Тъй като все повече фирми разчитат на големи данни, за да подобрят своите операции, има недостиг на хора, които са достатъчно квалифицирани, за да интерпретират точно тази информация и да я прилагат в практиката.

Като се има предвид експлозивния растеж на търсенето на експерти по анализ на данни, организациите могат да направят много, за да привлекат и задържат таланти в сектора на данните, пише business.com.

В широк смисъл анализът на данни е систематично прилагане на статистически техники към набор от данни. С други думи, данните се събират и интерпретират, а резултатите се използват за извършване на оценки и вземане на решения.

Петте стъпки на анализа на данни

Типичният процес на анализ на данни може да бъде разделен на пет отделни стъпки. Първата е да се определи целта - какво бизнесът се опитва да измери. Невъзможно е да се създаде систематичен процес, управляван от данни, като система за подпомагане на вземането на решения, без първо да се идентифицира какво се проучва и каква е целта.

Втората стъпка е събирането на данните. Анализаторът на данни трябва да измисли ефективен и задълбочен метод за събиране на съответната необходима информация. Данните се събират вътрешно или външно. Вътрешно анализаторът събира информация чрез проучвания, софтуер за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM) или данни за продукти. Външно анализаторът събира информация чрез вторични източници, като например държавни документи, програмни интерфейси на социални медии или пазарни тенденции.

Третата стъпка е прочистването на данните. Това е стъпката, която подготвя данните за анализ. Изтриването на дублиращата се информация, коригирането на грешките и стандартизирането на форматите на данните обикновено представляват по-голямата част от работата в тази фаза.

Четвъртата стъпка е самият анализ на данните. В процеса се прилагат различни статистически и логически методи. Целта на тази стъпка е да се идентифицират тенденции, отклонения и вариации, за да се получи възможна представа за пазар, продукт или клиентска база.

Последната стъпка е интерпретацията на данните съобразно заложените цели на анализа.

Защо има недостиг на анализатори на данни

Науката за данните е най-бързо развиващото се ИТ умение през 2021 г., според DevSkiller. Движещата сила зад растежа на науката за данните е самото количество генерирани данни.

Дори и когато все повече хора се образоват в тази област, все още няма достатъчно анализатори на данни. Една от причините е, че това е позиция, която изисква високо ниво на технически умения. Напълно обучен анализатор ще има силни способности в статистиката, математиката, програмирането, вероятностите и системите за данни. Времето, необходимо за придобиване и овладяване на тези предметни области, е една от причините компаниите обикновено да изискват магистърска степен по наука за данни от служителите, които наемат.

Втората причина е липсата на опит. Науката за данни е сравнително нова възможност за кариера, което е една от причините да има значителен недостиг на опитни анализатори на данни. Хората, които са нови в тази област, е малко вероятно да имат опит с прилагането на концепции за анализ на данни в реални бизнес ситуации.

Третата причина е интензивната конкуренция между бизнесите. Както големите, така и малките предприятия използват анализи на данни, за да вземат информирани решения. Това търсене на анализатори на данни е може би най-голямата причина за недостига на анализатори на данни на пазара за наемане на работа.

Друга пречка е липсата на насоки. Във всяка нова сфера на кариера обикновено липсва стандартизация или надзор. Много работни сектори имат ръководен орган, който да насочва амбициозните кандидати, като същевременно свързва работодателите с бъдещите служители. Индустрията за анализ на данни има остра нужда от организация, която да стандартизира, сертифицира и обучи следващото поколение анализатори.

Как да намерите специалисти по анализ на данни за бизнеса си

Един начин е вътрешното наемане, което не е толкова скъпото, колкото външното. Преместването на служител на позицията е плюс, защото вътрешният нает вече ще има разбиране за културата, персонала и процесите на компанията. Така организацията ще отделя по-малко време за процедури по въвеждащи обучения.

При вътрешно наемане ще е необходимо да се осигури обучение на избрания служител в професията, за да се развие адекватно в пълноценен анализатор на данни. С търпение и правилно преподаване настоящ служител може да заеме тази позиция.

Скъпо е да наемете цял екип от анализатори на данни, а недостигът на таланти не улеснява намирането на множество квалифицирани хора. За щастие понякога един бизнес може да разчита само на няколко експерти по данни - или дори само на един. Някои от стъпките, необходими за завършване на анализ на данни, могат дори да бъдат прехвърлени на по-малко квалифицирани служители, които може да имат времето за такива проекти.

Понякога най-добрият подход за изграждане на способна работна сила е комбинация от външен обхват и вътрешно развитие. Тази динамика е най-подходяща за бизнес, който създава отдел за анализ на данни от самото начало. Наемането на поне един опитен анализатор на данни с управленски умения е важна първа стъпка.