Hva gjør en dataanalytiker på daglig basis?

I den digitale tidsalderen spiller data en betydelig rolle i å hjelpe organisasjoner med å ta informerte beslutninger og drive vekst. Så, hva gjør en dataanalytiker på daglig basis?

En dataanalytikers daglige ansvar inkluderer å samle inn, rense og validere data fra ulike kilder, for eksempel å gjennomføre undersøkelser eller bruke nettskrapingsteknikker.

Til syvende og sist gjør en dataanalytikers arbeid organisasjoner i stand til å ta datadrevne anbefalinger og beslutninger som bidrar til generell suksess.

I denne artikkelen skal vi ta en titt på det daglige ansvaret til dataanalytikere, ferdigheter og verktøy for , karriereutfordringer og vekstmuligheter.

La oss gå!

Data blir stadig viktigere for bedrifter i den digitale tidsalderen siden de hjelper til med beslutningstaking og fremmer vekst. Så hva gjør egentlig en dataanalytiker hele dagen lang?

Hver dag må en dataanalytiker samle inn, rense og validere data fra en rekke kilder, inkludert å kjøre spørreundersøkelser eller bruke nettskrapingsmetoder.

Til slutt hjelper en dataanalytikers jobb organisasjoner med å ta anbefalinger og beslutninger som støttes av data og bidrar til generell suksess.

De daglige pliktene til dataanalytikere, nødvendige ferdigheter og utstyr, jobbproblemer og karrieresjanser vil alle bli dekket i denne artikkelen.

Innholdsfortegnelse

• Data Gurus: A Day in the Life of the Number Crunchers
• Ansvar for dataanalytiker
  • Tekniske ferdigheter for dataanalytikere
  • Myke ferdigheter for dataanalytikere
  • Dataanalyseverktøy
• Utfordringer ved å jobbe med Big Data
• Kartlegg din vei: Naviger i karrierevekstmuligheter
  • Avanserte sertifiseringer verdt å vurdere
• Siste tanker

Data Gurus: A Day in the Life of the Number Crunchers

Som dataanalytiker vil det daglige arbeidet variere avhengig av selskapet du jobber for, din spesifikke rolle i det selskapet, og typen prosjekter du jobber med.

Her er imidlertid noen av oppgavene i den virkelige verden som dataanalytikere kan måtte gjøre på daglig basis:

1. Innsamling og rengjøring av data: En kjernedel av å være dataanalytiker er å samle data. Faktisk kan du bruke mye tid på å samle inn og rense data for å fjerne duplikater og sikre at de er nøyaktige, konsistente og pålitelige. Dette kan innebære å jobbe med forskjellige datakilder og bruke verktøy som Python for å trekke ut og manipulere data.
2. Analysere data: Nå er det på tide å analysere! Dataanalytikere bruker ulike verktøy og teknikker for å analysere data og trekke ut innsikt. Dette kan innebære å lage pivottabeller i Excel, bygge dashbord i Tableau eller kjøre statistiske analyser i R.
3. Kommunisere innsikt: Etter å ha analysert data, må du kommunisere funn til andre interessenter i selskapet. Dette kan innebære å lage rapporter, presentere funn for ledere eller ledere, eller samarbeide med andre avdelinger for å implementere datadrevne løsninger.
4. Samarbeide med teammedlemmer: Du jobber ofte som en del av et team, og samarbeider med andre dataanalytikere, dataforskere og forretningsinteressenter for å oppnå felles mål. Dette kan innebære å jobbe på prosjekter sammen, dele kunnskap og kompetanse, og gi tilbakemelding og støtte til andre teammedlemmer.
5. Etterutdanning: Slutt aldri å lære. Dataanalytikere må holde seg oppdatert med de nyeste verktøyene, teknologiene og trendene på feltet. Dette kan innebære å delta på konferanser, eller lese bransjepublikasjoner for å holde seg informert og forbedre sine ferdigheter.

Dette er bare noen få eksempler på ansvaret til en dataanalytiker. Selv om spesifikasjonene til jobben kan variere, forblir kjerneferdighetene og oppgavene de samme.

I den neste delen skal vi ta en titt på noen av kjerneferdighetene og verktøyene dataanalytikere bruker hver dag på jobben.

