Ρόλοι και ευθύνες των αναλυτών δεδομένων σε διαφορετικούς κλάδους

Αυτή τη στιγμή, φαίνεται ότι οι άνθρωποι ενδιαφέρονται περισσότερο για καριέρες στον τομέα της τεχνολογίας. Δεν μπορείς να κάνεις λάθος με μια δουλειά στον κλάδο της τεχνολογίας, είτε είσαι φοιτητής που προσπαθεί να καταλάβει τι πρέπει να κάνει μετά την αποφοίτησή σου είτε υπάλληλος που θέλει να κάνει μια αλλαγή. Ένας από τους πιο επιφανείς κλάδους σε αυτόν τον τομέα είναι ανάλυση δεδομένων.

Οι θέσεις εργασίας στον τομέα της τεχνολογίας έχουν υψηλή ζήτηση και καλοπληρωμένες, αλλά υπάρχουν πολλά πράγματα που πρέπει να γνωρίζετε πριν επιλέξετε μια καριέρα στην ανάλυση δεδομένων. Φυσικά, πρέπει να μάθετε τα βασικά. Αλλά πως?

Υπάρχουν πολλά μαθήματα και boot camps στο διαδίκτυο που προσφέρουν όλες τις γνώσεις που μπορεί να χρειαστείτε για προγραμματισμό και ανάλυση δεδομένων. Οι αναλυτές δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιήσουν την Python και την SQL και να βελτιώσουν περαιτέρω τις γνώσεις τους στα υπολογιστικά φύλλα, καθώς αυτά είναι τα εργαλεία που χρειάζονται για τον χειρισμό βάσεων δεδομένων. Αυτό μπορεί να είναι αρκετό για να σας βοηθήσει να αποκτήσετε θέσεις εργασίας αναλυτή δεδομένων εισαγωγικού επιπέδου.

Εάν έχετε ταλέντο στην ανάλυση και την οργάνωση δεδομένων, τότε ίσως το να είστε αναλυτής δεδομένων είναι η σωστή δουλειά για εσάς. Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε ποιος είναι ο αναλυτής δεδομένων, πόσα κερδίζει και τι κάνει.

Ρόλοι και ευθύνες των αναλυτών δεδομένων σε διαφορετικούς κλάδους

Ποιος είναι Αναλυτής Δεδομένων;

Οι αναλυτές δεδομένων είναι υπεύθυνοι για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και την αναζήτηση τάσεων. Χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να βοηθήσουν τις εταιρείες τους να λαμβάνουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις για καλύτερη απόδοση, κέρδος και ανάπτυξη.

Χρησιμοποιούν επίσης μια ποικιλία λογισμικού, όπως υπολογιστικά φύλλα και λογισμικό βάσης δεδομένων SQL, για να κάνουν τη δουλειά τους. Υπάρχουν πολλές βιομηχανίες που προσφέρουν θέσεις εργασίας αναλυτών δεδομένωνκαι οι συγκεκριμένοι ρόλοι και οι ευθύνες του αναλυτή δεδομένων εξαρτώνται από αυτό.

Αλλά γενικά, ένας αναλυτής δεδομένων πρέπει να είναι καλός με αριθμούς και λεπτομέρειες. Θα πρέπει επίσης να έχουν ισχυρές δεξιότητες παρουσίασης, καθώς τα δεδομένα τους θα πρέπει να παρουσιάζονται καλά για να βοηθήσουν τις εταιρείες τους.

Πόσα κερδίζει ένας αναλυτής δεδομένων;

Οι θέσεις εργασίας για τους αναλυτές δεδομένων είναι υψηλά αμειβόμενες, είτε έχουν πρωτοποριακή εμπειρία είτε είναι ήδη ειδικευμένοι με 20 χρόνια στο βιογραφικό τους. Φυσικά, όταν οι υπεύθυνοι προσλήψεων αναλυτών δεδομένων βλέπουν ότι ένας υποψήφιος έχει μεγαλύτερη εμπειρία, μπορεί να προσφέρουν υψηλότερο μισθό.

