisi tuntea.

Tietojen analysointityökalut

Tietojen analyytikot käyttävät erilaisia ​​työkaluja ja tekniikoita tietojen keräämiseen, tallentamiseen ja analysoimiseen. Näiden työkalujen käyttö on välttämätöntä alan menestymiselle.

Tässä on joitain tärkeimmistä työkaluista, jotka dataanalyytikkojen tulisi tuntea:

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä työkaluista, joita voidaan käyttää päivittäin. Oppimalla käyttämään näitä työkaluja tehokkaasti dataanalyytikot voivat parantaa teknisiä taitojaan ja mahdollisuuksiaan nousta yrityksen tikkaita ylöspäin.

Jos et ole varma, mistä aloittaa, katso alla oleva video saadaksesi lisätietoja datan voimasta.

Nyt kun tiedät, mitä taitoja ja työkaluja dataanalyytikot tarvitsevat, katsotaanpa joitain haasteita tässä hullussa datamaailmassa.

Big Datan kanssa työskentelyn haasteet

Tietojen analysointi on haastava ala, joka vaatii yhdistelmän teknisiä taitoja, bisnestaitoa ja analyyttistä ajattelua.

Vaikka työn palkkiot voivat olla merkittäviä, data-analyytikot kohtaavat myös useita haasteita, jotka voivat vaikeuttaa heidän työtään.

Tässä on joitain haasteita, joita data-analyytikot todennäköisesti kohtaavat:

1. Big datan hallinta: Yritysten tuottaman datan lisääntyessä dataanalyytikot on kyettävä hallitsemaan suuria (erittäin suuria) tietomääriä tehokkaasti. Tämä edellyttää yhdistelmää teknisiä taitoja ja tietoa big data teknologioista. Jatkuva osaamisen parantaminen ja taitojen harjoitteleminen pitää sinut trendin edellä.
2. Tietoturva: Tietojen arvokkuuden kasvaessa tietomurtojen ja kyberhyökkäysten riski kasvaa. Parhaiden turvallisuuskäytäntöjen tunteminen on välttämätöntä, jos haluat varmistaa, että tiedot pidetään suojattuna ja että niiden suojaamiseksi ryhdytään asianmukaisiin toimenpiteisiin.
3. Tietojen laatu: Tietojen tarkkuuden ja luotettavuuden varmistaminen on kriittinen osa data-analyysiä. Data-analyytikkojen on kyettävä tunnistamaan ja käsittelemään tiedon laatuongelmia varmistaakseen, että heidän havainnot ovat tarkkoja.
4. Tiedon visualisointi : Monimutkaisen tiedon välittäminen sidosryhmille ymmärrettävällä tavalla voi olla haaste. Data-analyytikot on kyettävä luomaan tehokkaita datavisualisointeja, jotka viestivät havainnoistaan ​​selkeästi ja tarkasti.
5. Kehittyvien teknologioiden mukana pysyminen: Data-analyysi on nopeasti kehittyvä ala, ja data-analyytikkojen on pysyttävä ajan tasalla uusimpien trendien ja teknologioiden kanssa pysyäkseen kilpailukykyisinä.

Voittaakseen nämä haasteet data-analyytikkojen tulisi keskittyä kehittämään teknisiä taitojaan, pysymään ajan tasalla uusimpien trendien ja teknologioiden kanssa sekä rakentamaan vahvoja suhteita sidosryhmiin ymmärtääkseen paremmin heidän tarpeitaan.

Seuraavaksi tarkastellaan tyypillistä urapolkua ja mitä kasvumahdollisuuksia alalla on tarjolla.

Polkusi kartoittaminen: Uran kasvumahdollisuuksien navigointi

Alan aloittelijat aloittavat usein uransa lähtötason tehtävissä, joissa he ovat vastuussa raakadatan keräämisestä ja analysoinnista.

Ajan ja kokemuksen myötä nuoremmat data-analyytikot voivat kuitenkin edetä edistyneempiin rooleihin ja ottaa lisävastuita.

Tässä on joitain yleisiä uran kasvumahdollisuuksia, joihin voit pyrkiä:

