Mit csinál egy adatelemző napi szinten?

A digitális korban az adatok jelentős szerepet játszanak abban, hogy segítsék a szervezeteket a megalapozott döntések meghozatalában és a növekedés ösztönzésében. Tehát mit csinál egy adatelemző napi szinten?

Az adatelemző napi feladatai közé tartozik a különböző forrásokból származó adatok összegyűjtése, tisztítása és érvényesítése, például felmérések elvégzése vagy webkaparási technikák használata.

Végső soron az adatelemző munkája lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy adatvezérelt ajánlásokat és döntéseket hozzanak, amelyek hozzájárulnak az általános üzleti sikerhez.

Ebben a cikkben áttekintjük az adatelemzők napi feladatait, a készségeket és eszközöket, a karrier kihívásait és a növekedési lehetőségeket.

Gyerünk!

Az adatok egyre fontosabbak a vállalatok számára a digitális korban, mivel segítik a döntéshozatalt és elősegítik a növekedést. Mit csinál tehát egy adatelemző egész nap?

Az adatelemzőknek minden nap össze kell gyűjteniük, meg kell tisztítaniuk és ellenőrizniük kell a különböző forrásokból származó adatokat, beleértve a felmérések futtatását vagy a webkaparási módszerek használatát.

Végül az adatelemző munkája segít a szervezeteknek olyan ajánlásokat és döntéseket hozni, amelyeket adatok támasztanak alá, és hozzájárulnak az általános üzleti sikerhez.

Ebben a cikkben az adatelemzők mindennapi feladatairól, a szükséges készségekről és felszerelésekről, a munkahelyi problémákról és a karrierlehetőségekről lesz szó.

Tartalomjegyzék

• Adatguruk: Egy nap a számvágók életében
• Az adatelemző felelőssége
  • Technikai ismeretek adatelemzőknek
  • Puha készségek adatelemzőknek
  • Adatelemző eszközök
• A Big Data kezelésének kihívásai
• Útvonal feltérképezése: Navigálás a karriernövekedési lehetőségek között
  • Megfontolandó haladó minősítések
• Végső gondolatok

Adatguruk: Egy nap a számvágók életében

Adatelemzőként a napi munka a vállalattól, a vállalaton belüli konkrét szerepétől és a projektek típusától függően változik.

Íme azonban néhány valós feladat, amelyeket az adatelemzőknek naponta el kell végezniük:

1. Adatgyűjtés és -tisztítás: Az adatelemzői lét egyik alapvető része az adatgyűjtés. Valójában sok időt tölthet az adatok gyűjtésével és tisztításával, hogy eltávolítsa az ismétlődéseket, és biztosítsa azok pontosságát, következetességét és megbízhatóságát. Ez magában foglalhatja a különböző adatforrásokkal való munkát, valamint olyan eszközök használatát, mint a Python az adatok kinyerésére és manipulálására.
2. Adatok elemzése: Itt az ideje az elemzésnek! Az adatelemzők különféle eszközöket és technikákat használnak az adatok elemzésére és betekintések kinyerésére. Ez magában foglalhatja pivot táblák létrehozását Excelben, irányítópultok létrehozását a Tableauban vagy statisztikai elemzések futtatását az R programban.
3. Meglátások közlése: Az adatok elemzése után a megállapításokat közölnie kell a vállalat többi érintettjével. Ez magában foglalhatja jelentések készítését, az eredmények bemutatását a vezetőknek vagy a vezetőknek, vagy más részlegekkel való együttműködést az adatvezérelt megoldások megvalósítása érdekében.
4. Együttműködés a csapattagokkal: Gyakran egy csapat részeként dolgozik, együttműködve más adatelemzőkkel, adattudósokkal és üzleti érdekelt felekkel a közös célok elérése érdekében. Ez magában foglalhatja a projekteken való közös munkát, a tudás és a szakértelem megosztását, valamint a csapat többi tagjának visszajelzést és támogatást.
5. Továbbképzés: Soha ne hagyd abba a tanulást. Az adatelemzőknek naprakésznek kell lenniük a területen a legújabb eszközökkel, technológiákkal és trendekkel. Ez magában foglalhatja konferenciákon való részvételt, vagy az iparági kiadványok olvasását, hogy tájékozottak maradjanak és fejleszthessék készségeiket.

