Was ist ein Datenanalyst?
Datenanalyse ist eine Möglichkeit, Daten zu untersuchen, zu bereinigen, zu transformieren und zu modellieren, um nützliche Informationen zu finden. Data Analyst schreibt nicht den Code, um die Daten zu verarbeiten, sondern ein Data Analyst arbeitet im Wesentlichen mit den Daten, die über den Computercode analysiert und verarbeitet wurden. Sie graben tief (was auch als Data Mining bezeichnet wird) und extrahieren die Daten. Schließlich organisieren, überprüfen und validieren sie die Daten und melden sie mit verschiedenen Tools, z. B. Microsoft Office-Tools wie Excel, PowerPoint und Zugriff auf eine Datenbank. Data Analyst führt eine vorläufige Datenanalyse durch, um den Kontext und die Art der Daten zu ermitteln.
Definition
Ein Datenanalyst ist eine Person, die dafür verantwortlich ist, die Daten zu sammeln, zu verarbeiten und nützliche Informationen zu extrahieren, indem sie die unerwünschten Daten herausfiltert und sie schließlich in Form von Diagrammen oder Diagrammen darstellt.
Ein Datenanalytiker sollte in der Lage sein, die nützlichen Daten aus einer großen Datenmenge abzurufen, den Kunden nach der Anforderung zu fragen, Informationen nach dem erforderlichen Inhalt zu filtern, die resultierenden Daten effizient zu analysieren, die Daten mithilfe der Strukturanalyse zu trennen und die Daten zu liefern ein gut dargestelltes Format, das verschiedene Arten von Datendarstellungstechniken verwendet.
Grundlegendes zu Data Analyst
Es gibt einen großen Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler. Die Leute haben die Rollen eines Datenanalysten und eines Datenwissenschaftlers verwechselt, da beide ähnlich klingen.
Es geht die Daten durch und versucht, die Trends in den Daten zu identifizieren. Was sagen die Zahlen in den Daten aus? Welche Entscheidungen können aufgrund dieser Daten getroffen werden? Sind einige der Fragen, die sich ein Datenanalyst stellt, während er an den Daten arbeitet?
Data Scientists sind Experten für die Interpretation der Daten mit Fachkenntnissen in Codierung und mathematischen Modellen. Die meisten Datenwissenschaftler haben einen Doktortitel. oder Master-Abschluss in Datenanalyse. Sie verfügen über praktische Erfahrung im maschinellen Lernen und Programmieren und können mithilfe eines Vorhersagemodells und einer Datenanalystenarbeit einen neuen Prozess für ein Datenmodell erstellen.
Wie macht Data Analyst die Arbeit so einfach?
In der Regel werden die Daten abgerufen, gesammelt, organisiert, analysiert und verwendet, um zu einer bestimmten Schlussfolgerung zu gelangen. Ihre Arbeit variiert, da sie von der Art der Daten abhängt, mit denen sie arbeiten (Inventar, soziale Medien, Verkauf, Finanzen usw.) oder vom Kundenprojekt.
Ein Datenanalyst kann den Arbeitgebern des Unternehmens wertvolle Daten liefern, die mehr über ihre Kunden und ihre Bedürfnisse erfahren möchten. Unternehmen jeder Branche können von den Erkenntnissen eines Datenanalysten profitieren.
Sie verwalten die Datenbank und unterstützen das Unternehmen bei der Entscheidungsfindung. Betrachten wir ein Beispiel für einen Datenanalysten, der mit einem Marketingunternehmen zusammenarbeitet, das Handy-Anzeigen bereitstellt. Hier muss ein Datenanalyst Profile von Nutzern mobiler Anwendungen erstellen und die für den Nutzer relevanten Anzeigen über die Plattform bereitstellen. Dies sorgt für höhere Renditen bei der Analyse des Werbeaufwands. Darüber hinaus wird das Nutzererlebnis verbessert, indem die Anzeigen personalisierter gestaltet werden.
