Vad gör en dataanalytiker dagligen?

I den digitala tidsåldern spelar data en viktig roll för att hjälpa organisationer att fatta välgrundade beslut och driva tillväxt. Så, vad gör en dataanalytiker dagligen?

En dataanalytikers dagliga ansvar inkluderar att samla in, rengöra och validera data från olika källor, som att genomföra undersökningar eller använda webbskrapningstekniker.

I slutändan gör en dataanalytikers arbete det möjligt för organisationer att göra datadrivna rekommendationer och beslut som bidrar till övergripande affärsframgång.

I den här artikeln ska vi ta en titt på dataanalytikers dagliga ansvar, färdigheter och verktyg för , karriärutmaningar och tillväxtmöjligheter.

Nu går vi!

Data blir allt viktigare för företag i den digitala tidsåldern eftersom det hjälper till att fatta beslut och främjar tillväxt. Så vad gör en dataanalytiker egentligen hela dagen lång?

Varje dag måste en dataanalytiker samla in, rengöra och validera data från en mängd olika källor, inklusive att genomföra undersökningar eller använda metoder för webbskrapning.

I slutändan hjälper en dataanalytikers jobb organisationer att göra rekommendationer och beslut som stöds av data och bidrar till övergripande affärsframgång.

Dataanalytikers vardagliga uppgifter, nödvändiga färdigheter och utrustning, jobbproblem och karriärchanser kommer alla att behandlas i den här artikeln.

Innehållsförteckning

• Dataguruer: A Day in the Life of the Number Crunchers
• Ansvar för dataanalytiker
  • Tekniska färdigheter för dataanalytiker
  • Soft Skills för dataanalytiker
  • Dataanalysverktyg
• Utmaningar med att arbeta med Big Data
• Kartlägg din väg: Navigera i karriärtillväxtmöjligheter
  • Avancerade certifieringar värda att överväga
• Slutgiltiga tankar

Dataguruer: A Day in the Life of the Number Crunchers

Som dataanalytiker kommer det dagliga arbetet att variera beroende på vilket företag du arbetar för, din specifika roll inom det företaget och vilken typ av projekt du arbetar med.

Men här är några av de verkliga uppgifterna som dataanalytiker kan behöva göra dagligen:

1. Samla in och rensa data: En central del av att vara dataanalytiker är att samla in data. Faktum är att du kan spendera mycket tid på att samla in och rensa data för att ta bort dubbletter och säkerställa att den är korrekt, konsekvent och tillförlitlig. Detta kan innebära att arbeta med olika datakällor och använda verktyg som Python för att extrahera och manipulera data.
2. Analysera data: Nu är det dags att analysera! Dataanalytiker använder olika verktyg och tekniker för att analysera data och extrahera insikter. Det kan innebära att skapa pivottabeller i Excel, bygga instrumentpaneler i Tableau eller köra statistiska analyser i R.
3. Kommunicera insikter: Efter att ha analyserat data behöver du sedan kommunicera resultat till andra intressenter i företaget. Det kan handla om att skapa rapporter, presentera resultat för chefer eller chefer, eller arbeta med andra avdelningar för att implementera datadrivna lösningar.
4. Samarbeta med teammedlemmar: Du arbetar ofta som en del av ett team och samarbetar med andra dataanalytiker, datavetare och affärsintressenter för att uppnå gemensamma mål. Det kan handla om att arbeta i projekt tillsammans, dela kunskap och expertis och ge feedback och stöd till andra teammedlemmar.
5. Fortbildning: Sluta aldrig lära dig. Dataanalytiker måste hålla sig uppdaterade med de senaste verktygen, teknologierna och trenderna inom området. Detta kan innebära att delta i konferenser, eller läsa branschpublikationer för att hålla sig informerade och förbättra sina färdigheter.

Det här är bara några exempel på en dataanalytikers ansvar. Även om detaljerna för jobbet kan variera, förblir kärnkompetenserna och uppgifterna desamma.

I nästa avsnitt kommer vi att ta en titt på några av de kärnkompetenser och verktyg som dataanalytiker använder varje dag på jobbet.

