Анализ данных стал катализатором инноваций и экономического успеха в 21 веке, формируя бизнес и общество. Согласно исследованию проведенного GL Group Consulting за 2022 год, организации по всей России осознали преобразующую силу данных и активно увеличивают свои инвестиции в эту сферу. Опрос показывает, что организации все больше осознают важность данных и вкладывают значительные средства в их использование. Фактически, 87,8% организаций сообщили об увеличении инвестиций в 2022 году, еще больший процент – 93,9%, планируют дальнейшее улучшение своих инвестиций в 2023 году. По мере того, как важность данных продолжает расти, расширяются и возможности в области анализа бизнес-данных.
Профессия аналитик бизнес-данных
Итак, являетесь ли вы опытным специалистом или новичком в данной области, если вы стремитесь стать успешным аналитиком бизнес-данных (или дата-аналитиком), это руководство разработано специально для того, чтобы помочь вам достичь ваших целей. Мы сосредоточимся на основных навыках, распространенных ошибках, которых следует избегать, и действенных стратегиях повышения ваших способностей и продвижения по карьерной лестнице в качестве одного процента лучших аналитиков бизнес-данных.
Ниже приведены 10 ключевых навыков, необходимых для того, чтобы стать лучшим аналитиком бизнес-данных, войдя в 1% самых высокооплачиваемых профессий России.
Вот 10 навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным аналитиком бизнес-данных:
1. Знания основ работы с базами данных
Ведущий бизнес-аналитик обладает глубоким пониманием данных, знаниями, которые включают в себя способность эффективно исследовать и анализировать поток информации. Это включает в себя навыки сбора, очистки, преобразования и интерпретации данных.
2. Знание базы данных SQL
Использование баз данных SQL (Structured Query Language, или язык структурированных запросов) имеет решающее значение для извлечения, обработки и запроса данных. Опытные профессионалы должны обладать знаниями SQL-разработки для проектирования и создания высокоэффективных быстро работающих баз данных: проектирование с нуля СУБД под ключ с учетом требований и бизнес-логики, организация связи между данными и возможности быстро интегрировать базы данных с разрабатываемым продуктом.
3. Продвинутые коммуникативные способности
Отличные коммуникативные навыки необходимы для эффективного сотрудничества и обеспечения четкого понимания бизнес-требований. Владение коммуникативными способностями — обязательный навык для продуктового аналитика, владение ими может существенно повысить эффективность работы продакт-менеджера.
4. Систематизировать данные
Аналитики бизнес-данных должны уметь собирать, систематизировать и структурировать информацию. Таким образом, организация информации в виде, удобном для работы, хранения и последующего обращения к ней помогает бизнесу, так чтобы, обратившись к ней через продолжительное время можно было легко проводить анализ и использовать.
5. Знание ERP
Знакомство с ERP (Enterprise Resource Planning, ERP) полезно, поскольку это широко используемая система планирования ресурсов предприятия, которая объединяет различные бизнес-процессы. Основной задачей систем ERP-класса является повышение производительности предприятия за счет автоматизации бизнес-процессов.
6. Статистические и математические навыки
Знание статистики и математики является основополагающим для анализа данных. Аналитики бизнес-данных должны хорошо разбираться в статистических концепциях, таких как проверка гипотез, регрессионный анализ и теория вероятностей.
7. Знание языка программирования
Владение такими языками программирования, как FoxPro, PL/SQL, PL/Perl, PL/Python, PL/Tcl, PL/pgSQL, SQL/PSM, PRG, Progress 4L, Transact SQL и R, необходимо для манипулирования данными, статистического анализа и построения аналитических моделей.
8. Уметь разбираться в бизнес-процессах
Аналитики данных должны разбираться в существующих бизнес-процессах компании и при необходимости помочь бизнесу использовать существующие ресурсы, эффективно не допуская их утечки.
9. Инструменты визуализации данных
Аналитики бизнес-данных должны уметь пользоваться инструментами визуализации данных, такими как Power BI, Tableau или Qlik Sense, необходимо для эффективного извлечения, преобразования и анализа данных. Эффективные методы визуализации данных позволяют аналитикам представлять сложную информацию в визуально привлекательной и понятной форме.
10. Знания в области управления проектами
Понимание процесса управления проектами чрезвычайно важно для бизнес-аналитиков. Они должны выявлять и расставлять приоритеты в отношении релевантных данных для принятия стратегических решений и эффективно управлять ресурсами и сроками для получения полезной информации.
Как улучшить навыки анализа данных и войти в 1% лучших?
