fbpx

Ścieżki kariery w Business Intelligence

 

W tym poście opiszę typowe role w zespołach danych i temu, czego potrzeba, aby je uzyskać. 

Firmy inaczej strukturyzują swoje zespoły danych — nie ma jednej uniwersalnej struktury ani schematu organizacyjnego, który byłby mapowany na każdą organizację. 

Chociaż nie jest niczym niezwykłym, że specjaliści ds. danych przechodzą z jednej z tych ról do drugiej, każdy z nich ma własne cele i wymaga różnych zestawów umiejętności. Jeśli jesteś zainteresowany odkrywaniem kariery w zakresie BI i lubisz pracować z danymi, jedna z poniższych ról może pasować do Twoich umiejętności i celów zawodowych. 

Analityk danych 

Analitycy danych zazwyczaj mają za zadanie gromadzenie, przetwarzanie i ocenę danych generowanych przez ich organizację. Obejmuje to analizowanie i interpretowanie informacji, tworzenie raportów i wyodrębnianie szczegółowych informacji z różnych zestawów danych. Analitycy danych są zwykle mocno zaangażowani w biznesową stronę rzeczy, takich jak przedstawianie wyników ważnym interesariuszom firmy; często ściśle współpracują z menedżerami produktu, którzy na podstawie tych ustaleń kształtują kierunek produktu. Ostatecznie analitycy są po to, aby pomóc swojej organizacji w podejmowaniu mądrzejszych i bardziej świadomych decyzji. 

Jako analityk danych będziesz potrzebował silnej znajomości języka SQL,  aby odnieść sukces, a także umiejętności wizualizacji danych i doświadczenia w zakresie statystyki i programowania statystycznego. Powinieneś wiedzieć, jak korzystać z oprogramowania arkuszy kalkulacyjnych, baz danych i hurtowni danych, ale niekoniecznie je opracowywać. Powinieneś także rozwijać umiejętności miękkie, takie jak krytyczne myślenie i opowiadanie historii, ponieważ analitycy muszą być w stanie wyciągać wnioski z danych i przekazywać swoje odkrycia innym osobom w swojej organizacji. 

Jest dużo miejsca na rozwój, jeśli analiza danych jest wybraną ścieżką kariery. Ponieważ analitycy oprócz wiedzy technicznej polegają na umiejętnościach miękkich, często są dobrze przygotowani do zarządzania zespołami i mogą, po kilku latach doświadczenia, skończyć z tytułami Analytics Manager, Data Lead lub VP of Data. Jeśli nie jesteś zainteresowany zarządzaniem zespołem, nadal możesz awansować jako analityk, stając się coraz bardziej ekspertem, zarówno w zakresie ogólnych umiejętności analitycznych, jak i analizy konkretnej dziedziny. 

Data scientist 

Podczas gdy analitycy danych badają dane historyczne, data scientist zajmują się modelowaniem danych i analizą predykcyjną. Na przykład data scientist może tworzyć modele uczenia maszynowego, aby przewidywać dane swojej organizacji. Prognozy te mogą obejmować produkt firmy, prognozowanie popytu lub przewidywanie spraw wewnętrznych, takich jak przewidywanie oszustw. 

Znajomość języka SQL i najlepszego sposobu wizualizacji danych jest ważna dla data scientist, a także języków programowania, takich jak Python i R. Ponieważ naukowcy zajmujący się danymi pracują tak intensywnie z modelami predykcyjnymi, role te wymagają również silnych umiejętności matematycznych, takich jak algebra liniowa (szczególnie tam, gdzie w grę wchodzi uczenie maszynowe), rachunek wielowymiarowy i statystyka. Prawdopodobnie nie spędzisz każdej chwili każdego dnia jako naukowiec danych pracując samotnie nad modelem uczenia maszynowego – ważne są również umiejętności komunikacyjne i umiejętność dobrej pracy z zespołem. 

Ścieżka kariery data scientist może przebiegać w podobny sposób jak analityka. Jednak, podobnie jak w inżynierii oprogramowania, nie wszyscy data scientist ostatecznie przejmą zarządzanie ludźmi. Wielu data scientist pozostaje indywidualnymi współpracownikami, zwłaszcza gdy wykroili nieocenioną niszę w swojej organizacji. 

Programista BI 

Możesz myśleć o deweloperach business intelligence jako o usytuowanych gdzieś pomiędzy rolami wymagającymi analizy, takimi jak data scientist i analitycy, a rolami inżynierskimi, takimi jak inżynier analityki lub inżynier danych. Część „BI” jest tutaj ważna – chociaż może istnieć pewne nakładanie się z analitykami danych, praca programistów BI ma tendencję do większego skupiania się na danych, które bezpośrednio wpływają na decyzje biznesowe i wyniki. Może to obejmować tworzenie i śledzenie wskaźników, takich jak wskaźniki KPI, a także bardziej dogłębne wykorzystanie narzędzia BI. Wiele z tych prac obejmuje budowanie pulpitów nawigacyjnych w celu zachęcania do samoobsługowej analizy, tworzenie raportów, które mogą być używane wielokrotnie, oraz wiedzę, jak najlepiej wykorzystać narzędzia w stosie danych organizacji, zarówno przez pryzmat analizy, jak i infrastruktury. 

Dobry programista BI ma solidne podstawy w technologiach baz danych i tworzeniu złożonych i wydajnych zapytań (najprawdopodobniej w SQL), ale także wie, jakich informacji potrzebują ich koledzy na pulpicie nawigacyjnym i jak najlepiej je zaprezentować. Posiadanie pewnej przenikliwości biznesowej również bardzo pomaga, ponieważ programiści BI przewidują potrzeby swojej organizacji i to, w jaki sposób wyniki ich analiz mogą prowadzić do pomyślnych wyników. 

