Tartalomjegyzék
Bevezetés az adatelemzésbe: Mi az és miért fontos?
A modern nagyvállalatok irányítása egyre több nagy mennyiségű adat feldolgozásával, elemzésével valósulhat meg sikeresen és maradhat versenyképes. Az adatok tárolásán, archiválásán túl az egyik legfontosabb feladat az így tárolt adatokból a tényleges, üzleti információ kinyerése. Az adatelemzés és az ezt követő lépések, mint az adatvizualizáció, az adatminőség ellenőrzése és biztosítása, az adattisztítás az utóbbi idők legdinamikusabban fejlődő informatikai területei.
A jó adatelemző ma olyan egy vállalatnál, mint a svájci bicska, hiszen szinte minden helyzetben szükség van a képességeire, tudására. Adatok, matematika és elemzői módszerek segítségével készít elő üzleti döntéseket, legjobb esetben automatizálni is tudja ezeket, nem ritkán kapcsolatokat derít fel, előre nem látható kimeneteleket jósol meg. Az informatika ezen sokszínű területe új ismereteket és hasznos mintákat tár fel alkalmazott matematika, statisztika, prediktív modellezés és gépi tanulás segítségével, amely a modern vállalatvezetés, adatalapú döntéshozatal szempontjából ma már kulcsfontosságú. Az üzleti intelligencia (azaz business intelligence, röviden BI) szerepe tehát óriási a stratégiai döntésekben. Elemzik a korábbi és a jelenlegi adatokat, piaci információkat, és intuitív, vizuális formában ábrázolják az eredményeket. Az üzleti intelligencia több kulcsfontosságú lépésben alakítja át a nyers adatokat könnyen értelmezhető információkká a szervezet összes felhasználója számára. Adatgyűjtéssel, adattisztítással, elemzéssel és vizualizációval teremti meg a végső döntéshozatali lépés előfeltételeit. Korábban, a BI használata előtt a vállalatoknak az elemzéseik nagy részét manuálisan kellett elvégezniük, azonban mára a BI eszközök számos folyamatot automatizálnak, ezzel időt és erőfeszítést takarítva meg a vállalatok számára.
Mi van egy adatelemző fiókjában?
Alapvető készségek az adatelemzők számára: Statisztikai ismeretek, programozás és kommunikáció
A jó adatelemző tárházában rengeteg eszköz, programnyelv megtalálható, melyeket kreativitással, agilisan állít csatasorba a megoldásra váró feladat típusának, igényeinek megfelelően. Az egyik ilyen az adatelemzéshez használható, mondhatni legnépszerűbb programnyelv a Python – amelyről a korábbi cikkünkben is olvashatsz. Az adatok elemzése során sok esetben találkozhatunk olyan kihívásokkal, amelyek sok kézi munkát igényelnek, gyakran ismétlődnek, vagy éppen nehezen oldhatóak meg a szokásos eszközökkel. Ilyenkor jön jól a Python, amiben miniprogramok megírásával hatékony adatelemzési feladatokat lehet elvégezni. Első sorban könnyen olvasható és tanulható, letisztult nyelvezete, valamint a hozzá tartozó gazdag elemzési, adatfeldolgozási és vizualizációs funkciókat támogató eszköztára teszi értékessé. Persze mindez mit sem ér statisztikai szemlélet és kommunikációs készségek nélkül. Az adatelemzők világa nem csupán az adatokból áll, hiszen kommunikációs képességek is szükségesek ahhoz, hogy tudja értelmezni az adott szervezet igényeit, és eszközei segítségével fókuszálni tudjon egy-egy probléma megoldására.
Példák az adatelemzésre: Valódi példák arra, hogy az adatelemzést hogyan használják
Persze az adatgyűjtés és elemzés nem mai találmány, már nagyon régóta létező eszköz a különböző célok elérése érdekében. Azonban most jutott olyan fejlődési szakaszba, hogy a rengeteg rendelkezésre álló adat szűrésére, elemzésére és értelmezésére már egy külön szakemberre van szükség. Gondolhatunk itt a csillagászatnál a távcsövek által begyűjtött adatokra és felfedezésekre, vagy a mobiltelefonból származó, geolokációs adatokból kinyerhető mozgás elemzésére, és még sorolhatnánk. Az egyik talán legkézenfekvőbb felhasználási módja az adatelemzésnek a marketing területe. Erre jó példa az Amazon ajánlásai, amelyek minden termékoldal alján megtalálhatóak, és a vásárló és a termék történetéből következtetve ajánlanak személyre szabott, további termékeket. De olyan cég is van, amelynek a termékajánló fejlesztése 1 millió dollárt ért, amit egy verseny fődíjaként fel is ajánlott. Ez a cég nem más, mint az amerikai Netflix, akinek létfontosságú, hogy előfizetőinek releváns filmeket ajánljon, hiszen ebből van a bevétele.
Adatelemzői állások és fizetések
Nagyobb vállalatok komplett adatelemzői csapatokat foglalkoztatnak, így ezen a területen is a betöltésre váró pozíciók száma egyre növekszik. A pályakezdők fizetése nagyjából 600 ezer forint magasságában kezdődik, de az, hogy pontosan ki mennyit keres, az függ a tapasztalat mértékétől és a vállalattól is, ahol el szeretnél helyezkedni. Tehát érdemes a szakma elsajátításába és a gyakorlat megszerzésébe időt és energiát fektetni azoknak, akikhez egyébként is közel áll az IT világa.
Kihívások és lehetőségek az adatelemzésben: Új trendek és jövőbeli irányok
Ahogyan azt említettük, az adatelemzés egyre kevésbé képzelhető el a mesterséges intelligencia (MI) használata nélkül. Az MI az elemzés egyre több fázisában és egyre több felhasználási területen képes hatékony segítséget nyújtani, azonban ezen a ponton bekapcsolódik egy másik szakterület is, az úgynevezett data science világa. A data science pontosan arról szól, hogy többek között az MI segítségével milyen eszközöket lehet fejleszteni ahhoz, hogy az adatelemző a lehető leghatékonyabb módon tudja elvégezni a feladatát.. Az MI és a gépi tanulás segítségével új távlatok nyílnak például a fuvarozásban. Az MI-re alapozott előrejelzési szolgáltatások segíthetnek az ellátási lánc tervezésében és a költséghatékonyabb működési módok bevezetésében. Az önvezető járműveket vezérlő MI és az okos technológiák már a logisztikai iparág fejlődésének következő szintjét képviselik. A fejlődés tehát megállíthatatlan. Az adatelemzés
Ha kedvet kaptál az adatelemzők kalandos világához, mi szívesen segítünk abban, hogy megtanuld a kezdeti lépéseket, elsajátítsd a szükséges skilleket, és következő lépésként kipróbálhasd magad egy nagyvállalati légkörben.
A Data Analyst kurzusunkkal kapcsolatos információkat elérheted itt.