Найти в Дзене

Профессии будущего, связанные с большими данными: исследователь данных, аналитик данных, инженер данных, специалист по визуализации

Мало владеть информацией, нужно уметь извлекать из нее пользу и делать правильные выводы, которые помогут бизнесу в принятии верных управленческих решений. Поэтому для обработки Big Data необходимы такие специалисты как исследователь, аналитик и инженер данных, специалист по визуализации. Сегодня поговорим о том, что входит в компетенцию каждой из профессий. Профессия связана с непосредственным анализом больших данных, позволяющая бизнесу извлекать ценные инсайты. Компания приходит к нему, чтобы получить ответы на вопросы: «Какой товар не пользуется спросом?», «Почему упала конверсия?», «В каком количестве необходимо хранить позиции на складах, чтобы не было простоев?». В своей работе аналитик использует методы статистического, системного и математического анализа, а также алгоритмы машинного обучения. Извлекает нужную информацию и предоставляет отчет, на основе которого руководство принимает управленческие решения. На практике обязанности аналитика и исследователя данных пересекаются.
Оглавление

Мало владеть информацией, нужно уметь извлекать из нее пользу и делать правильные выводы, которые помогут бизнесу в принятии верных управленческих решений. Поэтому для обработки Big Data необходимы такие специалисты как исследователь, аналитик и инженер данных, специалист по визуализации.

Сегодня поговорим о том, что входит в компетенцию каждой из профессий.

Аналитик данных

Профессия связана с непосредственным анализом больших данных, позволяющая бизнесу извлекать ценные инсайты. Компания приходит к нему, чтобы получить ответы на вопросы: «Какой товар не пользуется спросом?», «Почему упала конверсия?», «В каком количестве необходимо хранить позиции на складах, чтобы не было простоев?».

В своей работе аналитик использует методы статистического, системного и математического анализа, а также алгоритмы машинного обучения. Извлекает нужную информацию и предоставляет отчет, на основе которого руководство принимает управленческие решения.

Исследователь данных

На практике обязанности аналитика и исследователя данных пересекаются. Ключевое отличие в том, что чаще всего Data scientist ориентируется на предсказательную аналитику, а Data Analyst опирается на ретроспективную.

Исследователь данных обладает более глубокими знаниями в области машинного обучения, математической статистики, программирования, работы с БД и т.д.

Однако обе профессии имеют общую цель — извлечение сведений из большого массива данных для принятия бизнес-решений.

Инженер данных

Чтобы черпать информацию из больших данных, необходимо их должным образом собирать и хранить:

- Проектировать инфраструктуру;

- Настраивать ее в виде конвейера сведений, которые собираются из различных источников (корпоративной почты, приложений, CRM, ERP-систем) и оседают в целевом хранилище;

- Создавать витрины информации, с которыми будут работать аналитик и исследователь данных;

- Обеспечивать безопасный доступ к данным.

Это входит в компетенцию инженера.

Специалист по визуализации данных

Чтобы увидеть общую картину и верно интерпретировать аналитическую информацию, требуется ее визуальное представление. Этим и занимается специалист по визуализации. Он создает графики, диаграммы, дашборды, интерактивные панели.

ГК Финрул
https://finrulefinance.com/
Концептуальное IT-проектирование и финансовый менеджмент
+7 495 988 0966
info@finrulefinance.com