Ansvar för dataanalytiker

Som dataanalytiker behöver du en mängd olika tekniska och mjuka färdigheter för att briljera i din roll. Du måste också vara skicklig i att använda en rad verktyg och tekniker för att extrahera insikter från data.

Låt oss utforska de grundläggande färdigheter, verktyg och ansvar som varje dataanalytiker bör vara medveten om för att lyckas i sin roll. Från SQL och Python till problemlösning och beslutsfattande, vi täcker allt du behöver veta.

Låt oss titta på de tekniska färdigheter du behöver på jobbet.

Tekniska färdigheter för dataanalytiker

Dataanalytiker behöver ha en stark grund i teknisk kompetens för att kunna manipulera data och skapa meningsfulla insikter.

Här är några av de tekniska färdigheter som förväntas av en dataanalytiker idag:

1. Excel: Att behärska Microsoft Excel är ett måste. Kalkylarksprogrammet är extremt populärt för dataanalys och manipulation. Som dataanalytiker måste du vara skicklig i Excel för att utföra grundläggande dataanalysuppgifter, såsom filtrering, sortering och pivottabeller.
2. Programmering: Python och R är programmeringsspråk som har blivit en stapelvara inom datavetenskap. De används för statistisk analys, datamodellering, datainsamling och maskininlärning. Dataanalytiker är vanligtvis bekanta med en eller. Båda dessa programmeringsspråk är idealiska för att utföra avancerade dataanalysuppgifter.
3. Datavisualisering : Du måste kunna kommunicera dina resultat effektivt till intressenter så att de kan fatta bra affärsbeslut. Det betyder att du använder verktyg som Tableau eller LuckyTemplates för att .
4. Databashantering: Dataanalytiker bör ha en god förståelse för hur man arbetar med databaser, inklusive hur man hanterar, lagrar och hämtar data. De bör vara bekanta med databaskoncept som normalisering, indexering och datamodellering.
5. Big data-teknik: Med den växande mängden data bör dataanalytiker vara bekanta med big data-tekniker som Hadoop, Spark och NoSQL-databaser. Dessa teknologier tillåter dataanalytiker att arbeta med stora datamängder som traditionella relationsdatabaser inte kan hantera.

För att förbli relevant inom området måste du ständigt uppdatera dina tekniska färdigheter och hålla dig informerad om de senaste trenderna och teknologierna.

Gör lärande och uppfostran till ett sätt att leva!

Soft Skills för dataanalytiker

Även om tekniska färdigheter är avgörande, är mjuka färdigheter också avgörande för framgång på området.

Mjuka färdigheter kan ses över, men att behärska dessa mjuka färdigheter kommer att ge dig en fördel på arbetsplatsen.

Här är några av de som bör utvecklas:

1. Kommunikationsförmåga : Du måste kunna kommunicera dina resultat tydligt och effektivt. Detta inkluderar att förklara komplexa datakoncept i enkla termer och skapa övertygande datavisualiseringar som förmedlar dina insikter.
2. Kritiskt tänkande: Du måste kunna tänka kritiskt och analytiskt. Du bör kunna identifiera mönster och trender i data, känna igen potentiella fördomar eller fel och fatta beslut baserat på, du gissade det, data.
3. Problemlösning : Du bör kunna lösa problem med hjälp av data. Helst bör du kunna identifiera möjligheter och utveckla strategier för att ta itu med dem.
4. Tidshantering: Beroende på jobbet kan du ofta arbeta med flera projekt samtidigt, så du måste kunna hantera din tid effektivt. Du ska kunna prioritera uppgifter och hålla/överskrida deadlines samtidigt som du behåller kvaliteten på ditt arbete.
5. Uppmärksamhet på detaljer : En stor uppmärksamhet på detaljer är avgörande för att säkerställa att dina resultat är korrekta. Du bör kunna identifiera fel eller inkonsekvenser i data och vidta korrigerande åtgärder.
6. Affärsmannaskap : Du behöver inte ha en kandidatexamen i företagsekonomi, men du bör ha god förståelse för det affärssammanhang du arbetar i. Du ska kunna identifiera affärsproblem såväl som affärsbehov och utveckla datadrivna lösningar som ligger i linje med ditt företags mål.
7. Samarbete : Du kommer ofta att finna att du arbetar som en del av ett team, så du bör kunna samarbeta effektivt med andra. Detta inkluderar att arbeta med intressenter för att hjälpa dem att förstå sina behov och utveckla lösningar som uppfyller deras krav.

