Аналитик Big Data (большие данные) – это сборщик необходимой актуальной информации. В своей работе он использует самые разные источники. Собранные им данные подвергаются анализу и интерпретации с целью извлечения полезных для бизнеса сведений. Также им проводится анализ конкурентов для получения сведений об основных отраслевых тенденциях.
Есть и еще один немаловажный момент, которому аналитик уделяет внимание, — это где и каким образом можно получить необходимые компетенции.
Сфера занятий аналитика данных
По большей части аналитик больших данных работает с разными объемами информации. Во время работы ему приходится выполнять большое количество всевозможных операций:
формулирование предположений по модернизации определенных бизнес-метрик за счет изменения некоторых показателей;
- сбор данных;
- визуализация сведений с целью понимания результатов, которые уже были получены, и будущих направлений развития;
- выборка сведений для проведения анализа;
- анализ информации на предмет изыскания закономерностей.
Все вышеозначенные задачи нужны для достижения основной цели аналитика – выборки данных, требуемых бизнесу для принятия конструктивных решений, касающихся управления компанией. В определенных случаях аналитик данных может проводить тестирование и разработку вариантов машинного обучения.
Как правило, машинное обучение – это сфера, также находящаяся под ответственностью специалиста по большим данным. Однако если в компании занимаются более детальным разделением трудовых обязанностей, то машинное обучение находится в сфере деятельности определенного специалиста, занимающегося только этим вопросом.
В некоторых случаях аналитик данных не только анализирует процессы бизнеса, но и серьезно работает с прочими IT-специалистами, описывая потоки информации. Также в сферу деятельности аналитика данных входит оптимизация процессов производства.
Все необходимые знания, умения и навыки аналитика данных можно получить на специализированных курсах от крупнейшего онлайн-университета Sky.pro.
Что следует знать аналитику данных?
Имея в виду вышеозначенные задачи, логично определить следующие сферы компетенции, требуемые для аналитика:
- Технологии информационного плана – способы анализа, языки программирования (например, можно пройти курсы Python в Скайпро), BI-системы и основы инфраструктуры Apache Hadoop.
- Некоторые математические области – анализ теории вероятностей и прочее.
- Ведение системного анализа – проектный и другие виды менеджмента и способы анализирования процессов бизнеса.
Кроме этого, аналитику данных будет полезно быть компетентным в некоторых прикладных областях. К примеру, основы бухгалтерского учета могут быть полезны для аналитика, осуществляющего свою деятельность в банковской организации, а маркетинговые методы обязательно помогут при проведении анализа сведений, касающихся оценки новых рынков.
Это были только базовые компоненты, но специфика больших данных добавляет к ним еще и необходимость умения работать с «озерами данных». Довольно важным вопросом является компетенция специалиста в некоторых предметных областях и сфере информационной безопасности. Также очень важна способность владеть стандартными сценариями цифровизации.
Все эти компетенции очень важны, и выделить среди них наиболее востребованные довольно проблематично. В конечном итоге качественное проведение анализа данных будет способствовать неуклонному развитию бизнеса.
