Na českém trhu zoufale chybí datoví analytici

S tím, jak závratným tempem roste množství dat generovaných společnostmi, roste i význam role datových analytiků, kteří z dat dokáží vytěžit cenné informace. Fakt, že datová analytika zažívá svůj boom, dokládá i skutečnost, že se aktuálně jedná o nejrychleji rostoucí oblast podnikových služeb. Proto, pokud vás tento obor zajímá, pak vězte, že lepší kariéru si nemůžete vybrat.

Odborníci na práci s daty jsou v současnosti nejvíce poptávanou pozicí. Nabízené nástupní platy jsou i pro mladé absolventy velmi atraktivní. Přesto nalézt datové analytiky či vědce je na českém trhu velmi složité, poptávka dlouhodobě a vysoce převyšuje nabídku. Cest, jak z této šlamastiky ven a nakrmit hlad, který na pracovním trhu vládne, není mnoho. Každopádně jednou z nich je vzdělávání.

Řešením v dlouhodobém horizontu může být zařazení vhodných studijních oborů v rámci vysokého školství, s tímto už začala např. Fakulta informatiky a statistiky VŠE v Praze. Okamžitým řešením je proškolení stávajících zaměstnanců, u nichž se prokázaly analytické schopnosti a ty pak s pomocí vzdělávacích programů doučit potřebné znalosti a dovednosti. Přínos z této investice pak má jak zaměstnanec, tak i zaměstnavatel.

V BI akademii se vzdělání v oboru datové vědy věnujeme již více než 12 let a společně s lektory jsme připravili seznam klíčových dovedností a vhodných kurzů pro praxi v datové analýze. Tyto kompetence vám mohou posloužit jako základ při plánování dalšího vzdělávání a rozvoje vás či vašeho analytického týmu.

Role datového analytika je obecně velmi široká. Z toho také pramení rozsah kompetencí, které by měl optimálně ovládat.

Analytické myšlení a schopnost měnit data v užitečné informace

Klíčovou vlastností dobrého analytika je schopnost rozpoznat v záplavě dat informace, které jsou opravdu užitečné, mají potenciál vyvolat akci a ovlivnit fungování firmy.

Aby tyto informace byl analytik schopný z nashromážděných dat vytěžit, musí umět formulovat kritéria pro jejich segmentaci, data následně analyzovat a použít k plánování strategického růstu.

Doporučená školení:

Schopnost vizualizovat data ve vhodné formě

Denním chlebem datového analytika je převádět data do srozumitelné podoby, nejčastěji reportů či dashboardů, a předkládat je tak, aby jim různí příjemci rozuměli a dokázali se podle nich okamžitě rozhodovat.

Doporučená školení:

Datový analytik by se měl orientovat v datových modelech a databázích

Musí být schopen určit trendy, korelace a vzorce i v poměrně v komplikovaných datových setech. Schopnost navrhnout dobrý datový model je proto základem úspěchu jeho práce.

Datový analytik těží data z různých provozních systémů, do jeho práce spadá i správa informací a datových struktur. Data potřebuje dostat na jedno místo a optimalizovat je pro reporting a analýzu. Zpracování, čistění a třídění dat probíhá nejčastěji nad nějakou databázovou platformou (SQL Server, Oracle, apod.), proto by měl znát architekturu datových skladů.

Doporučená školení:

Znalost reportingových a nástrojů a nástrojů pro analýzu dat je nutností

K tomu, aby datový analytik mohl pružně reagovat na potřeby managementu a byznysu, musí být schopen flexibilně vytvářet ad-hoc reporty s vysokou vypovídací hodnotou. Musí tedy perfektně ovládat některý z reportingových nástrojů. Rozhodně by neměl být svázaný nesourodostí dat, technickými limity analytického nástroje nebo zažitými tradičními postupy a vizualizacemi.

Doporučená školení:

Závěr

Obecně se dá říct, že datová analytika je to pravé ořechové pro všechny matematické nadšence! Datový analytik musí být schopen z dat vytvářet tabulky a analýzy, proto znalosti z oboru statistiky jsou velmi cennou devizou. Musí vládnout anglickým jazykem, ale také pečlivostí. Hodit se budou také další osobní kvality jako je kreativní a konceptuální myšlení, schopnost rychle se rozhodovat, řešit problémy a učit se. Datový analytik by měl být také komunikativní a odvážný, jelikož svoje výsledky prezentuje managementu a musí být schopen si svoje postupy a výsledky obhájit.

Více k tréninkovému plánu pro vzdělávání datových specialistů.