Spectrul de abilități analitice

Lumea analizei include colectarea de date, modelare, inteligență artificială. Cunoștințele analistului de afaceri ar trece, de asemenea, de la un set de abilități la altul pe parcursul carierei sale. Diferite instrumente oferă expertiză pentru a rezolva diferite tipuri de probleme, iar diferite companii se concentrează pe lucrul cu diferite domenii și funcționalități analitice. Punând toate acestea împreună, se pot vedea abilitățile analitice care se întind pe un spectru. Deci, ce este acel spectru, cum contează?

Cunoașterea regiunii curente pe spectrul analitic poate fi utilă atât pentru firmele profesionale de analiză, cât și pentru firmele de analiză. În timp ce firmele ar trebui să urmărească să acopere întregul spectru în ofertele lor, analiștii ar trebui să urmărească să se deplaseze de-a lungul spectrului pentru a deveni maestru în analiză. Această postare vă va introduce în spectrul de capabilități analitice, astfel încât să știți unde vă aflați și unde doriți să fiți.

Ce întrebări pui?

Când inițiezi un proiect de analiză de afaceri, faci adesea în contextul rezolvării unei probleme de afaceri. Spre deosebire de mediul academic, oamenii de știință de date profesioniști au adesea în minte un obiectiv care în cele din urmă se va adăuga la rezultatul final. Soluția acestei probleme este adesea încercată ca răspuns la anumite întrebări relevante de afaceri. Și, în timp ce pentru fiecare problemă și proiect, pot fi adresate multe întrebări, întrebările în sine se încadrează într-un domeniu diferit al regiunii ofertei analitice.

• Câte, Cât de des, Când, Cine – și alte întrebări legate de numărare

Întrebările care descriu datele , adesea prin rezumarea și agregarea datelor prin diferite tăieturi, constituie analiză descriptivă . Scopul este de a înțelege ce spun datele despre parametrii cunoscuți anterior și sarcina implică numărarea și alte valori în formă diferită (de exemplu: tabele pivot). Acesta este adesea punctul de plecare al analizei de afaceri și încearcă să dea sens tuturor datelor adunate. În majoritatea întreprinderilor, această sarcină constituie cea mai mare bucată de analiză, deși eforturile umane cheltuite pot fi sau nu mari, deoarece astfel de sarcini sunt adesea automatizate.

• Ce s-a întâmplat, Ce să faci – și alte întrebări centrate pe motiv

Întrebările care încearcă să înțeleagă de ce s-a întâmplat ceva sau este observat în date, formează următorul nivel de Diagnostic Analytics . Scopul este de a afla motivele pentru datele observate și sarcinile implică testarea ipotezelor din diferite motive potențiale, găsirea dimensiunilor potrivite pentru agregare și împărțirea datelor și analizarea modelelor din date. Înțelegerea afacerilor și cunoștințele statistice de bază devin cruciale pentru rezolvarea acestor tipuri de probleme. Cele mai multe locuri de muncă de analiză se află în mare parte în această regiune a spectrului.

• Ce se întâmplă dacă, Cine va, Când va, Deci ce, Cât dacă – și alte întrebări legate de viitor

Întrebările care încearcă să prognozeze sau să prezică intră în domeniul Analytics predictiv . Ceea ce este prezis este furnizat de analist, iar datele sunt extrase pentru modele pentru a modela viitorul pe baza trecutului. Multe firme de analiză profesionale operează în această parte a spectrului. Scopul este de a prognoza rezultatele viitoare cu diferite grade de încredere în diferite scenarii ce se întâmplă dacă. Înțelegerea solidă a metodelor de învățare automată, ipotezele de modelare și cele mai bune practici, statisticile și instrumentele dincolo de Excel, cum ar fi SAS, R, SPSS, Python sunt aproape întotdeauna necesare.

• Ce este mai bine, Ce este corect și alte întrebări de căutare a recomandărilor

Deși analiza predictivă poate oferi o privire asupra viitorului în cadrul diferitelor acțiuni, ea nu oferă sfaturi despre acțiuni în sine. Prescriptive Analytics merge dincolo de predicție și recomandă cel mai bun set de acțiuni pentru mai multe entități care urmăresc în mod holistic toate constrângerile, cerințele și obiectivele de afaceri. În această regiune a capacității analitice, cunoașterea algoritmilor/instrumentelor de optimizare și luare a deciziilor devin cruciale. Doar organizațiile și afacerile foarte de nișă pot furniza și consuma analize prescriptive.

• Ce ar putea avea, Spune-mi ce – și alte întrebări de căutare a acțiunii

Ultimul și Sfântul Graal al analizei se numește Pre-emptive Analytics . Spre deosebire de predicții și analize de prescripție, care încearcă să rezolve problema post-facto , Pre-emptive Analytics supraveghează toate domeniile de afaceri și clienți și anticipează și rezolvă în mod constant o problemă înainte ca problema să devină evidentă. Foarte puține organizații pot pretinde cu adevărat că operează în acest interval, deoarece necesită date complet integrate, buclă de feedback și inteligență artificială încorporate în întregul sistem cu intervenție umană limitată.

Pentru cine lucrezi?

Pe lângă progresul în capacitățile analitice reflectate în spectrul analitic, o altă dimensiune ortogonală care vă afectează setul de abilități este: Cine sunt clienții dvs.? Adesea, companiile de analiză pot fi clasificate în companii de analiză terță parte – care furnizează servicii altor companii – și companie de analiză captivă – care oferă servicii altor departamente din cadrul propriei companii. Fostul are adesea mai multă varietate în muncă, deși poate avea în continuare specializări în echipă. Ulterior poate oferi mai multe oportunități de expertiză în domeniu.

În alt mod, clienții dvs. vă vor afecta capacitățile analitice prin adresarea setului potrivit de întrebări. Unii clienți, în mare parte începători în analiză, se simt neliniștiți să aibă încredere într-un model complex de „cutie neagră” pentru a lua decizii, în timp ce alții, mai ales cei care au beneficiat de analiză în trecut, sunt mai deschiși către idei noi și, eventual, contra intuitive.

Faci asta din nou (și din nou)?

În cele din urmă, unele echipe se concentrează pe furnizarea de soluții analitice similare unor clienți diferiți din nou și din nou, iar alte echipe se concentrează pe furnizarea de diferite tipuri de soluții.

Primele tipuri de echipe merg cu adevărat în profunzime în rezolvarea problemelor, au adesea procese detaliate și liste de verificare pentru preluarea proiectelor, investesc mult în analize anticipate și, de obicei, lucrează cu instrumente personalizate și dezvoltare analitică parțial sau complet automatizată. Analistul care lucrează la acest tip de proiecte se poate aștepta să devină stăpân pe acel domeniu. Totuși, acest lucru poate fi însoțit de puțină monotonie, deși în practică fiecare proiect este diferit și un analist priceput va găsi oportunitatea de a învăța.

Al doilea tip de echipe au mai multă flexibilitate și varietate în muncă, ceea ce ameliorează plictiseala, dar introduc provocări în rezolvarea diferitelor probleme, navigarea în diferite structuri de date, lucru mai personalizat și explorarea datelor. Adesea, analistii care lucrează în aceste echipe vor avea o expunere mai largă la diferite domenii și subdomenii de afaceri, dar aprofundarea și cunoștințele de afaceri pot fi limitate.

Pe măsură ce lumea se îndreaptă către Big Data, Inteligența Artificială și Internetul Lucrurilor, nevoia de profesioniști analitici experimentați care lucrează la un nivel avansat al spectrului de analize rămâne cea mai mare din istorie.