Ansvar for dataanalytiker

Som dataanalytiker trenger du en rekke tekniske og myke ferdigheter for å utmerke deg i rollen din. Du må også være dyktig i å bruke en rekke verktøy og teknologier for å trekke ut innsikt fra data.

La oss utforske de grunnleggende ferdighetene, verktøyene og ansvaret som enhver dataanalytiker bør være klar over for å lykkes i rollen sin. Fra SQL og Python til problemløsning og beslutningstaking, vi dekker alt du trenger å vite.

La oss se på de tekniske ferdighetene du trenger på jobben.

Tekniske ferdigheter for dataanalytikere

Dataanalytikere må ha et sterkt fundament i tekniske ferdigheter for å kunne manipulere data og skape meningsfull innsikt.

Her er noen av de tekniske ferdighetene som forventes av en dataanalytiker i dag:

1. Excel: Å mestre Microsoft Excel er et must. Regnearkprogrammet er ekstremt populært for dataanalyse og manipulering. Som dataanalytiker må du være dyktig i Excel for å utføre grunnleggende dataanalyseoppgaver, som filtrering, sortering og pivottabeller.
2. Programmering: Python og R er programmeringsspråk som har blitt en stift i informatikk. De brukes til statistisk analyse, datamodellering, datainnsamling og maskinlæring. Dataanalytikere er vanligvis kjent med en eller. Ideelt sett kan begge disse programmeringsspråkene utføre avanserte dataanalyseoppgaver.
3. Datavisualisering : Du må være i stand til å kommunisere funnene dine effektivt til interessenter slik at de kan ta gode forretningsbeslutninger. Det betyr å bruke verktøy som Tableau eller LuckyTemplates til .
4. Databaseadministrasjon: Dataanalytikere bør ha en god forståelse av hvordan man arbeider med databaser, inkludert hvordan man administrerer, lagrer og henter data. De bør være kjent med databasekonsepter som normalisering, indeksering og datamodellering.
5. Big data-teknologier: Med det økende volumet av data, bør dataanalytikere være kjent med big data-teknologier som Hadoop, Spark og NoSQL-databaser. Disse teknologiene lar dataanalytikere jobbe med store datasett som tradisjonelle relasjonsdatabaser ikke kan håndtere.

For å holde deg relevant i feltet, må du hele tiden oppdatere dine tekniske ferdigheter og holde deg informert om de siste trendene og teknologiene.

Gjør læring og oppgradering til en livsstil!

Myke ferdigheter for dataanalytikere

Mens tekniske ferdigheter er kritiske, er myke ferdigheter også avgjørende for å lykkes i feltet.

Myke ferdigheter kan ses over, men å mestre disse myke ferdighetene vil gi deg en fordel på arbeidsplassen.

Her er noen av de som bør utvikles:

1. Kommunikasjonsevner : Du må kunne kommunisere funnene dine klart og effektivt. Dette inkluderer å forklare komplekse datakonsepter på en enkel måte og lage overbevisende datavisualiseringer som formidler din innsikt.
2. Kritisk tenkning: Du må kunne tenke kritisk og analytisk. Du bør være i stand til å identifisere mønstre og trender i data, gjenkjenne potensielle skjevheter eller feil, og ta beslutninger basert på, du gjettet det, data.
3. Problemløsning : Du skal kunne løse problemer ved hjelp av data. Ideelt sett bør du være i stand til å identifisere muligheter og utvikle strategier for å håndtere dem.
4. Tidsstyring: Avhengig av jobben kan du ofte jobbe med flere prosjekter samtidig, så du må være i stand til å administrere tiden din effektivt. Du skal kunne prioritere oppgaver og møte/overskride tidsfrister samtidig som du opprettholder kvaliteten på arbeidet ditt.
5. Oppmerksomhet på detaljer : En sterk oppmerksomhet på detaljer er avgjørende for å sikre at funnene dine er nøyaktige. Du bør være i stand til å identifisere feil eller inkonsistens i data og iverksette korrigerende tiltak.
6. Forretningssans : Du trenger ikke ha en bachelorgrad i bedriftsøkonomi, men du bør ha god forståelse for den forretningsmessige konteksten du jobber i. Du bør kunne identifisere forretningsproblemer så vel som forretningsbehov og utvikle datadrevne løsninger som er i tråd med bedriftens mål.
7. Samarbeid : Du vil ofte finne deg selv å jobbe som en del av et team, så du bør være i stand til å samarbeide effektivt med andre. Dette inkluderer samarbeid med interessenter for å hjelpe dem å forstå deres behov og utvikle løsninger som oppfyller deres krav.