De exakta färdigheter du behöver beror på den specifika arbetsbeskrivningen för dataanalytiker. Men att utveckla dessa mjuka färdigheter kan leda till ökad karriärframgång.

I nästa avsnitt kommer vi att täcka några av verktygen som varje dataanalytiker borde känna till.

Dataanalysverktyg

Dataanalytiker arbetar med en mängd olika verktyg och tekniker för att samla in, lagra och analysera data. Att veta hur man använder dessa verktyg är avgörande för framgång på området.

Här är några av de viktigaste verktygen som dataanalytiker bör vara bekanta med:

Det här är bara några exempel på verktyg som kan användas dagligen. Genom att lära sig hur man använder dessa verktyg effektivt kan dataanalytiker förbättra sina tekniska färdigheter och sina chanser att ta sig upp på företagsstegen.

Om du inte är säker på var du ska börja, kolla in videon nedan för att lära dig mer om kraften med data.

Nu när du vet vilka färdigheter och verktyg som behövs av dataanalytiker, låt oss ta en titt på några av utmaningarna med att arbeta i denna galna värld av data.

Utmaningar med att arbeta med Big Data

Dataanalys är ett utmanande område som kräver en kombination av tekniska färdigheter, affärsmannaskap och analytiskt tänkande.

Även om belöningarna av jobbet kan vara betydande, står dataanalytiker också inför ett antal utmaningar som kan göra deras arbete svårt.

Här är några av de utmaningar som dataanalytiker sannolikt kommer att möta:

1. Hantera big data: Med den ökande mängden data som genereras av företag måste dataanalytiker kunna hantera stora (mycket stora) datavolymer effektivt. Detta kräver en kombination av teknisk kompetens och kunskap om big data-teknik. Att ständigt uppgradera och öva på dina färdigheter kommer att hålla dig före trenden.
2. Datasäkerhet: När data blir mer värdefull ökar risken för dataintrång och cyberattacker. Bekantskap med bästa säkerhetspraxis är nödvändig om du ska säkerställa att data hålls säker och att lämpliga åtgärder vidtas för att skydda dem.
3. Datakvalitet: Att säkerställa att data är korrekta och tillförlitliga är en kritisk aspekt av dataanalys. Dataanalytiker måste kunna identifiera och ta itu med datakvalitetsproblem för att säkerställa att deras resultat är korrekta.
4. Datavisualisering : Att kommunicera komplexa data till intressenter på ett begripligt sätt kan vara en utmaning. Dataanalytiker måste kunna skapa effektiva datavisualiseringar som kommunicerar sina resultat tydligt och korrekt.
5. Att hålla jämna steg med framväxande teknologier: Dataanalys är ett område i snabb utveckling, och dataanalytiker måste hålla sig uppdaterade med de senaste trenderna och teknologierna för att förbli konkurrenskraftiga.

För att övervinna dessa utmaningar bör dataanalytiker fokusera på att utveckla sina tekniska färdigheter, hålla sig uppdaterade med de senaste trenderna och teknologierna och bygga starka relationer med intressenter för att bättre förstå deras behov.

Därefter ska vi ta en titt på typiska karriärvägar och vilka tillväxtmöjligheter som finns tillgängliga i branschen.

Kartlägg din väg: Navigera i karriärtillväxtmöjligheter

Nybörjare inom området börjar ofta sin karriär på nybörjarpositioner där de ansvarar för att samla in och analysera rådata.

Men med tid och erfarenhet kan yngre dataanalytiker gå vidare till mer avancerade roller och ta på sig ytterligare ansvar.