Top-Unternehmen
1. Mu Sigma
Mu Sigma ist eines der weltweit größten Datenanalyseunternehmen. Der Firmenname leitet sich von den statistischen Begriffen "(μ)" ab, die für Mu stehen, und "(σ)" für Sigma, das den Mittelwert und die Standardabweichung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung darstellt.
Das Unternehmen wurde 2004 von Dhiraj Rajaram gegründet, der auch der derzeitige CEO des Unternehmens ist. Sie bieten Dienstleistungen in den Bereichen Marketinganalyse, Bedarfsanalyse, Netzwerkplanung, Optimierung, Transportanalyse, Risikoanalyse und Beschaffungsanalyse usw. an.
2. Simplify360
Es ist ein Social Business Intelligence-Unternehmen, das Monitoring und Analytics, Dashboard und Reporting, Channel Analytics sowie CRM- und Workflow-Services anbietet. Sie haben viele renommierte Kunden auf ihrer Kundenliste.
3. CBIG-Beratung
CBIG bietet seinen Kunden Business Intelligence- (BI), Data Warehouse- (DW) und Big Data-Analysedienste. Sie liefern auch datenzentrierte Initiativen, einschließlich Predictive Analytics, Marketing Analytics, Operational Analytics, Cloud Analytics, Data Science usw. CBIG ist eines der besten Data Analytics-Unternehmen, das Sie dabei unterstützt, den richtigen Weg einzuschlagen und Ergebnisse zu liefern Zustand Ihrer Daten.
4. GoodData
GoodData vertreibt Big Data Analytics-Software und Business Intelligence (BI) für Cloud Computing. Es wurde 2007 von Roman Stanek unter dem Namen „Good Data Corporation“ gegründet. Mit GoodData kann ein Unternehmen sein Geschäft stärken, indem es die gezielten Analysen an alle Mitglieder Ihrer Unternehmensstandorte verteilt, zu denen Kunden und Partner gehören.
5. PricewaterhouseCoopers (PWC)
PricewaterhouseCoopers war auch bekannt als PwC ist das größte professionelle Dienstleistungsunternehmen der Welt. Es wurde 1998 durch eine Fusion von Price Waterhouse und Coopers und Lybrand gegründet. PwC hilft mit Hilfe seiner Plattform, die Datenbestände zu optimieren und schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Mit seinen führenden Daten- und Analysediensten hilft pwc bei der Erstellung von Datenframeworks, der Erstellung der Strategie, der Optimierung der Infrastruktur und der Schaffung einer Kultur für eine datengetriebene Organisation.
6. Deloitte
Deloitte ist ein multinationales Netzwerk für professionelle Dienstleistungen und eine der „Big Four“ -Rechnungsorganisationen. Deloitte wandelt Informationen in nützliche und umsetzbare Erkenntnisse um, indem es die Rolle des Entscheidungsträgers bei der Maximierung des Analysewerts versteht.
Lösungen, die Deloitte anbietet, sind:
- Fortgeschrittene Analytik
- Enterprise-Datenmanagement
- ERP-Analytik
Der analytische Ansatz von Deloitte steckt voller tiefgreifender Branchenkenntnisse und funktionaler Erfahrung in Kombination mit Technologie.
7. KPMG
KPMG ist ein professionelles Dienstleistungsunternehmen und neben PwC, E & Y und Deloitte einer der vier großen Wirtschaftsprüfer. Die Analyse-, Informations- und Modellierungsfunktionen von KPMG helfen der Organisation, das Rätsel der riesigen Datenmengen zu lösen und ihnen zu zeigen, wie sie ihre Datenressourcen beeinflussen können, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
KPMG bietet Analysedienstleistungen in den folgenden Bereichen an:
- Verbrauchermarkt
- Energie und natürliche Ressourcen
- Gesundheitswesen
- Technologie und Telekommunikation
- Finanzdienstleistungen
Was können Sie mit Data Analyst tun?
Ein Datenanalyst ist mehr als nur ein Zahlenknüller. Ein Analyst überprüft die angegebenen Daten und legt fest, wie die Daten zur Lösung von Problemen aus der Praxis oder zur Unterstützung eines Unternehmens beim Wachstum seines Geschäfts verwendet werden können. Analysten arbeiten mit Aktionären und verschiedenen Managern zusammen, um ihre Vision zu kennen und ihnen Einblicke zu geben, wie Daten ihnen dabei helfen, diese zu erreichen.