Ez csak néhány példa az adatelemző felelősségére. Bár a munka sajátosságai változhatnak, az alapvető készségek és feladatok ugyanazok maradnak.

A következő részben áttekintjük azokat az alapvető készségeket és eszközöket, amelyeket az adatelemzők mindennap használnak munkájuk során.

Az adatelemző felelőssége

Adatelemzőként sokféle technikai és puha készségre van szüksége ahhoz, hogy kiválóan teljesítse szerepét. Ezenkívül jártasnak kell lennie számos eszköz és technológia használatában, hogy betekintést nyerjen az adatokból.

Fedezzük fel azokat az alapvető készségeket, eszközöket és felelősségeket, amelyekkel minden adatelemzőnek tisztában kell lennie, hogy sikeres legyen a szerepében. Az SQL-től és a Pythontól a problémamegoldásig és a döntéshozatalig mindenre kiterjedünk, amit tudnia kell.

Nézzük meg, milyen technikai készségekre van szüksége a munkához.

Technikai ismeretek adatelemzőknek

Az adatelemzőknek erős műszaki alapokkal kell rendelkezniük ahhoz, hogy képesek legyenek az adatok manipulálására és értelmes betekintések létrehozására.

Íme néhány technikai készség, amelyet ma egy adatelemzőtől elvárnak:

1. Excel: A Microsoft Excel elsajátítása elengedhetetlen. A táblázatkezelő program rendkívül népszerű az adatok elemzésére és manipulálására. Adatelemzőként jártasnak kell lennie az Excelben az alapvető adatelemzési feladatok elvégzéséhez, mint például a szűrés, a rendezés és a kimutatástáblák.
2. Programozás: A Python és az R olyan programozási nyelvek, amelyek a számítástechnika alapjaivá váltak. Statisztikai elemzéshez, adatmodellezéshez, adatgyűjtéshez és gépi tanuláshoz használják őket. Az adatelemzők jellemzően ismerik az egyik ill. Ideális esetben mindkét programozási nyelv fejlett adatelemzési feladatok elvégzésére.
3. Adatvizualizáció : Képesnek kell lennie arra, hogy eredményesen kommunikálja a megállapításait az érdekelt felekkel, hogy jó üzleti döntéseket hozzanak. Ez azt jelenti, hogy olyan eszközöket kell használni, mint a Tableau vagy a LuckyTemplates.
4. Adatbázis-kezelés: Az adatelemzőknek jól ismerniük kell az adatbázisokkal való munkavégzést, beleértve az adatok kezelését, tárolását és visszakeresését. Ismerniük kell az olyan adatbázis-fogalmakat, mint a normalizálás, az indexelés és az adatmodellezés.
5. Big data technológiák: Az adatmennyiség növekedésével az adatelemzőknek ismerniük kell a big data technológiákat, például a Hadoop, a Spark és a NoSQL adatbázisokat. Ezek a technológiák lehetővé teszik az adatelemzők számára, hogy olyan nagy adatkészletekkel dolgozzanak, amelyeket a hagyományos relációs adatbázisok nem tudnak kezelni.

Ahhoz, hogy releváns maradjon a területen, folyamatosan frissítenie kell technikai készségeit, és tájékozódnia kell a legújabb trendekről és technológiákról.

Tedd életformává a tanulást és a továbbképzést!

Puha készségek adatelemzőknek

Míg a technikai készségek kritikusak, a soft skillek is elengedhetetlenek a területen elért sikerhez.

A puha készségeket át lehet nézni, de ezek elsajátítása előnyt jelent a munkahelyen.