Här är några vanliga karriärtillväxtmöjligheter att sikta på:

1. Senior dataanalytiker: En senior dataanalytiker är en mer erfaren version av en dataanalytiker. Senior dataanalytiker är i allmänhet ansvariga för att övervaka junior dataanalytikers arbete, ge vägledning och stöd och ge rekommendationer till högre ledning baserat på deras resultat. Vanligtvis tar det cirka 3-5 års erfarenhet för att gå in i en senior dataanalytikerroll.
2. Dataforskare : Dataforskare är ansvariga för att bygga prediktiva modeller och algoritmer som kan hjälpa företag att förutsäga trender och fatta välgrundade beslut. Dataforskare har vanligtvis mer avancerade statistik- och programmeringsfärdigheter än dataanalytiker. Det kan ta cirka 5-7 års erfarenhet att gå in i en roll som datascientist.
3. Dataingenjör: Dataingenjörer är ansvariga för att bygga och underhålla infrastrukturen som gör det möjligt för dataanalytiker och datavetare att komma åt och analysera deras data. De arbetar nära dataanalytiker och forskare för att säkerställa att data är korrekt organiserad och tillgänglig. Det kan ta cirka 5-7 års erfarenhet att gå in i en roll som dataingenjör om du ville gå den vägen.
4. Business Intelligence Analyst: Affärsanalytiker är ansvariga för att utveckla instrumentpaneler, rapporter och andra verktyg som kan hjälpa företag att fatta datadrivna beslut. De arbetar i allmänhet nära intressenter och nyckelpersonal för att förstå deras behov och utveckla lösningar som uppfyller deras krav. Det kan ta cirka 2-3 års erfarenhet att gå in i en roll som business intelligence-analytiker.

För att komma vidare i dessa roller bör yngre dataanalytiker fokusera på att utveckla sina tekniska färdigheter, hålla sig uppdaterad med de senaste trenderna inom datavetenskap och den senaste tekniken.

Som nybörjare bör du överväga att skaffa avancerad certifiering från välrenommerade organisationer för att ytterligare öka dina framtidsutsikter. I nästa avsnitt tar vi upp några populära avancerade certifieringar för dataanalytiker.

Avancerade certifieringar värda att överväga

En nyckelaspekt av karriärutveckling inom dataanalys är att erhålla relevanta certifieringar och fortbildning utöver en kandidat- eller magisterexamen.

Några populära certifieringar värda att investera i inkluderar:

Förutom att erhålla certifiering tror vi att det bästa sättet att börja din karriär är genom att interagera med branschexperter och dataproffs i vår

Bortsett från detta, genom att använda sociala medier, delta i branschkonferenser, delta i konversationer på plattformar som LinkedIn och delta i professionella organisationer, kan du skapa värdefulla kontakter och lära dig om de senaste verktygen, teknikerna och bästa praxis i branschen.

Som människor tenderar vi att nå större framgång om vi är fundamentalt intresserade av ett ämne. Det fina med data är att alla branscher har det.

Du hittar datajobb inom detaljhandel, sjukvård, tillverkning, gästfrihet och frakt, för att nämna några.

Så det bästa är att börja söka arbete i en bransch som intresserar dig.

Så, vad händer härnäst?

Slutgiltiga tankar

En typisk dag i en dataanalytikers liv innefattar ett brett utbud av uppgifter, från datarensning och förberedelse till datavisualisering och presentation.

Dina specifika uppgifter och ansvar kommer dock att bero på organisationen, branschen och projektet du arbetar med.

Som vi har sett är rollen som dataanalytiker både utmanande och givande. Från att samla in och analysera data till att presentera insikter och rekommendationer för intressenter, dataanalytiker spelar en avgörande roll för att hjälpa organisationer att fatta välgrundade beslut.

För att briljera i denna roll måste du ha en stark grund av tekniska och mjuka färdigheter som är nödvändiga för att effektivt kommunicera insikter och samarbeta med teammedlemmar.

Med rätt kombination av färdigheter och erfarenhet, samt ett engagemang för pågående lärande och tillväxt, kan vem som helst bygga en framgångsrik karriär som dataproffs och göra meningsfulla bidrag till området.

Är du redo att börja lära dig och ta det första steget i din datakarriär?