Analitik Yeteneklerin Spektrumu

Analitik dünyası, veri toplamayı, modellemeyi ve yapay zekayı içerir. İş analistinin bilgisi de kariyeri boyunca bir dizi beceriden diğerine geçecektir. Farklı araçlar, farklı türdeki sorunları çözmek için uzmanlık sağlar ve farklı şirketler, farklı alanlar ve analitik işlevlerle çalışmaya odaklanır. Bütün bunları bir araya getirdiğimizde, bir spektrumu kapsayan analitik yetenekler görülebilir. Peki, bu spektrum nedir, ne önemi var?

Analitik spektrumdaki mevcut bölgeyi bilmek, hem analitik profesyonelleri hem de analitik firmalar için kullanışlı olabilir. Firmalar tekliflerinde tüm spektrumu kapsamayı hedeflemeliyken, analist, analitikte usta olmak için spektrum boyunca ilerlemeyi hedeflemelidir. Bu gönderi, nerede olduğunuzu ve nerede olmak istediğinizi bilmeniz için size analitik yetenekler yelpazesini tanıtacaktır.

Hangi soruları soruyorsun?

Bir iş analitiği projesi başlattığınızda, bunu genellikle bir iş sorununu çözme bağlamında yaparsınız. Akademisyenlerden farklı olarak, profesyonel veri bilimcilerin genellikle akıllarında sonunda sonuca eklenecek bir hedef vardır. Bu sorunun çözümü, genellikle belirli ilgili iş sorularına cevap olarak denenir. Ve her problem ve proje için birçok soru sorulabilirken, soruların kendisi analitik teklif bölgesinin farklı alanına girer.

• Kaç, Ne Sıklıkta, Ne Zaman, Kim – ve sayımla ilgili diğer sorular

Genellikle verileri çeşitli kesimlerle özetleyerek ve bir araya getirerek verileri tanımlayan sorular , Tanımlayıcı Analitik'i oluşturur. Hedef, verilerin önceden bilinen boyutlar hakkında ne söylediğini anlamaktır ve görev, sayma ve farklı formlardaki diğer metrikleri içerir (örneğin: pivot tablolar). Bu genellikle iş analitiğinin başlangıç ​​noktasıdır ve toplanan tüm verileri anlamlandırmaya çalışır. Çoğu işletmede, bu görev en büyük analitik yığınını oluşturur, ancak bu tür görevler genellikle otomatikleştirildiği için harcanan insan çabası büyük olabilir veya olmayabilir.

• Ne oldu, Ne yapmalı - ve diğer nedenlere odaklı sorular

Bir şeyin neden olduğunu veya verilerde gözlemlendiğini anlamaya çalışan sorular , Teşhis Analitiğinin bir sonraki seviyesini oluşturur. Amaç, gözlemlenen verilerin nedenlerini bulmaktır ve görevler, çeşitli potansiyel nedenlerin hipotez testini, verileri toplamak ve bölmek için doğru boyutları bulmayı ve verilerdeki kalıplara bakmayı içerir. Bu tür sorunları çözmek için iş anlayışı ve temel istatistiksel bilgiler çok önemli hale gelir. Çoğu analitik işi, büyük ölçüde bu spektrum bölgesinde yer alır.

• Ne olacak, Kim yapacak, Ne zaman olacak, Peki ne, Ne kadar olacak – ve gelecekle ilgili diğer sorular

Tahmin etmeye veya tahmin etmeye çalışan sorular , Predictive Analytics'in alanına girer. Tahmin edilenler analist tarafından sağlanır ve geçmişe dayalı olarak geleceği modellemek için modeller için veriler çıkarılır. Birçok profesyonel analitik firması, yelpazenin bu bölümünde faaliyet göstermektedir. Amaç, çeşitli olasılık senaryoları altında çeşitli güven dereceleriyle gelecekteki sonuçları tahmin etmektir. Makine öğrenimi yöntemleri, modelleme varsayımları ve en iyi uygulamalar, istatistikler ve SAS, R, SPSS, Python gibi Excel'in ötesindeki araçlar hakkında sağlam bir anlayış neredeyse her zaman gereklidir.