De nøyaktige ferdighetene du trenger vil avhenge av den spesifikke jobbbeskrivelsen for dataanalytiker. Utvikling av disse myke ferdighetene kan imidlertid føre til økt karrieresuksess.

I neste avsnitt skal vi dekke noen av verktøyene hver dataanalytiker bør være kjent med.

Dataanalyseverktøy

Dataanalytikere jobber med en rekke verktøy og teknologier for å samle inn, lagre og analysere data. Å vite hvordan du bruker disse verktøyene er avgjørende for å lykkes i feltet.

Her er noen av de viktigste verktøyene som dataanalytikere bør være kjent med:

Dette er bare noen få eksempler på verktøy som kan brukes på daglig basis. Ved å lære å bruke disse verktøyene effektivt, kan dataanalytikere forbedre sine tekniske ferdigheter og muligheten for å bevege seg oppover bedriftsstigen.

Hvis du ikke er sikker på hvor du skal begynne, sjekk ut videoen nedenfor for å lære mer om kraften til data.

Nå som du vet hvilke ferdigheter og verktøy som trengs av dataanalytikere, la oss ta en titt på noen av utfordringene ved å jobbe med denne sprø verdenen av data.

Utfordringer ved å jobbe med Big Data

Dataanalyse er et utfordrende felt som krever en kombinasjon av tekniske ferdigheter, forretningssans og analytisk tenkning.

Selv om belønningene av jobben kan være betydelige, står dataanalytikere også overfor en rekke utfordringer som kan gjøre arbeidet vanskelig.

Her er noen av utfordringene som dataanalytikere sannsynligvis vil møte:

1. Håndtering av store data: Med den økende mengden data som genereres av virksomheter, må dataanalytikere være i stand til å administrere store (veldig store) datamengder effektivt. Dette krever en kombinasjon av tekniske ferdigheter og kunnskap om big data-teknologier. Stadig oppgradering og øving av ferdighetene dine vil holde deg i forkant av trenden.
2. Datasikkerhet: Etter hvert som data blir mer verdifulle, øker risikoen for datainnbrudd og cyberangrep. Kjennskap til beste sikkerhetspraksis er nødvendig hvis du skal sikre at data holdes sikkert og at passende tiltak iverksettes for å beskytte dem.
3. Datakvalitet: Å sikre at data er nøyaktige og pålitelige er et kritisk aspekt ved dataanalyse. Dataanalytikere må kunne identifisere og adressere datakvalitetsproblemer for å sikre at funnene deres er nøyaktige.
4. Datavisualisering : Det kan være en utfordring å kommunisere komplekse data til interessenter på en forståelig måte. Dataanalytikere må være i stand til å lage effektive datavisualiseringer som kommuniserer funnene deres klart og nøyaktig.
5. Holde tritt med nye teknologier: Dataanalyse er et felt i rask utvikling, og dataanalytikere må holde seg oppdatert med de nyeste trendene og teknologiene for å forbli konkurransedyktige.

For å overvinne disse utfordringene bør dataanalytikere fokusere på å utvikle sine tekniske ferdigheter, holde seg oppdatert med de siste trendene og teknologiene og bygge sterke relasjoner med interessenter for å bedre forstå deres behov.

Deretter skal vi ta en titt på typiske karriereveier og hvilke vekstmuligheter som er tilgjengelige i bransjen.

Kartlegg din vei: Naviger i karrierevekstmuligheter

Nybegynnere i feltet starter ofte karrieren i entry-level-stillinger der de er ansvarlige for å samle inn og analysere rådata.

Men med tid og erfaring kan juniordataanalytikere gå videre til mer avanserte roller og ta på seg ytterligere ansvar.