1. Senior Data Analyst: Vanhempi dataanalyytikko on kokeneempi versio dataanalyytikosta. Vanhemmat data-analyytikot ovat yleensä vastuussa nuorempien data-analyytikkojen työn valvonnasta, ohjauksesta ja tuesta sekä suositusten antamisesta ylimmälle johdolle havaintojensa perusteella. Yleensä vanhemman data-analyytikon tehtävään siirtyminen vaatii noin 3–5 vuoden kokemuksen.
2. Data Scientist : Tietotutkijat ovat vastuussa ennakoivien mallien ja algoritmien rakentamisesta, jotka voivat auttaa yrityksiä ennustamaan trendejä ja tekemään tietoisia päätöksiä. Datatieteilijöillä on tyypillisesti edistyneemmät tilasto- ja ohjelmointitaidot kuin dataanalyytikoilla. Tietotutkijan rooliin siirtyminen voi viedä noin 5–7 vuoden kokemuksen.
3. Tietosuunnittelijat: Tietosuunnittelijat ovat vastuussa infrastruktuurin rakentamisesta ja ylläpidosta, jonka avulla dataanalyytikot ja datatieteilijät voivat käyttää ja analysoida tietojaan. He tekevät tiivistä yhteistyötä data-analyytikkojen ja tutkijoiden kanssa varmistaakseen, että tiedot ovat asianmukaisesti järjestetty ja saatavilla. Tietosuunnittelijan rooliin siirtyminen voi viedä noin 5–7 vuoden kokemuksen, jos haluat siirtyä tälle tielle.
4. Business Intelligence Analyst: Liiketoimintaanalyytikot ovat vastuussa kojetaulujen, raporttien ja muiden työkalujen kehittämisestä, jotka voivat auttaa yrityksiä tekemään tietoihin perustuvia päätöksiä. He työskentelevät yleensä tiiviissä yhteistyössä sidosryhmien ja liiketoiminnan avainhenkilöiden kanssa ymmärtääkseen heidän tarpeitaan ja kehittääkseen heidän tarpeitaan vastaavia ratkaisuja. Business Intelligence -analyytikkotehtäviin siirtyminen voi viedä noin 2-3 vuoden kokemuksen.

Edistyäkseen näissä tehtävissä nuorempien data-analyytikkojen tulee keskittyä teknisten taitojensa kehittämiseen ja pysymään ajan tasalla datatieteen ja viimeisimmän tekniikan uusimmista suuntauksista.

Aloittelijana sinun tulee harkita edistyneiden sertifiointien hankkimista hyvämaineisilta organisaatioilta parantaaksesi mahdollisuuksiasi entisestään. Seuraavassa osiossa käsittelemme joitain suosittuja data-analyytikoiden edistyneitä sertifikaatteja.

Harkinnan arvoisia edistyneitä sertifiointeja

Dataanalytiikan urakehityksen keskeinen näkökohta on asiaankuuluvien todistusten hankkiminen ja jatko-opinnot kandidaatin tai maisterin tutkinnon jälkeen.

Joitakin suosittuja sertifikaatteja, joihin kannattaa sijoittaa, ovat:

Sertifioinnin lisäksi uskomme, että paras tapa aloittaa urasi on olla vuorovaikutuksessa alan asiantuntijoiden ja data-ammattilaisten kanssa.

Sitä paitsi käyttämällä sosiaalista mediaa, osallistumalla alan konferensseihin, osallistumalla keskusteluihin LinkedInin kaltaisilla alustoilla ja osallistumalla ammattijärjestöihin voit luoda arvokkaita yhteyksiä ja oppia alan uusimmista työkaluista, tekniikoista ja parhaista käytännöistä.

Ihmisinä meillä on tapana saavuttaa enemmän menestystä, jos olemme pohjimmiltaan kiinnostuneita aiheesta. Hienoa datassa on se, että jokaisella toimialalla on sitä.

Löydät datatyöpaikkoja vähittäiskaupan, terveydenhuollon, valmistuksen, vieraanvaraisuuden ja merenkulun aloilta muutamia mainitakseni.

Joten paras konstisi on alkaa etsiä työtä sinua kiinnostavalta alalta.

Mitä seuraavaksi?

Lopulliset ajatukset

Tyypillinen päivä dataanalyytikon elämässä sisältää monenlaisia ​​tehtäviä tietojen puhdistamisesta ja valmistelusta datan visualisointiin ja esittämiseen.

Erityistehtäväsi ja vastuusi riippuvat kuitenkin organisaatiosta, toimialasta ja projektista, jonka parissa työskentelet.

Kuten olemme nähneet, data-analyytikon rooli on sekä haastava että palkitseva. Tietojen keräämisestä ja analysoinnista aina näkemysten ja suositusten esittämiseen sidosryhmille, data-analyytikot ovat ratkaisevassa asemassa auttaessaan organisaatioita tekemään tietoisia päätöksiä.

Tässä tehtävässä menestyäksesi sinulla on oltava vahva teknisten ja pehmeiden taitojen perusta, joita tarvitaan oivallusten tehokkaaseen kommunikointiin ja yhteistyöhön tiimin jäsenten kanssa.

Oikealla yhdistelmällä taitoja ja kokemusta sekä sitoutumista jatkuvaan oppimiseen ja kasvuun kuka tahansa voi rakentaa menestyksekkään uran data-ammattilaisena ja antaa merkityksellisen panoksen alalla.

Oletko valmis aloittamaan oppimisen ja ottamaan ensimmäisen askeleen dataurallasi?