Analysten helfen einem Unternehmen, vorausschauend zu planen, indem sie mithilfe von Daten die Effizienz bewerten, mit der ein Unternehmen seine Geschäfte täglich abwickelt. Ein Datenanalyst kann auch Ergebnisse liefern, die mit der Prognose des mehr oder weniger hohen Bedarfs von Kunden zusammenhängen, und Datenmessungen können zum Zeitpunkt der Budgetierung und des Projektmanagements für die Buchhaltung und den Finanzbetrieb verwendet werden, um die Projektdauer und die Effizienz der Mitarbeiter zu messen.
Arbeiten mit einem Data Analyst
Die Arbeit mit einem Datenanalysten macht wirklich Spaß, da Sie verschiedene Aspekte von Daten kennenlernen und aussagekräftige Informationen finden. Data Analyst hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie Zahlen in Klartext übersetzen, damit jedes Unternehmen datenbezogene Verkaufszahlen, Marktforschungs-, Logistik- oder Transportkosten erfasst.
Datenanalytiker benötigen auch gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Ideen klar und deutlich zu schreiben und zu kommunizieren. Dies hilft einer Person, ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern. Mathematik ist einer der wichtigen Teile eines Analytikers, da Datenanalytiker mathematische Fähigkeiten benötigen, um numerische Daten zu schätzen und die Daten in einem Diagramm oder einer Grafik darzustellen. Die Zusammenarbeit mit einem Analytiker hilft einer Person auch dabei, ihr logisches Denken und ihre mathematischen Fähigkeiten zu verbessern .
Vorteile
- Ein Datenanalyst hilft, Fehler in einem Datensatz zu erkennen, und mithilfe von Daten verbessert die Bereinigung die Datenqualität, was letztendlich sowohl Instituten als auch Kunden wie Banken, Finanzunternehmen usw. zugute kommt.
- Ein Datenanalyst arbeitet mit einem Empfehlungssystem, das hauptsächlich von Online-Einzelhändlern wie Flipkart, Amazon, eBay usw. verwendet wird, wobei ein Analyst das wahrscheinlichste Element bereitstellt, das einem Benutzer als Nächstes gefällt, indem er vorherige Daten abbaut.
- Ein Analyst kann einer Bank auch dabei helfen, anhand historischer Daten wahrscheinliche betrügerische Kundenanalysen zu identifizieren.
- Sicherheitsbehörden setzen Datenanalysten auch für Überwachungs- und Überwachungszwecke ein, die auf einer Vielzahl von Informationen basieren, die von einem Analysten gesammelt und verarbeitet werden.
- Ein Datenanalyst gibt Ihnen die Antwort auf die folgenden Fragen:
- Wie ist das aktuelle Szenario?
- Was ist passiert?
- Beeinflusst es das Geschäft auf gute oder schlechte Weise?
- Warum ist das passiert?
- Wie wird sich dies in Zukunft auf das Wachstum des Unternehmens auswirken?
- Was ist das mögliche Ergebnis?
- Wie kann man das verhindern?
Benötigte Fähigkeiten
Um ein Datenanalyst zu werden, muss man ein natürliches Verständnis für Mathematik und Statistik haben. Die folgenden Grundvoraussetzungen sind erfüllt:
1. Statistiken
Eine Person sollte gründliche Kenntnisse der Statistik haben, angefangen von Grundlagen wie Mittelwert, Median und Modus bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Realanalyse, Graphentheorie und numerische Analyse.
2. Mathematik
Neben der Statistik ist Mathematik das wichtigste Fach, über das eine Person fundierte Kenntnisse verfügen sollte. Themen wie die lineare Algebra werden mit Regression verwendet, um die Datenstruktur zu verstehen und Daten für die prädiktive Datenmodellierung vorzubereiten.