Íme néhány a fejlesztésből:

1. Kommunikációs készségek : Képesnek kell lennie arra, hogy világosan és hatékonyan közölje megállapításait. Ez magában foglalja az összetett adatfogalmak egyszerű megfogalmazását, és lenyűgöző adatvizualizációk létrehozását, amelyek közvetítik a betekintést.
2. Kritikai gondolkodás: Képesnek kell lennie kritikusan és analitikusan gondolkodni. Képesnek kell lennie arra, hogy azonosítsa az adatok mintáit és trendjeit, felismerje a lehetséges torzításokat vagy hibákat, és az Ön által sejtett adatok alapján döntsön.
3. Problémamegoldás : Meg kell tudnia oldani a problémákat adatok felhasználásával. Ideális esetben képesnek kell lennie arra, hogy azonosítsa a lehetőségeket, és stratégiákat dolgozzon ki ezek kezelésére.
4. Időgazdálkodás: Munkakörtől függően gyakran több projekten is dolgozhat egyszerre, ezért képesnek kell lennie az idő hatékony kezelésére. Képesnek kell lennie a feladatok rangsorolására és a határidők betartására/túllépésére, miközben megőrzi munkája minőségét.
5. Odafigyelés a részletekre : A részletekre való fokozott odafigyelés kulcsfontosságú ahhoz, hogy megállapításai pontosak legyenek. Képesnek kell lennie az adatok hibáinak vagy következetlenségeinek azonosítására, és helyesbítő intézkedések megtételére.
6. Üzleti érzék : Nem kell üzleti alapfokú végzettséggel rendelkeznie, de jól ismernie kell azt az üzleti környezetet, amelyben dolgozik. Képesnek kell lennie arra, hogy azonosítsa az üzleti problémákat és az üzleti igényeket, és olyan adatvezérelt megoldásokat dolgozzon ki, amelyek összhangban vannak vállalata céljaival.
7. Együttműködés : Gyakran tapasztalhatja, hogy csapat tagjaként dolgozik, ezért képesnek kell lennie hatékonyan együttműködni másokkal. Ez magában foglalja az érdekelt felekkel való együttműködést, hogy segítsünk nekik megérteni igényeiket és olyan megoldásokat kidolgozni, amelyek megfelelnek az igényeiknek.

Az, hogy pontosan milyen készségekre van szüksége, a konkrét adatelemző munkaköri leírásától függ. Ezeknek a puha készségeknek a fejlesztése azonban nagyobb karriersikerhez vezethet.

A következő részben bemutatunk néhány olyan eszközt, amelyeket minden adatelemzőnek ismernie kell.

Adatelemző eszközök

Az adatelemzők számos eszközzel és technológiával dolgoznak az adatok gyűjtésére, tárolására és elemzésére. Ezen eszközök használatának ismerete elengedhetetlen az adott területen való sikerhez.

Íme néhány a legfontosabb eszközök közül, amelyeket az adatelemzőknek ismerniük kell:

Ez csak néhány példa a mindennapi használatra alkalmas eszközökre. Azáltal, hogy megtanulják, hogyan kell ezeket az eszközöket hatékonyan használni, az adatelemzők javíthatják technikai készségeiket és esélyeiket, hogy feljebb léphessenek a vállalati ranglétrán.

Ha nem tudja, hol kezdje, nézze meg az alábbi videót, hogy többet megtudjon az adatok erejéről.

Most, hogy tudja, milyen készségekre és eszközökre van szükségük az adatelemzőknek, vessünk egy pillantást az adatok őrült világában való munka néhány kihívására.

A Big Data kezelésének kihívásai

Az adatelemzés kihívásokkal teli terület, amely a technikai készségek, az üzleti érzék és az elemző gondolkodás kombinációját igényli.

Bár a munka jutalma jelentős lehet, az adatelemzőknek számos olyan kihívással kell szembenézniük, amelyek megnehezíthetik munkájukat.