Her er noen vanlige karrierevekstmuligheter å sikte på:

1. Senior dataanalytiker: En senior dataanalytiker er en mer erfaren versjon av en dataanalytiker. Senior dataanalytikere er generelt ansvarlige for å føre tilsyn med arbeidet til junior dataanalytikere, gi veiledning og støtte, og gi anbefalinger til toppledelsen basert på deres funn. Vanligvis tar det rundt 3-5 års erfaring å gå inn i en senior dataanalytikerrolle.
2. Dataforsker : Dataforskere er ansvarlige for å bygge prediktive modeller og algoritmer som kan hjelpe bedrifter med å forutsi trender og ta informerte beslutninger. Dataforskere har vanligvis mer avanserte statistikk- og programmeringsferdigheter enn dataanalytikere. Det kan ta rundt 5-7 års erfaring å gå inn i en rolle som dataforsker.
3. Dataingeniør: Dataingeniører er ansvarlige for å bygge og vedlikeholde infrastrukturen som lar dataanalytikere og dataforskere få tilgang til og analysere dataene deres. De jobber tett med dataanalytikere og forskere for å sikre at data er riktig organisert og tilgjengelig. Det kan ta rundt 5-7 års erfaring å gå inn i en dataingeniørrolle hvis du ønsker å gå den veien.
4. Business Intelligence Analyst: Forretningsanalytikere er ansvarlige for å utvikle dashboards, rapporter og andre verktøy som kan hjelpe bedrifter med å ta datadrevne beslutninger. De jobber generelt tett med interessenter og nøkkelpersonell for å forstå deres behov og utvikle løsninger som oppfyller deres krav. Det kan ta rundt 2-3 års erfaring å gå inn i en business intelligence-analytikerrolle.

For å komme videre i disse rollene, bør juniordataanalytikere fokusere på å utvikle sine tekniske ferdigheter, holde seg oppdatert med de siste trendene innen datavitenskap og den nyeste teknologien.

Som nybegynner bør du vurdere å få avansert sertifisering fra anerkjente organisasjoner for å øke potensielle kunder ytterligere. I neste avsnitt dekker vi noen populære avanserte sertifiseringer for dataanalytikere.

Avanserte sertifiseringer verdt å vurdere

Et sentralt aspekt ved karriereutvikling innen dataanalyse er å oppnå relevante sertifiseringer og videreutdanning utover bachelor- eller mastergradsnivå.

Noen populære sertifiseringer verdt å investere i inkluderer:

I tillegg til å oppnå sertifisering, tror vi at den beste måten å starte karrieren på er å samhandle med bransjeeksperter og datafagfolk i vår

Bortsett fra det, ved å bruke sosiale medier, delta på industrikonferanser, delta i samtaler på plattformer som LinkedIn og delta i profesjonelle organisasjoner, kan du knytte verdifulle forbindelser og lære om de nyeste verktøyene, teknikkene og beste praksis i bransjen.

Som mennesker har vi en tendens til å oppnå mer suksess hvis vi er grunnleggende interessert i et emne. Det fine med data er at alle bransjer har det.

Du vil finne datajobber innen detaljhandel, helsevesen, produksjon, gjestfrihet og frakt, for å nevne noen.

Så det beste alternativet er å begynne å lete etter arbeid i en bransje som interesserer deg.

Så, hva er neste?

Siste tanker

En typisk dag i livet til en dataanalytiker involverer et bredt spekter av oppgaver, fra datarensing og forberedelse til datavisualisering og presentasjon.

Dine spesifikke oppgaver og ansvar vil imidlertid avhenge av organisasjonen, bransjen og prosjektet du jobber med.

Som vi har sett, er rollen til en dataanalytiker både utfordrende og givende. Fra å samle og analysere data til å presentere innsikt og anbefalinger til interessenter, spiller dataanalytikere en kritisk rolle i å hjelpe organisasjoner med å ta informerte beslutninger.

For å utmerke deg i denne rollen, må du ha et sterkt grunnlag av tekniske og myke ferdigheter som er nødvendige for å effektivt kommunisere innsikt og samarbeide med teammedlemmer.

Med den rette kombinasjonen av ferdigheter og erfaring, samt en forpliktelse til kontinuerlig læring og vekst, kan hvem som helst bygge en vellykket karriere som dataprofesjonell og gi meningsfulle bidrag til feltet.

Klar til å begynne å lære og ta det første steget i datakarrieren din?