3. R und Python
Für Analysezwecke sind Python und R weit verbreitete Tools, da Python eine leicht zu erlernende Programmierung ist, die verschiedene Statistiken und mathematische Bibliotheken wie Numpy, Scipy, Sci-Kit-Learn und Matplotlib usw. bereitstellt erweiterte Tools.
4. Abfragesprachen
Eine Person, die als Datenanalyst arbeiten möchte, sollte mit den Abfragesprachen wie SQL, Hive und PIG usw. vertraut sein. SQL ist eine Allzwecksprache, die für Transaktionsabfragen verwendet wird. SQL wird meistens täglich verwendet, aber der einzige Nachteil ist, dass es keine Petabyte an Daten unterstützt.
Hive ist eine von Facebook eingeführte Hadoop-Abfragesprache, die Terabyte und Petabyte an Daten unterstützen kann. PIG wird bei der Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten verwendet.
Datenvisualisierung
Alle Daten zu haben ist einfach nicht genug, da Sie sie auch zum Leben erwecken müssen. Es gibt verschiedene Datenvisualisierungstools, die ein Datenanalyst beherrschen kann, z. B. Tableau, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics und Microsoft Power BI. Mithilfe dieser Tools muss ein Datenanalyst Berichte erstellen und diese Ergebnisse an das Top-Management weiterleiten.
Umfang
Der Data Analytics-Job wird von Glassdoor als „bester Job des Jahrzehnts“ ausgezeichnet. Es gibt eine enorme Lücke zwischen Angebot und Nachfrage bei Analytikern, da es mehr Anforderungen und weniger Datenanalysten gibt.
Datenexperten sind in erster Linie Statistiker, Ingenieure, Data Miner und IT-Experten. Unternehmen sind immer auf der Suche nach den besten Datenanalysten, um ihre Forschungs- und Analyseabteilungen zu stärken. Das Data Engineering spielt eine wichtige Rolle im Bereich Finanzen und Kapitalisierung. Ein Datenanalytiker erhält im Vergleich zu anderen nichttechnischen Arbeiten mehr Forschungsarbeit.
Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen von Data Analyst?
Datenanalyse ist eine gefragte und lukrative Karriere. Eine Person, die gerne mit Daten spielt, kann ein Datenanalyst mit einer guten Gehaltsskala werden.
Jeder kann Datenanalytiker werden und Karriere machen, weil es um Matrizen, Kalkül, Integrale und Statistiken geht. Eine Person, die bereits Grundkenntnisse in diesen Themen besitzt, kann durch einige Online-Zertifikatskurse zum perfekten Datenanalysten werden und neben theoretischem auch praktisches Wissen erwerben.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Es verwendet eine enorme Datenmenge, um an aktuellen Trends zu arbeiten und Prognosen zu erstellen. Die Nachfrage nach Datenanalysten ist sehr hoch, da an bekannten Universitäten Kurse und Programme angeboten werden, die sich auf die Datenanalyse konzentrieren.
Ein Anfänger, der als Datenanalyst arbeitet, kann die Domäne mit der Erfahrung beherrschen. Zukünftig kann er / sie ein eigenes Analyseunternehmen gründen und Kunden dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen, indem er / sie nützliche Erkenntnisse und Informationen liefert. Das Wachstum eines Individuums als Datenanalytiker ist immens, da in der heutigen Welt alles mit Daten zusammenhängt, egal ob es sich um Social Media oder um finanzielles Wachstum handelt. Unternehmen sind bereit, jede Menge Geld zu zahlen, um die richtigen Daten zu erhalten, die sie für ihr Wachstum weiter verwenden können.
Fazit
In diesem Zeitalter von Big Data werden täglich Milliarden von Daten generiert und nur wenige Hundert Daten verarbeitet. Dies ist auf den Mangel an Datenanalysten auf dem Markt zurückzuführen. Datenanalysten spielen eine Schlüsselrolle in einem Unternehmen, indem sie wertvolle Daten liefern, die letztendlich zum Wachstum eines Unternehmens beitragen. Data Analyst ist der am meisten nachgefragte Job in diesem Jahrhundert und sie sind hier, um zu bleiben.
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