Ένας αναλυτής δεδομένων με λιγότερο από ένα έτος εμπειρίας μπορεί να κερδίσει περίπου 46.000 $ ετησίως και οι υψηλά καταρτισμένοι αντίστοιχοι με εμπειρία 19 ετών και άνω μπορούν να κερδίσουν έως και 89.000 $ ετησίως. Ο μισθός του αναλυτή δεδομένων είναι κατά μέσο όρο περίπου 64.000 δολάρια.

Ποιοι διαφορετικοί κλάδοι προσλαμβάνουν αναλυτές δεδομένων και ποιοι είναι οι ρόλοι και οι ευθύνες τους;

Όπως αναφέραμε προηγουμένως, οι ρόλοι και οι ευθύνες των αναλυτών δεδομένων εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τον κλάδο στον οποίο εργάζονται. Ακολουθούν μερικοί από τους διαφορετικούς κλάδους και τι κάνουν οι αναλυτές δεδομένων για καθέναν από αυτούς:

  1. Χρηματοδότηση

Ο χρηματοοικονομικός κλάδος περιλαμβάνει εταιρείες και εταιρείες που διαχειρίζονται χρήματα και αποκτούν κεφάλαια. Μερικά παραδείγματα αυτών είναι τράπεζες, ασφαλιστικές εταιρείες, αμοιβαία κεφάλαια αντιστάθμισης κινδύνου και εταιρείες ιδιωτικών μετοχών. Ο ρόλος του αναλυτή δεδομένων εξαρτάται από το πόση εμπειρία έχει στον τομέα.

Ένας αναλυτής δεδομένων εισαγωγικού επιπέδου θα είναι υπεύθυνος για τη δημιουργία μοντέλων υπολογιστικών φύλλων για χρήση από τους τραπεζίτες και τους επενδυτές. Ένας αναλυτής επενδύσεων αναλύει τις επενδύσεις και κάνει συστάσεις για την πώληση και την αγορά περιουσιακών στοιχείων. Ένας χρηματοοικονομικός αναλυτής θα είναι υπεύθυνος για την ανάλυση των ταμειακών ροών και τη σύσταση προϋπολογισμού και κεφαλαιακών δομών. Και τέλος, ένας ποσοτικός αναλυτής θα αναπτύξει μοντέλα για τη διαχείριση χρηματοοικονομικών χαρτοφυλακίων.

  1. Τηλεπικοινωνίες

Οι εταιρείες τηλεπικοινωνιών είναι εταιρείες που χειρίζονται μεγάλους όγκους δεδομένων λόγω του τεράστιου όγκου μηνυμάτων κειμένου, κλήσεων και μέσων κοινωνικής δικτύωσης που χρησιμοποιούν οι συνδρομητές τους μέσω των δικτύων τους.

Η δουλειά ενός αναλυτή δεδομένων σε μια εταιρεία τηλεπικοινωνιών θα ήταν να συλλέγει και να οργανώνει δεδομένα από διάφορες πηγές. Μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό δόλιων δραστηριοτήτων εντοπίζοντάς τες σε αυτά τα σύνολα δεδομένων. Οι αναλυτές δεδομένων για τις εταιρείες τηλεπικοινωνιών τις βοηθούν επίσης με την τιμολόγηση, την πραγματοποίηση εξατομικευμένων σχεδίων ή στοχευμένων προσφορών, την εκτέλεση προγνωστικής συντήρησης και την κατανομή πόρων.

  1. Φροντίδα υγείας

Οι εταιρείες υγειονομικής περίθαλψης αποτελούνται από επαγγελματίες που προσφέρουν υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης. Αυτές οι εταιρείες και οι εγκαταστάσεις συναλλάσσονται με μεγάλο αριθμό ατόμων καθημερινά και πρέπει να καταγράφουν και να παρακολουθούν όλα αυτά τα δεδομένα των ασθενών. Ωστόσο, δεδομένου ότι οι ασθενείς πηγαίνουν σε πολλούς γιατρούς ακόμη και αν βρίσκονται σε μία μόνο εγκατάσταση, τα αρχεία ασθενών είναι κατακερματισμένα και δύσκολο να συγκεντρωθούν για να εντοπιστούν οι τάσεις και να αναλυθούν.

