5 главных советов для начинающего аналитика Big Data в 2021 году
Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных - это процесс, который используется для извлечения значимой информации - скрытых закономерностей, неизвестных корреляций, рыночных тенденций, предпочтений клиентов. Она может помочь в принятии более эффективных решений, предотвращении мошенничества и многом другом. Этот процесс может быть сложен, и для его успешного и точного решения потребуется опытный и обученный аналитик больших данных. Давайте посмотрим на несколько реальных примеров больших данных:
- Выявление закономерностей в покупательских привычках потребителей
- Индивидуальная маркетинговая тактика
- Мониторинг и оповещение о состоянии здоровья с помощью данных с носимых устройств
- Дорожная обстановка в реальном времени для автономных транспортных средств
- Складской учет, тенденции в моде и прогнозы трендов в различных секторах
- Протоколы мониторинга данных и кибербезопасности в реальном времени
Что такое большие данные?
Большие данные можно определить, как программную утилиту, которая предназначена для анализа, обработки и извлечения информации из чрезвычайно сложных и больших наборов данных, с которыми традиционное программное обеспечение для обработки данных может даже не справиться.
Ведущие технологии больших данных разделены на 4 области, которые классифицируются следующим образом:
- Хранилище данных
- Сбор данных
- Аналитика данных
- Визуализация данных
Что делает аналитика больших данных?
Основная задача аналитики больших данных - обнаруживать и анализировать полезные данные, такие как скрытые тенденции и закономерности, с помощью которых компании могут принимать более обоснованные бизнес-решения и получать конкурентное преимущество. Будучи аналитиком по большим данным, он / она обязан изучать рынок путем выявления, сбора, анализа, визуализации и передачи данных. Результаты этой работы должны помочь принять и направить будущие решения.
Давайте узнаем из приведенных ниже советов, что необходимо, чтобы стать перспективным аналитиком больших данных.
5 главных советов для перспективного аналитика больших данных
1) Знание и понимание технических навыков:
Чтобы иметь возможность формировать бизнес-решения и определять потенциальные результаты, которых нужно достичь, бизнес-аналитики должны полностью знать существующие технологические платформы и новые технологии на основе текущих приложений и новых предложений. Кроме того, в то время как традиционный аналитик данных может обойтись без основных знаний в области программирования, аналитик больших данных должен хорошо разбираться в программном коде. Одной из причин этого требования является тот факт, что большие данные все еще находятся в стадии эволюции. Ежедневно требуется осуществлять много модификаций и настроек, чтобы справиться с лабиринтом неструктурированных данных.
2) Деловые и управленческие навыки:
Чтобы контролировать анализ, проверять, сортировать, соотносить и оценивать данные, наиболее важным навыком специалиста по большим данным должно быть хорошее знание предметной области, над которой он / она работает. Одна из причин, по которой востребованы аналитики больших данных, заключается в том, что довольно редко можно найти ресурсы, которые хорошо разбираются в технических аспектах, статистике и бизнесе. От планирования масштабов проекта до управления персоналом, от прогнозирования бюджетов до управления запросами на изменения и отслеживания временных ограничений - это довольно базовые элементы, которые должны иметь почти все бизнес-аналитики.
3) Возможности принятия решений:
Обязательным требованием, для того чтобы стать перспективным аналитиком больших данных, являются навыки принятия решений. Бизнес-аналитик должен уметь оценивать вклад заинтересованных сторон, анализировать ситуацию и выбирать правильный план действий. Жизнеспособность организации должна зависеть от навыков бизнес-аналитика в принятии решений.
4) Хорошо разбирается в алгебре и статистике:
Обработка больших данных требует активного использования технологий. Фундаментальным для любого анализа данных является хорошее знание статистики и линейной алгебры. Чтобы стать соискателем в области анализа больших данных, необходимо хорошее знание статистики, которое поможет вам сформировать блок научных данных и понять основные концепции, такие как сводная статистика, распределение, переменные и структура проверки гипотез.
5) Навыки коммуникации:
Как вы думаете, какой будет пятый совет, чтобы стать начинающим бизнес-аналитиком? Ответ - отличные коммуникативные навыки! Работа бизнес-аналитика включает взаимодействие с разработчиками, клиентами, конечными пользователями и руководством. Успех проекта зависит от того, насколько чётко бизнес-аналитик сообщает детали, такие как запрошенные изменения, результаты тестирования и требования проекта.
«СВОБОДНОЕ ОБЩЕНИЕ - ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ НАВЫК ДЛЯ ЛЮБОГО БИЗНЕС-АНАЛИТИКА».