Íme néhány kihívás, amellyel az adatelemzők valószínűleg szembesülnek:

1. Big data kezelése: A vállalkozások által generált adatmennyiség növekedésével az adatelemzőknek képesnek kell lenniük nagy (nagyon nagy) adatmennyiség hatékony kezelésére. Ehhez a technikai készségek és a big data technológiák ismeretének kombinációja szükséges. Képességeinek folyamatos fejlesztése és gyakorlása a trendek előtt tarthatja Önt.
2. Adatbiztonság: Ahogy az adatok értékesebbé válnak, úgy nő az adatszivárgások és a kibertámadások kockázata. A legjobb biztonsági gyakorlatok ismerete szükséges, ha biztosítani akarja az adatok biztonságát, és meg kell tenni a megfelelő intézkedéseket azok védelmére.
3. Adatminőség: Az adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosítása az adatelemzés kritikus szempontja. Az adatelemzőknek képesnek kell lenniük azonosítani és kezelni az adatminőségi problémákat, hogy biztosítsák megállapításaik pontosságát.
4. Adatvizualizáció : Az összetett adatok érthető módon történő közlése az érdekelt felekkel kihívást jelenthet. Az adatelemzőknek képesnek kell lenniük hatékony adatvizualizációk létrehozására, amelyek világosan és pontosan közölhetik eredményeiket.
5. Lépést tartani a feltörekvő technológiákkal: Az adatelemzés gyorsan fejlődő terület, és az adatelemzőknek naprakésznek kell lenniük a legújabb trendekkel és technológiákkal, hogy versenyképesek maradjanak.

E kihívások leküzdése érdekében az adatelemzőknek műszaki készségeik fejlesztésére kell összpontosítaniuk, naprakészen kell tartaniuk a legújabb trendeket és technológiákat, valamint szoros kapcsolatokat kell kialakítaniuk az érdekelt felekkel, hogy jobban megértsék igényeiket.

Ezután áttekintjük a tipikus karrierutat, és azt, hogy milyen növekedési lehetőségek állnak rendelkezésre az iparágban.

Útvonal feltérképezése: Navigálás a karriernövekedési lehetőségek között

A területen kezdők gyakran belépő szintű pozíciókban kezdik pályafutásukat, ahol a nyers adatok gyűjtéséért és elemzéséért felelősek.

Idővel és tapasztalattal azonban a junior adatelemzők magasabb szintű szerepkörbe léphetnek, és további felelősségeket is vállalhatnak.

Íme néhány gyakori karrier-növekedési lehetőség:

1. Vezető adatelemző: A vezető adatelemző az adatelemző tapasztaltabb változata. A vezető adatelemzők általában felelősek a junior adatelemzők munkájának felügyeletéért, útmutatást és támogatást nyújtanak, valamint a megállapításaik alapján ajánlásokat tesznek a felső vezetésnek. Általában körülbelül 3-5 év tapasztalat szükséges ahhoz, hogy vezető adatelemzői pozícióba kerüljön.
2. Data Scientist : Az adattudósok felelősek olyan prediktív modellek és algoritmusok létrehozásáért, amelyek segíthetik a vállalkozásokat a trendek előrejelzésében és a megalapozott döntések meghozatalában. Az adattudósok általában fejlettebb statisztikai és programozási készségekkel rendelkeznek, mint az adatelemzők. Körülbelül 5-7 év tapasztalat kell ahhoz, hogy adatkutatói szerepkörbe kerüljön.
3. Adatmérnök: Az adatmérnökök felelősek az infrastruktúra kiépítéséért és karbantartásáért, amely lehetővé teszi az adatelemzők és adattudósok számára az adatok elérését és elemzését. Szorosan együttműködnek adatelemzőkkel és tudósokkal, hogy biztosítsák az adatok megfelelő rendszerezését és hozzáférhetőségét. Körülbelül 5-7 év tapasztalat kell ahhoz, hogy adatmérnöki pozícióba kerüljön, ha ezt az utat szeretné bejárni.
4. Üzleti intelligencia elemző: Az üzleti elemzők felelősek irányítópultok, jelentések és egyéb eszközök fejlesztéséért, amelyek segíthetik a vállalkozásokat az adatközpontú döntések meghozatalában. Általában szorosan együttműködnek az érdekelt felekkel és a kulcsfontosságú üzleti személyzettel, hogy megértsék igényeiket, és olyan megoldásokat dolgozzanak ki, amelyek megfelelnek a követelményeknek. Körülbelül 2-3 év tapasztalat kell ahhoz, hogy üzleti intelligencia elemzői pozícióba kerüljön.

