Вам наверняка знакомы такие утверждения как:
- сейчас новая эпоха — информационная, которая пришла на смену индустриальной;
- данные — новая нефть;
- кто владеет информацией — владеет миром и так далее.
40 лет бурного развития ИТ не прошли даром.
Человеку с улицы, практически невозможно разобраться во всех технологиях, терминах, сленге.
А зачем разбираться?
Чтобы быть на шаг впереди, преуспеть!
Данные для бизнеса
Например, вы шьете одежду Представьте, что вы работаете в темной комнате без света. А ваш сосед и конкурент в ярко освещенном помещении, где видно каждую деталь, каждую складку, каждую неровность шва. Кто преуспеет?
Работать сегодня без информации, все равно что без света. Если у вас развитая аналитика и грамотно выстроенные информационные потоки то вы:
- Знаете ваших конкурентов, их продуктовую линейку, цены, акции. И можете реагировать на их предложения почти в реальном времени.
- Быстро видите свои «узкие места» и реагируете на них. Заканчиваются товары, низкий спрос, плохая работа сотрудников. Все это можно мгновенно выявить и исправить.
- Отслеживаете тенденции развития рынка и своего предприятия. Вы точно знаете сезонность вашего бизнеса, его географические особенности. Можете построить портрет клиента.
- На основе накопленных данных можете делать прогнозы и развивать бизнес.
Подробно, о том, зачем информация бизнесу, мы поговорим в нашей следующей статье.
Данные для ИТ специалиста
Часто слышу мнение, что самая популярная и востребованная ИТ профессия — это программист.
Да, это действительно востребованная и нужная специальность. Хорошие специалисты дорого стоят. Но. Сегодня есть целый пласт специальностей, профиль которых — работа с данными. И их зарплаты и ценность не ниже, а, возможно даже выше чем классических программистов. Более того, на рынке наблюдается их дефицит. Что же это за профессии?
Внимание! Сейчас будет много нецензурных аббревиатур английском языке!
- ETL специалист. Extract, Transform, Load (Распаковка, преобразование, загрузка по-русски). Специалист по преобразованию данных. Умеет быстро превратить данные одного вида в другой. Узнать, сколько зарабатывает.
Можно провести аналогию со строительством дома. Это человек, превращающий песок, цемент и камень в бетон.
- Data Engineer. Его главная задача обеспечить целостность (правильность) данных и их оптимальное хранение. Какие заработки?
Опять дом. Человек, который кладет кирпичи, заливает фундамент, делает перекрытия.
- DB Architector (архитектор баз данных). Его главная задача правильно спроектировать базу данных (место хранения). Посмотреть вакансии.
Можно сравнить его с обычным архитектором дома. От его решений, зависит дальнейшее качество всей стройки. Ошибки здесь обходятся очень дорого.
Data Scientist. Делает готовый продукт, основанный на данных.
Риелтор, который раскрывает все преимущества дома перед покупателем
- Аналитик данных. Его задача, на основе данных сделать прогнозы, гипотезы, провести эксперименты.
Владелец дома, сдающий комнаты и помещения арендаторам. Постоянно ищет как заработать на доме побольше.
- BI аналитик. Отвечает за визуализацию данных и дашборды (панели результативности)
Отделочник, маляр, дизайнер интерьера в одном лице. От него зависит, насколько красивым, удобным и привлекательным будет дом.
- ML (Maсhine Learning) Engineer. Специалист по машинному обучению. Развитие продуктов, связанных с искусственным интеллектом на основе накопленных данных
В подвале дома, сделали цех по изготовлению кирпичей
Также, как и в случае с домом. Если у вас мало денег, вы можете построить дом сами. Совместив все специальности. Или сделать самому только часть работы. На рынке много специалистов, которые совмещают сразу несколько ролей. А кто-то достиг успеха в своей, узкой роли.
Навыки для специалистов по работе с данными
Никто не рождается, строителем, инженером, бухгалтером. Однако в течение жизни, мы приобретаем нужные нам умения и учимся профессии. Для кого же подойдут профессии по работе с данными?
Ментальные качества и особенности характера (soft skills)
- Математический склад ума. Вам точно пригодятся знания математики и статистики.
- Абстрактное мышление
- Умение представлять готовое решение (прототип)
- Умение за цифрами видеть их значение и физическое воплощение
- Умение разговаривать с бизнесом на понятном языке. Это, пожалуй, ключевой навык.
Вы — проводник заказчика в мир цифр и данных.
Профессиональные умения (hard skills)
- Совместно с заказчиком (клиентом), собрать требования к отчетности, графикам, дашбордам. Уметь дать рекомендации, проявить инициативу. Понимать потребности и особенности бизнеса клиента
- Манипуляции с данными: получение, преобразование, очищение, визуализация.
- Делать выводы на основе данных, составлять гипотезы.
- Разработка и внедрение инструментов аналитики, визуализации и хранения данных
- Проводить исследования и тесты
- Готовить материалы для принятия решений бизнесом.
