Використання Big Data для збільшення ефективності бізнесу

Останні досягнення ШІ та надто мовних моделей драматично пришвидшили ці темпи. data analyst вакансії Написання регулярних виразів, SQL-запитів та робота з GSheet уже зводяться до одного запиту в ChatGPT. Ви можете використовувати ці надбання, і мусите, бо це питання швидкості, а відповідно конкурентна перевага. Скоро ці навички не будуть перераховувати в описі вакансії, як зараз не перераховують вміння, наприклад, користуватись пошуком Google.

Бажаєте дізнаватись про наші акції, знижки та події?

Цифрова трансформація підвищує вразливість організацій до кібератак та шкідливих програм, що робить питання кібербезпеки особливо актуальним. Аналіз великих даних дозволяє визначити сфери з підвищеним ризиком. Це допоможе розширити масштаби заходів безпеки та пом’якшити наслідки можливої атаки. Щоб прийняти рішення про вибір спеціалізації, ми радимо використовувати інформацію про вакансії, необхідні навички та досвід.

Важливість аналізу великих даних для бізнесу

Це ще одна перевага великих даних у цифровій трансформації — фокус організацій узгоджується з даними, які генеруються. Big Data дає змогу ухвалювати рішення не на основі інтуїції, традиції чи досвіду, а на базі актуальної інформації та точних, підкріплених даними знань. Відтак керівники та менеджери компанії можуть ухвалювати більш якісні та своєчасні рішення, тверезо оцінювати ризики та прогнозувати результати своїх дій. До речі, про всі ці тренди та навички, які варто здобувати, ми будемо говорити на курсі Product Analytics Begining від інституту Projector.

Дефіцит навичок роботи з даними

Усі практичні завдання вимагають активної участі та залученості. Ти будеш аналізувати реальні дані, працювати в команді, вирішувати кейси та отримувати фідбек від ментора на QA-сесії, де ви будете обговорювати результати та варіанти вдосконалення. До кожного завдання буде опис із поясненням, за що і як нараховуються бали. Моя задача — перетворити складні цифри на чіткі й зрозумілі рекомендації. Спочатку я вивчаю цілі та контекст бізнесу, а потім через прості графіки та пояснення показую, як дані можуть вплинути на рішення. Важливо, щоб кожен учасник процесу зрозумів, чому саме такі рішення найкращі.

П’ять необхідних хардскілів

Наприклад, маркетолог вважає, що трафік збільшився на 9%, а аналітик, що зменшився на 3%. У результаті, коли вони зустрічаються, то знаходять причину цього. Наприклад, аналітик спільно з маркетологом дивилися у різних напрямках та оцінювали трохи різну аудиторію. Далі розглянемо детальніше зміст та функції БА в розрізі кожного з етапів створення нового продукту. Як і навчання, сама робота може відбуватися віддалено і в гнучкому графіку. І далі опишемо, які конкретно навички потрібні для успішного виконання цих обов’язків.

Робота БА полягає в підготовці релізної документації, спільному тестуванні з користувачами (UAT), розробці метрик та зборі зворотного зв’язку від фокус-групи. Показники успіху можуть виставлятися окремо для кожної функції. Наприклад, розробники написали фічу та віддали її на тестування користувачам. Роль аналітика – проаналізувати показники використання нової функції та визначити її доцільність в кінцевому варіанті цифрового рішення. Отже, ціль етапу релізу – зробити продукт доступним для користувачів та переконатись в його успіху. Хорошим бонусом буде знання математики та статистики, а також уміння працювати з таблицями Excel.

Перспективи кар’єрного зростання та заробітної плати

Такі технології також допомагають у масштабуванні організаційної інфраструктури, виявляючи наявні “пробіли”, які слід заповнити. Цей курс дозволить кожному, незалежно від професійного досвіду, отримати практичні знання та інструменти для ефективної роботи з даними, що сприятимуть успіху в будь-якій ролі, пов’язаній з продуктовою аналітикою. Це може бути вебсайт, мобільний застосунок або програмне забезпечення. Робота з Big Data потребує навичок програмування, знання інструментів машинного навчання та баз даних, володіння методами статистики, візуалізації даних та дата-майнінгу. З іншого боку, застосування  Big Data в корпоративному сегменті потребує навичок бізнес-аналітики та розуміння галузевої специфіки бізнесу, для якої створюється продукт.