• En iyi nedir, Doğru nedir – ve diğer öneriler arayan sorular

Tahmine dayalı analitik, farklı eylemler altında geleceğe bir bakış sağlayabilirken, eylemlerin kendileri hakkında tavsiyede bulunmaz. Normatif Analitik , tahminin ötesine geçer ve tüm kısıtlamalara, iş gereksinimlerine ve hedeflere bütünsel olarak bakan birden çok kuruluş için en iyi eylem kümesini önerir . Bu analitik yetenek bölgesinde, optimizasyon bilgisi ve karar verme algoritmaları/araçları çok önemli hale gelir. Yalnızca çok niş kuruluşlar ve işletmeler, kuralcı analitik sağlayabilir ve tüketebilir.

• Ne olabilir, Bana ne söyle - ve diğer eylem arayan sorular

Analitiğin son ve kutsal kâsesine Önleyici Analitik denir. Problemi sonradan çözmeye çalışan tahmin ve reçete analitiğinin aksine, Pre-emptive Analytics, tüm iş alanlarını ve müşterileri gözetler ve problem ortaya çıkmadan önce bir problemi sürekli olarak tahmin eder ve çözer. Sınırlı insan müdahalesi ile tamamen entegre veri, geri bildirim döngüsü ve tüm sisteme yerleşik Yapay Zeka gerektirdiğinden, çok az kuruluş gerçekten bu aralıkta faaliyet gösterdiğini iddia edebilir.

Kimin için çalışıyorsun?

Analitik spektruma yansıyan analitik yeteneklerdeki ilerlemenin yanı sıra, beceri setinizi etkileyen diğer ortogonal boyut şudur: Müşterileriniz kimler? Çoğu zaman, analitik şirketler, diğer şirketlere hizmet sağlayan üçüncü taraf analitik şirketi ve kendi şirketi içindeki diğer departmanlara hizmet sağlayan esir analitik şirketi olarak sınıflandırılabilir. Eski genellikle daha fazla çeşitliliğe sahiptir, ancak yine de ekip uzmanlıklarına sahip olabilir. Daha sonra alan uzmanlığı için daha fazla fırsat sağlayabilir.

Diğer bir şekilde, müşterilerinizin analitik yeteneklerinizi etkilemesi, doğru soru dizisini ortaya koymaktır. Çoğunlukla analitikte yeni olan bazı müşteriler, karar vermek için karmaşık bir "kara kutu" modeline güvenmekten rahatsız olurken, diğerleri, çoğunlukla geçmişte analitikten yararlanmış olanlar, yeni ve muhtemelen karşı sezgisel fikirlere daha açıktır.

Bunu tekrar mı (ve tekrar) yapıyorsun?

Son olarak, bazı ekipler farklı müşterilere tekrar tekrar benzer analitik çözümler sağlamaya odaklanırken, diğer ekipler farklı türde çözümler sunmaya odaklanır.

İlk tip ekipler, problem çözmeye gerçekten derinlemesine girerler, genellikle projeleri üstlenmek için ayrıntılı süreçlere ve kontrol listelerine sahiptirler, önceden analitiklere büyük yatırımlar yaparlar ve genellikle özelleştirilmiş araçlar ve kısmen veya tamamen otomatik analitik geliştirme ile çalışırlar. Bu tür projeler üzerinde çalışan analist, o alanın ustası olmayı bekleyebilir. Bununla birlikte, pratikte her proje farklı olsa ve zeki analist öğrenme fırsatı bulsa da, buna biraz monotonluk eşlik edebilir.

İkinci tür ekipler, işlerinde daha fazla esnekliğe ve çeşitliliğe sahiptir, bu da can sıkıntısını azaltır, ancak farklı sorunları çözme, farklı veri yapılarında gezinme, daha fazla özel çalışma ve veri keşfetme zorluklarını beraberinde getirir. Genellikle bu ekiplerde çalışan analist, farklı iş alanlarına ve alt alanlara daha fazla maruz kalır, ancak derinlik ve iş bilgisi sınırlı olabilir.

Dünya Büyük Veri, Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti'ne doğru ilerlerken, ileri düzeyde analitik spektrumunda çalışan deneyimli analitik profesyonellere duyulan ihtiyaç tarihteki en yüksek seviye olmaya devam ediyor.