Вот пять шагов, которые вы можете предпринять, чтобы улучшить свои навыки анализа данных:
1. Получите необходимое образование и расширьте свои знания
Во-первых, начните с получения соответствующего образования. Затем будьте в курсе последних тенденций отрасли, методологий и инструментов анализа данных. Кроме того, изучите онлайн-курсы, вебинары и ресурсы от авторитетных платформ и организаций. Кроме того, подумайте о получении степени MBA или магистра, чтобы еще больше расширить свои возможности.
2. Приобретите практический опыт
Применяйте свои знания, работая над реальными проектами по анализу данных. Ищите возможности сотрудничать с коллегами или участвовать в отраслевых проектах, чтобы приобрести практический опыт и навыки решения бизнес-проблем. Кроме того, рассмотрите возможность стажировки, фриланса или аналогичных ролей, чтобы получить ценный практический опыт.
3. Изучите онлайн-курсы по аналитике данных
Сосредоточьтесь на совершенствовании своих навыков программирования, особенно на таких языках, как Python и R. Ознакомьтесь с широко используемыми инструментами анализа данных, такими как Excel, SQL, Power BI, Tableau или Qlik Sense. Кроме того, рассмотрите возможность записи на интенсивные курсы по основам программирования и баз данных. Эти курсы позволят вам овладеть навыками и знаниями новейших методов в области анализа данных.
4. Работайте над проектами с реальными данными
Погрузитесь в разнообразные наборы данных, чтобы испытать различные сценарии и задачи. Практикуйтесь в очистке, преобразовании и анализе данных из разных областей, чтобы усовершенствовать свои навыки работы с реальными наборами данных. Более того, участие в проектах - отличный способ продемонстрировать свои навыки работы с данными и подтвердить свой опыт.
5. Общайтесь и учитесь у опытных профессионалов
Общайтесь с опытными аналитиками данных и присоединяйтесь к профессиональным сообществам и форумам, чтобы получить рекомендации и перенять их опыт. Сеть предоставляет возможности для совместной работы, получения советов, обмена проектами и обратной связи, что позволяет вам совершенствовать свои навыки анализа данных.
Какие распространенные ошибки могут помешать вам?
Вот пять распространенных ошибок, которых вам следует избегать, чтобы стать успешным аналитиком бизнес-данных:
1. Не задавать дополнительных вопросов
Неспособность задать подробные дополнительные вопросы заранее, прежде чем приступить к анализу данных, может привести к неполным или ошибочным выводам. Задавайте вопросы заранее, прежде чем работать с данными.
2. Полагаться на ненадежные данные
Игнорирование важности качества и полноты данных может привести к ошибочному анализу и неточным выводам. Перед началом работы всегда проверяйте, являются ли данные полными, и убедитесь в их высоком качестве.
3. Неэффективная коммуникация
Роль аналитиков бизнес-данных заключается в сборе и анализе данных и передаче сложных идей заинтересованным сторонам. Неспособность четко и лаконично общаться может затруднить принятие решений, потенциально приводя к неправильному бизнес-выбору.
4. Недостаточное понимание бизнес-контекста
Пренебрежение бизнес-целями и контекстом, лежащими в основе анализа данных, может привести к неуместным или несогласованным выводам. Убедитесь, что вы понимаете, как работает бизнес, и четко определяете цели и задачи.
5. Сопротивление непрерывному обучению
Неспособность быть в курсе новых инструментов, методик и отраслевых тенденций может помешать профессиональному росту и ограничить возможности использования передовых методов анализа данных. Воспользуйтесь непрерывным обучением, чтобы повысить свои навыки и адаптироваться к меняющимся методам анализа данных.
Резюме
В заключение, чтобы стать ведущим аналитиком бизнес-данных, требуется сочетание технических знаний и мышления, ориентированного на данные. Более того, постоянно оттачивая свои навыки и используя возможности обучения Data science. Они предлагаются в сотрудничестве с ведущими бизнес-школами и экспертами, что значительно укрепит ваши навыки аналитика данных.
Остались вопросы? Спросите у нас!
ДЛЯ ЗАКАЗА УСЛУГ АНАЛИТИКА ДАННЫХ, ПОЖАЛУЙСТА, ПОЗВОНИТЕ ПО ТЕЛЕФОНУ: 8 (800) 555-38-12 ИЛИ ЗАПОЛНИТЕ ФОРМУ НА САЙТЕ - HTTPS://GLGROUP.SU
КОНСУЛЬТАЦИЯ — БЕСПЛАТНО!