При використанні пакетних рішень бізнес фактично не може вплинути на політику захисту даних. Він також стає більш вразливим до кібератак через ланцюжок постачання ПЗ. Інструменти Big Data допомагають аналізувати, оцінювати та прогнозувати ринкові тренди, співставляти їх з очікуваннями клієнтів та пропозиціями компанії. Відтак бізнес отримує змогу будувати ефективну стратегію розвитку, створювати релевантні і затребувані продукти, що відповідають ситуації на ринку.

Більшість молодих дата аналітиків ніколи не використовували MapReduce моделі безпосередньо. Їхня роль зводиться до вибору та налаштування слушного рішення для свого продукту. Те, що раніше було зоною відповідальності інженерів, перемістилося під відповідальність аналітиків.

Після того як ми визначилися, що ми хочемо і навіщо хочемо збирати і бачити, то це впроваджуємо поступово. Як ви бачите, навіщо і як я використовуватиму – це найголовніші питання. Аби зберегти і роботу, і менталку, кожен шукає спосіб виконувати таски швидше. Щоб пройти шлях від джуніора до сеньйора, може знадобитися приблизно 3-5 років.

Сучасний ринок праці у сфері аналітики даних лише формується. Проте вже зараз можна виокремити певні бажані вміння, до яких має прагнути data-аналітик. У нашому проєкті ми прийшли саме до такої структури дата-аналітики і зон відповідальності. Структура аналітичного відділу має залежати лише від конкретних потреб бізнесу.

• Зміни трапляються так стрімко, що буквально в ніч написання статті відбувся анонс Github Copilot Workspace, новий важливий крок до епохи Low-Code/No-Code дата-аналізу.
• У статті про регулярні мітинги — правила проведення мітингів.
• Такі технології також допомагають у масштабуванні організаційної інфраструктури, виявляючи наявні “пробіли”, які слід заповнити.
• У світі смартфонів та інтернету речей Big Data стає одним з визначальних напрямків диджиталу.
• Наприклад, в яких поданнях Google Analytics дивляться, особливо коли їх кілька.

Наша робота, розваги, спілкування – всі ці сторони життя сьогодні так чи інакше пов’язані з обробкою великих обсягів інформації. Правильне застосування технологій обробки великих даних може стати ключовим фактором успіху для будь-якого бізнесу. Тренд на спрощення роботи з даними залишається незмінним уже багато років, і нові здобутки ШІ дали цьому тренду новий поштовх. Усе більше робота аналітика зміщується в бік продукту, що потребує поглиблення його розуміння. Водночас також збільшуються вимоги до технічних навичок, які пов’язані з машинним навчанням. З’явилося просто безліч компаній, які використовують deep learning у продукті.

Знайти роботу допоможуть сайти вакансій, фриланс-платформи або профіль у LinkedIn. Якщо націлені на конкретну компанію, зв’яжіться з HR-менеджером, надішліть резюме — і для вас може знайтись вакантне місце. Далі йде рівень Middle Web Analyst, пул обов’язків якого ширше. Додаються додаткові сервіси для аналізу даних, A/B-тестування, робота з SQL.

Опис та презентація результатів дослідження може вимагати набагато більше часу, ніж додавання нових івентів та обробка даних. Парадокс, що легкість у побудові звітів повинна зменшувати навантаженість на аналітика від ad-hoc-запитів, проте їхня кількість тільки зростає. Наприклад, людина замовляє лише шпалери, а потім під час дзвінка вона додає клей, шпателя, плінтуса тощо, тобто цінник може значно змінюватись. У такій ситуації ми повинні передати інформацію в Google Analytics не тільки про продаж зі дзвінка, але й про будь-яку заявку (з додатку, колл-центр, сайту).

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/