Η δουλειά των αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες υγειονομικής περίθαλψης είναι να βοηθούν στον καθαρισμό, την οργάνωση και τη συλλογή αυτών των δεδομένων. Από εκεί, μπορούν να ερμηνεύσουν τα δεδομένα και να τα παρουσιάσουν σε αυτές τις εταιρείες, ώστε να μπορούν να λάβουν καλύτερες αποφάσεις.

Διαβάστε επίσης: Συνήθη λάθη ανάλυσης δεδομένων που πρέπει να αποφεύγει η επιχείρησή σας

  1. Ψυχαγωγία

Οι εταιρείες ψυχαγωγίας που χρησιμοποιούν αναλυτές δεδομένων είναι μερικές με τις οποίες γνωρίζουμε πολύ καλά. Οι εφαρμογές ροής ψυχαγωγίας όπως το Netflix, το Hulu, το Spotify και η Apple Music είναι μερικά μόνο παραδείγματα. Περνούν τα δεδομένα των συνδρομητών τους για να καταλάβουν τι τους αρέσει ή τι δεν τους αρέσει. Και χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να παρέχουν περισσότερο από το περιεχόμενο που θα ήθελαν οι συνδρομητές τους.

Μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να εξατομικεύσουν περιεχόμενο, όπως προτάσεις εντός εφαρμογής για το Netflix ή εξατομικευμένες λίστες αναπαραγωγής για το Spotify! Αυτά παίζουν μεγάλο ρόλο στο μάρκετινγκ και τη διαφήμισή τους και δημιουργούν ικανοποίηση πελατών.

  1. Μεταφορά

Οι εταιρείες μεταφορών και logistics χειρίζονται επίσης μεγάλα δεδομένα. Τα δεδομένα τους χρησιμοποιούνται για οδικές εργασίες, προβλέψεις κυκλοφορίας και πρόληψη ατυχημάτων. Είναι σημαντικό για τις εταιρείες τους να διατηρήσουν την ταχύτητα παράδοσης και τη βελτιστοποίηση των καυσίμων και του προϋπολογισμού τους. Εάν υπολείπονται σε αυτούς τους τομείς, θα έχασαν πελάτες και κέρδος επίσης.

Οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν τα δεδομένα τους για να κάνουν προβλέψεις και να βελτιώσουν την επιχειρηματική απόδοση της εταιρείας. Θα πρέπει να το κάνουν αυτό για να διατηρήσουν την αποτελεσματικότητά τους παρά τα απροσδόκητα γεγονότα.

  1. Λιανεμποριο

Οι εταιρείες λιανικής χρησιμοποιούν επίσης αναλυτές δεδομένων για να αναλύσουν τα δεδομένα τους. Είτε πουλάνε ρούχα, ηλεκτρονικά είδη είτε καλλυντικά, αυτές οι εταιρείες παράγουν αναλυτικά δεδομένα από αυτά που αγοράζουν οι πελάτες τους ή ακόμη και περιηγούνται εάν διαθέτουν πύλη ηλεκτρονικού εμπορίου.

Με αυτές τις πληροφορίες, οι εταιρείες λιανικής μπορούν να ανακαλύψουν ποιες είναι οι προτιμήσεις των πελατών τους και να προσαρμόσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ και διαφήμισης σε αυτές τις προτιμήσεις. Αυτό μπορεί να βελτιώσει την ικανοποίηση των πελατών και την επιχειρηματική απόδοση.

συμπέρασμα

Οι αναλυτές δεδομένων μπορούν να εργαστούν για μια μεγάλη ποικιλία εταιρειών. Εάν είστε κάποιος με συγκεκριμένο ενδιαφέρον, μπορείτε να εισέλθετε σε μια εταιρεία που το προσφέρει και να εργαστείτε για αυτόν ως αναλυτής δεδομένων. Με τις δεξιότητες ενός αναλυτή δεδομένων, μπορείτε να συμβάλετε στη διαμόρφωση του μέλλοντος μιας εταιρείας και να βοηθήσετε στη βελτίωσή του.

Με την υψηλή ζήτηση, η επιλογή να γίνεις αναλυτής δεδομένων είναι μια καλή απόφαση. Εάν έχετε ταλέντο στην οργάνωση δεδομένων και στην πραγματοποίηση ερμηνειών, τότε ίσως αυτή είναι η καριέρα για εσάς!