Inżynier danych 

Inżynierowie danych są dobrze zaznajomieni z wewnętrznym działaniem infrastruktury danych i potoków organizacji, ponieważ mają za zadanie budować i / lub utrzymywać te potoki. Inżynierowie ci upewniają się, że dane mogą przedostać się ze źródła do hurtowni danych, a następnie do narzędzia BI organizacji. To oni przygotowują również dane dla analityków i analityków danych, upewniając się, że systemy są funkcjonalne i wydajnie zorganizowane, oraz współpracując z innymi inżynierami w celu zdefiniowania, jakie dane są przechwytywane w pierwszej kolejności. 

Silne umiejętności kodowania są koniecznością dla osób, które przyjmują tą rolę, gdzie mniej uwagi poświęca się analizie i interpretacji niż w rolach omówionych powyżej. Znajomość elementów potoku danych jest również ważna, wiedza o tym, jak pracować z różnymi platformami hurtowni danych, da ci przewagę. 

Inżynier analityki 

Inżynierowie ds. analityki zazwyczaj mają za zadanie modelowanie danych, wykonywanie pracy ETL oraz przekształcanie i mieszanie danych w zestawach danych, aby umożliwić ich wykorzystanie przez analityków i naukowców. Inżynierowie ds. analityki to ci, którzy w zespole upewniają się, że użytkownicy końcowi mają czyste zestawy danych do pracy, co jest częścią ogólno branżowej zmiany w kierunku zachęcania do samoobsługowej analizy w organizacjach. 

Inżynierowie ds. analityki mają zwykle szerszy zestaw umiejętności niż inżynierowie danych i posiadają pewną praktyczną wiedzę na temat tego, jak użytkownicy końcowi pracują z danymi, które przekształcają i przygotowują. Jeśli chcesz iść tą drogą, dobrym pomysłem jest wyostrzenie umiejętności SQL, podobnie jak umiejętność korzystania z różnych narzędzi do transformacji danych. Nie zaniedbuj również umiejętności miękkich, ponieważ komunikacja ma fundamentalne znaczenie dla pracy w zespołach w roli takiej jak ta. 

Ścieżki edukacyjne do kariery BI 

Programy nauki o danych – takie jak studia licencjackie, magisterskie, bootcampy i certyfikaty – eksplodowały w ostatnich latach, ale nadal nie ma pewnej ścieżki edukacyjnej do wylądowania w jednej z tych ról. 

Być może nie jest zaskoczeniem, że wiele miejsc pracy w BI, szczególnie tych po stronie inżynierii, przyciąga ludzi ze środowisk STEM, takich jak osoby z doświadczeniem w statystyce, informatyce lub matematyce. Jednak wielu specjalistów ds. Danych z niekonwencjonalnych środowisk, takich jak nauki humanistyczne lub komunikacja, rozwija się w tej dziedzinie, czerpiąc z umiejętności takich jak krytyczne myślenie i skuteczne podejmowanie decyzji w celu analizy i interpretacji danych. 

Wejście do BI business intelligence 

Jeśli niedawno otrzymałeś lub pracujesz nad swoim dyplomem i chcesz rozwijać się w business intelligence, rozważ poszukiwanie stażu w jednym z obszarów, które Cię interesują. Świetny sposób na zdobycie praktycznego doświadczenia w prawdziwym środowisku pracy, staże mogą być również pomocne w lepszym wyczuciu tego, co robisz lub czego nie chcesz realizować, jakie rodzaje środowisk pracy lubisz i zapewniać możliwości mentoringu. 

Jeśli obecnie pracujesz w organizacji w roli innej niż BI, ale chcesz poczuć świat business intelligence, sprawdź, czy możesz uczestniczyć w projektach, które obejmują pracę z danymi. Jeśli nie jest to jeszcze możliwe, zacznij jeszcze mniej, na przykład przeprowadzając rozmowy informacyjne z osobami z zespołu ds. Danych lub uczestniczyć w spotkaniach zespołu. Jeśli Twoja organizacja korzysta z narzędzia BI, w którym możesz samodzielnie zagłębić się w analizę danych, poświęć trochę czasu na poznanie jej działania i czego możesz się dowiedzieć o swoich danych podczas korzystania z nich. 

Podobnie jak w przypadku większości prac związanych z technologią, będziesz miał się znacznie lepiej, jeśli nauczysz się przez działanie. Wiedząc, że SQL jest podstawą wielu karier w zakresie analizy biznesowej, nie myśl, że musisz zapamiętać każde polecenie SQL, aby wykonać zadanie. W rzeczywistości nie rób tego! Te wskazówki nie dotyczą wyłącznie nauki języka SQL; jest to dobra zasada dla wszystkich technologii i aplikacji, ponieważ rozwijasz swój zestaw umiejętności w zakresie danych. Posiadanie podstawowej wiedzy na temat koncepcji jest ważnym pierwszym krokiem, ale budowanie własnych projektów podczas konstruowania portfolio pokazuje pracodawcom o wiele więcej niż opowiadanie im o wszystkich przeczytanych książkach SQL. Jednym ze sposobów na rozpoczęcie jest nauczenie się analizy zestawu danych, który Cię interesuje – być może są to wzorce pogodowe lub statystyki piłkarskie. Gdy masz już zestaw danych do zagłębienia się, nauka uruchamiania określonych zapytań lub analizowania pewnych informacji będzie o wiele bardziej wciągająca i owocna, gdy rozpoczniesz swoją karierę BI. 


Opublikowano

w

przez

Komentarze

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *