Популарноста на обуките за Data Analytics констатно расте, особено во време кога компаниите сè повеќе почнуваат да ги користат сопствените податоци, што само по себе повлекува потреба за квалификувани професионалци со соодветни квалфиикации што можат да одговорат на овие компаниски потреби. Во таа насока, доколку сакате да работите како Data Analyst, Data Engineer или Data Scientist обуките за Data Analytics се одличен вовед во светот на податоците. Тие помагаат да ја пренасочите вашата кариера или да ги унапредите вашите знаења.

Data Analytics е екстремно важен домен на работа во денешниот data-driven свет, каде 90% од податоците се креирани само во последните неколку години. Во овој текст ќе навлеземе во суштината на она што го претставува оваа наука.

Што е Data Analytics?

По дефиниција, Data Analytics претставува анализирање на податочни множества (datasets) за извлекување на заклучоци. Податоците кои ги анализираат бизнисите и компаниите може да бидат историски (генерирани во минатото) или нови (собрани за конкретен проект). Дополнително, податоците кои се анализираат може да содржат различни типови на информации.

За бизнисите и компаниите, податоците кои се анализираат може да бидат за дескриптивна, предиктивна и прескриптивна цел. Згора на тоа, податоците кои се анализираат може да содржат различни типови на информации: за бизнисот или за клиентите, а притоа може да послужат и на повеќе различни сектори.

Техниките за анализа на податоци им овозможуваат на бизнисите од необработени податоци да извлечат вредни информации. Како резултат на процесот, анализата на податоци, меѓу другото, им помага на компаниите да носат подобри одлуки, да креираат поефективни маркетинг стратегии, да го подобрат корисничкото искуство и да ги оптимизираат процесите.

Што точно работи еден Data Analyst?

Data Analyst (аналитичар на податоци) е професионалец кој конвертира податоци во заклучоци кои се важни за бизнисот. Овие бројки доаѓаат од различни типови на извори како обем на продажба, фиксни бизнис трошоци, трошоци за рекламирање, удел на пазарот, со која стапка клиенти престануваат да соработуваат со бизнисот (churn) итн. Колку е поголема организацијата, толку се поголеми бројките и поголема е потребата за data analysis или data science. Целиот процес може да стане екстремно комплициран за оние кои немаат познавање на работата со податоци и овие процеси ги работат мануелно.

Тука доаѓа до израз улогата на Data Analyst, чија цел е да го поедностави, организира и автоматизира процесот на работа. Тој ги прикажува податоците, ги собира, анализира и конвертира во соодветен формат кој е лесен за визуелизација и креирање на извештај. На крајот на денот, со вистинската обука за анализа на податоци можете да станете успешен Data Analyst, a тоа значи дека ќе можете да структурирате, анализирате и визуелизирате податоци кои денес се од огромна важност за секој бизнис или компанија.

Некои од улогите и одговорностите на еден Data Analyst:

• Собирање на податоци од различни (повеќе) извори
• Организирање на податоците кои имаат некаква вредност
• Анализирање и forecasting
• Лоцирање на шеми, корелации и трендови во податоците
• Генерирање и презентирање на детални извештаи и визуелизација
• Давање на идеи за подобрување на процесите

Едноставно кажано, целта на секој Data Analyst е да ѝ помогне на својата организација да носи подобри бизнис одлуки. Ова може да подразбира намалување на трошоците, зголемување на профитите, советување на менаџментот за следни чекори, учество во лансирање на нови продукти и многу други бизнис одлуки. Во големи компании аналитичарите на податоците имаат специфични улоги според потребите на организациите. Па така, во финансиските институции може да се сретнете и со Financial Analyst (финансиски аналитичар), Sales Analyst (аналитичар за продажба), Operations Analyst (аналитичар за операции), Marketing Analyst (маркетинг аналитичар) и многу други.

Алатки и вештини

Во денешно време на бизнисите им се потребни вработени кои имаат способност да организираат и евалуираат податоци кои се складираат локално или виртуелно. Пристапот за анализа на податоци се потпира на специјализирани системи и софтвери кои комбинираат алгоритми за машинско учење (machine learning), автоматизација и други карактеристики.

Аналитичарите на податоци имаат корист од развивање на специфични вештини. Следната листа вкучува некои од најважните алатки и вештини кои му се потребни на еден Data Analyst:

Вештини кои произлегуваат од совладување на алатките и програмските јазици:

• Анализа на податоци
• Визуелизација на податоци
• Машинско учење
• Складишта на податоци
• Истражување
• Оптимизација

Причини зошто да се пријавиш на обука за Data Analytics

Со соодветна обуки за анализа на податоци (Data Analytics in Finance | Data Analytics for Business Decision Making) и искусни предавачи кои знаат како да го пренесат своето знаење, можете да започнете кариера како Data Analyst. Од 2010 до 2020 година во светот се генерирани 64.2 зетабајти податоци во дигиталниот свет. Ова е една од многуте причини зошто позицијата Data Analyst станува толку атрактивна на глобално ниво. Според проценките, бројот на податоци кои се генерираат во светот ќе стигне до 163 зетабајти во следните 5 години.

Огромна можност за раст и развој

Се очекува аналитичарите на податоци да имаат сè поголема улога во светот предводен од податоци. Затоа, доколку сакате да бидете Data Analyst, а со доусовршувањето на знаењата да работите како Data Engineer или Data Scientist, ова е вистинското време за започнување на обука во Data Masters Academy.

Можност за повеќе специјализации

Поради фактот што анализата на податоци е широк домен на работа, постојат многу можности за специјализација, во зависност на вашите главни компетенции и интереси. Постои можност да изградите кариера во доменот во кој веќе работите и истата да ја надополните со вештини од светот на податоците. Едни од најинтересните домени (но, не и единствените) кои привлекуваат најмногу интерес се следните:

Financial Analyst (Финансиски аналитичар)

Доколку станува збор за аналитичар на податоци кој анализира финансиски податоци за својата компанија, неговата улога е да даде детален приказ на сите финансии во компанијата: како да се намалат трошоците, која е најдобрата цена за одредено купување, но и од податоците да изнајде заклучоци кои ќе помогнат на генералниот финансиски перформанс на компанијата. Од друга страна, доколку станува збор за личност која работи во банка, тогаш обврските може да подразбираат анализирање на движење на каматни стапки по банкарски продукт, aнализа за изложеност на кредитен ризик, перформанси на кредитно портфолио и слично. Накратко, финансискиот аналитичар ја „дешифрира“ и суштински ја разбира финансиската ситуација во која се наоѓа компанијата за која работи.

Визуелизација на финансиски податоци во Power BI од обуката Data Analytics in Finance

Sales Analyst (Аналитичар за продажба)

Продажбата е главната цел на речиси секоја компанија. Токму затоа, аналитичарите на продажба се екстремно важни за сите организации. Оваа позиција подразбира евалуација на продажната стратегија на организацијата и предвидување на следните чекори кога станува збор за оптимизација на продажниот процес. Аналитичарот за продажба ги разгледува бројките од продажбите на компанијата и анализира дали постои можност за намалување на трошоците, подобрување на продажниот циклус и негова оптимизација, со единствена цел: зголемување на профитабилноста.

Marketing Analyst (Маркетинг аналитичар)

Во моментов една од најбараните позиции е аналитичар на маркетинг податоци. Поради фактот што денес речиси целиот маркетинг на компаниите е дигитален, многу често е неопходно да се носат одлуки базирани на податоци. Во суштина, маркетинг аналитичарот има обврска да ги контролира сите податоци поврзани со доменот маркетинг. Тој ги следи сите податоци кои се прибираат од различни платформи за рекламирање, го следи буџетот и трошоците, креира маркетинг-извештаи и бара можности за подобрување на продажбата и приходите на својата организација.

Operations Analyst (Аналитичар за операции)

Аналитичарите за операции се оние кои суштински ги разбираат сите операции во една организација. Тие ги предложуваат како да се оптимизира текот на работата, како да се подобрат бизнис процесите, спроведуваат внатрешни истражување и предлагаат промени, со цел да следат најдобрите практики, стандарди и усогласеност со регулативите, сè базирано на податоци кои ги генерира компанијата во која работи.

Динамична работна средина

Како аналитичар на податоци, секој нов ден може да носи нови предизвици. Работата и обврските се динамични, што значи дека често ќе се среќавате со обврски со кои претходно не сте се сретнале. Нови и креативни идеи секогаш се добредојдени, заедно со планови и стратегии кои ќе и’ помогнат на организацијата да ги постигне своите цели. Резултатите секогаш се во преден план и на нив се посветува најмногу внимание, без разлика на алатките и техниките кои ги користите. За тоа е неопходно да ги унапредите вашите вештини за аналитичко размислување, да ги разбирате суштинските компетенции кои го движат бизнисот, а со тоа да им помогнете на оние кои носат одлуки да ги надминат сите предизвици и компанијата да остварува континуиран успех.

Способност да направите суштинска разлика

Покрај можноста за личен професионален раст, позицијата Data Analyst овозможува секојдневно да правите суштинска разлика за организацијата за која работите. Ако ви е важно директно да учествувате во остварување на бизнис целите, мисијата и визијата на бизнисот, тогаш ова е позиција за вас. Треба да знаете дека податоците може да и’ помогнат на било која компанија да напредува, затоа важноста на аналитичарите на податоците е да ги „дешифрираат“ тие податоци, со цел сите сектори да имаат бенефит од вашите анализи.

Data Analyst е потребен во секоја индустрија

Компетентен Data Analyst има важна улога во секоја модерна организација. Податоците не лажат, но потребни се вештините на еден аналитичар на податоци да ги пронајде вистинските факти и да му помогне на бизнисот на патот до успехот. Според поделбите кои претходно ги споменавме, нема да имате ограничувања и вашите компетенции ќе можат да се аплицираат во многу различни сектори. Без разлика дали ќе изберете или веќе работите со финансии, производство, информатички технологии, комуникации, логистика, продажба, автомобилска индустрија, како Data Anаlyst имате можност да изберете домен и во него да се усовршувате.

Карактеристики на еден Data Analyst

Кога веќе знаете сè за позицијата Data Analyst, следно ќе објасниме кои типови на кадри се најсоодветни за оваа позиција и кои се главните вештини што треба да ги совладате за да влезете во овој домен на работа.

Основните обуки за Data Analysis на Data Masters се одличен почеток за навлегување во светот на податоците без претходни предзнаења, неопходно е само познавање на Ексел. Важно е да имате голема желба за учење, дисциплина за константно надоградување на знаењата и посветеност да развиете кариера како Data Analyst.

Поседувањето аналитички вештини е неопходно за да бидете успешен Data Analyst. Тоа подразбира работа со огромни количества на податоци, разбирање на шаблоните на податоци, како и корелациите и причинско-последичните врски кои постојат во нив. Од друга страна, треба да имате способност лесно и брзо да комуницирате со сите сектори во организацијата за да можете успешно да ја завршите вашата работа. Честопати ќе имате потреба и неопходно ќе биде да ги пренесете заклучоците од податоците, па затоа еден добар Data Analyst треба да има и комуникациски вештини. Способност за критичко размислување и ориентираност кон детали, проследени со математички вештини исто така се неопходни во оваа наука.

Што значи да се биде Data Analyst во Data Masters?

Владимир Десановски е Data Analyst во Data Masters и предавач на Data Masters Academy, со четиригодишно искуство во областите на анализа и визуелизација на податоци, развој на извештаи и бизнис анализа. Во склоп на обврските, тој за клиентите на нашата консалтинг компанија дефинира KPIs (Key Performance Indicators), вади клучни заклучоци од податоците и креира дашборди со најважните метрики кои им се потребни на клиентите.

Иако Владимир има завршено економија и бизнис на Универзитетот во Марибор, тој се има насочено кон data analysis и од 2018 година анализира различни типови на податоци. Неговите искуства вклучуваат позиции како Logistics Analyst и Reporting Analyst во различни индустрии. Тој накратко ни одговори како ја започна кариерата како Data Analyst, што подразбираат неговите обврски и што им препорачува на оние кои сакаат да се насочат кој овој правец во ИТ сферата:

Една од главните причини зошто се насочив кон data analysis е количината на податоци што ги прибираат компаниите од различни извори. Toa e вистински предизвик, бидејќи покрај складирањето, тие податоци треба да се обработат и анализираат, со цел тие да станат поконкурентни на пазарот. Без разлика на бизнис доменот, дигитализацијата со години веќе има влијание врз количината на податоците. Како пример можеме да ги земеме количествата на податоци кои се прибираат од дополнителни сензори, web страни, информации од добавувачи/клиенти итн.

Со комбинација од познавање на бизнис доменот и техничко познавање на алатки за анализа на податоците како што се Power BI, Tableau и SQL, бев во можност да се развивам дополнително како Data Analyst и да доставувам анализа, визуелизација и увид на скриени метрики од големо количество на податоци.

Кариера како Data Analyst им препорачувам на сите кои сакаат покрај знаењата во бизнис доменот, да се развиваат и со алатките за анализа на податоци, бидејќи компаниите веќе се соочуваат со голем предизвик да се справат со огромните количества на податоци.