Ahhoz, hogy előrehaladjanak ezekben a szerepekben, a fiatal adatelemzőknek technikai készségeik fejlesztésére kell összpontosítaniuk, naprakészen kell tartaniuk az adattudomány és a legújabb technológia legújabb trendjeit.

Kezdőként érdemes megfontolni a fejlett minősítések megszerzését jó hírű szervezetektől, hogy tovább növelje kilátásait. A következő részben az adatelemzők néhány népszerű haladó minősítésével foglalkozunk.

Megfontolandó haladó minősítések

Az adatelemzésben a karrierfejlesztés kulcsfontosságú szempontja a megfelelő minősítések megszerzése és az alapképzésen vagy a mesterképzésen túli továbbképzés.

Néhány népszerű tanúsítvány, amelybe érdemes befektetni:

A minősítés megszerzésén túlmenően úgy gondoljuk, hogy karrierjét az iparági szakértőkkel és adatszakértőkkel való kapcsolattartás a legjobb módja.

Ezen kívül a közösségi média használatával, az iparági konferenciákon való részvétellel, a LinkedIn-hez hasonló platformokon folytatott beszélgetésekkel, valamint a szakmai szervezetekben való részvétellel értékes kapcsolatokat létesíthet, és megismerheti az iparág legújabb eszközeit, technikáit és legjobb gyakorlatait.

Emberként hajlamosak vagyunk több sikert elérni, ha alapvetően érdekel minket egy téma. Az adatokban az a nagyszerű, hogy minden iparág rendelkezik velük.

A kiskereskedelemben, az egészségügyben, a gyártásban, a vendéglátásban és a szállítmányozásban adatszolgáltatási munkákat találhat, hogy csak néhányat említsünk.

Tehát a legjobb megoldás az, ha egy olyan iparágban kezd el munkát keresni, amely érdekli Önt.

Szóval mi a következő?

Végső gondolatok

Az adatelemző életében egy tipikus nap sokféle feladatot foglal magában, az adatok tisztításától és előkészítésétől az adatok vizualizálásáig és bemutatásáig.

Az Ön konkrét feladatai és felelősségei azonban a szervezettől, az iparágtól és a projekttől függenek, amelyen éppen dolgozik.

Amint láttuk, az adatelemző szerepe egyszerre kihívást és kifizetődő. Az adatok összegyűjtésétől és elemzésétől kezdve a betekintések és ajánlások ismertetéséig az érintettek felé, az adatelemzők kritikus szerepet játszanak abban, hogy segítsék a szervezeteket a megalapozott döntések meghozatalában.

Ahhoz, hogy kitűnjön ebben a szerepkörben, erős alapokkal kell rendelkeznie olyan technikai és puha készségekkel, amelyek szükségesek ahhoz, hogy hatékonyan kommunikáljanak a meglátásaival és együttműködjenek a csapattagokkal.

A készségek és tapasztalatok megfelelő kombinációjával, valamint a folyamatos tanulás és növekedés iránti elkötelezettséggel bárki sikeres karriert építhet fel adatszakértőként, és jelentős mértékben hozzájárulhat a területhez.

Készen áll a tanulásra, és megtenni az első lépést adatkarrierjében?