Dienstag , Oktober 13 2020

Analyst, Wissenschaftler oder Spezialist? Auswählen Ihrer Daten Jobtitel I Sisense

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In Die Zukunft der Arbeit untersuchen wir, wie sich Unternehmen verändern, um wettbewerbsfähig zu bleiben, da die globale Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung ist.

Wir leben in einer sich ständig weiterentwickelnden Datenwelt. Das bedeutet, dass es viele Jobs in den Bereichen Data Big Data und Datenanalyse gibt. Die Vielzahl der Datentitel kann schwindelerregend und verwirrend sein! Die gute Nachricht ist, dass Sie wahrscheinlich eine herausfordernde und lohnende Rolle finden können, wenn Sie eine Leidenschaft für Daten haben und über die Fähigkeiten verfügen, diese zu sichern. Das Wachstum im Bereich der Datenberufsbezeichnungen ist ein Beweis für den Wert, den diese Experten für ihre Organisationen bringen.

Wenn Sie eine Karriere im Bereich Daten beginnen oder in eine Karriere übergehen möchten, gibt es mehrere mögliche Datenberufsbezeichnungen, die Sie möglicherweise in Ihre Suche einbeziehen möchten, z. B. Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst und Data Specialist. Es ist wichtig, eine zu finden (zumindest zu Beginn), die Ihren Fähigkeiten und Wünschen entspricht, und gleichzeitig zu verstehen, dass ständige Weiterbildung ein notwendiger Bestandteil ist, um als Datenarbeiter wettbewerbsfähig zu bleiben. Lesen Sie während Ihrer Suche unbedingt jede Stellenanzeige, um zu verstehen, was sie einzigartig macht und wie das betreffende Unternehmen die spezifische Berufsbezeichnung verwendet (Datenanalyst vs. Datenspezialist usw.).

Nochmals: Verschiedene Unternehmen verwenden dieselben Daten-Jobtitel auf unterschiedliche Weise, manchmal sogar austauschbar. Wenn Sie sich für eine Rolle bewerben, sorgen Sie sich weniger um den Titel als vielmehr um die Rolle des Jobs.

Data Scientist

Oft als „Einhörner“ bezeichnet, sind Menschen mit allen erforderlichen Fähigkeiten, um diese Rolle zu besetzen, in der Tat selten. Datenwissenschaftler erstellen normalerweise Modelle für datengesteuerte Entscheidungen, in denen herausfordernde Fragen gestellt werden, die nur komplexe Berechnungen beantworten können, und erstellen bei Bedarf neue Lösungen.

Neben ausgeprägten technischen Fähigkeiten (z. B. Verwendung von Hadoop, Programmieren in R und Python, Mathematik) , Statistiken) sollten Datenwissenschaftler auch in der Lage sein, offene Fragen und ungerichtete Forschung auf eine Weise anzugehen, die messbare geschäftliche Vorteile für ihre Organisation bringt. Wenn Sie von Natur aus neugierig sind und sich gleichzeitig auf Daten, organisatorische Anforderungen und das Geschäftspublikum beziehen können, das gleichzeitig über deren Ergebnisse informiert werden muss, sind Sie möglicherweise ein guter Kandidat für einen Datenwissenschaftler.

Wie Sie sich vorstellen können Datenwissenschaftler mit all diesen Fähigkeiten können für ihre Arbeitgeber von erheblichem Wert sein. Sie sind die Verbindung zwischen den Datenressourcen, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen, und Führungskräften, die nach Möglichkeiten suchen, das Geschäft besser, schneller und stärker zu machen. Abhängig von der Größe und den Zielen des Unternehmens können sie einem Chief Scientist, CTO (Chief Technical Officer), CMO (Chief Marketing Officer) oder sogar direkt dem CEO Bericht erstatten.

Data Analyst

Einer der häufigsten Bei gängigen Datenjobtiteln verwenden Datenanalysten vorhandene Tools und Algorithmen, um datenbezogene Probleme zu lösen (anstatt neue zu erfinden, wie dies Datenwissenschaftler möglicherweise tun. Programmierung und Statistik sind zwei grundlegende technische Fähigkeiten für Datenanalysten sowie Daten-Wrangling und Datenvisualisierung Sie stellen auch benutzerdefinierte Datenbankabfragen zusammen, um die Fragen von Geschäftsbenutzern zu beantworten, neue Metriken aus vorhandenen Daten zu implementieren, die Datenqualität zu verbessern und zur korrekten Erfassung neuer Daten beizutragen.

Leider gibt es häufig keine absolute Regel für die Verwendung dieser Analysten-Berufsbezeichnung. Datenanalysten in einer Organisation können als Datenwissenschaftler oder Statistiker in einer anderen Organisation bezeichnet werden. Oft wird auch erwartet, dass sie technisches Know-how mit i kombinieren Branchenwissen, das sich mit den unten diskutierten Geschäftsanalysten überschneidet. Insgesamt zeichnen sie sich jedoch häufig durch einen Fokus auf Datenerfassung, -manipulation und -analyse unter Verwendung von Standardformeln und -methoden aus und fungieren als Gatekeeper der Daten eines Unternehmens.

Datenanalysten berichten möglicherweise an einen CIO, einen Chief Data Officer (CDO) oder möglicherweise an einen Datenwissenschaftler oder Teamleiter eines Geschäftsanalysten. Während die Gehälter für Datenanalysten oft recht hoch sind, können die Gehälter für Datenwissenschaftler noch höher sein. Dies könnte die Anforderung an Datenwissenschaftler widerspiegeln, Modelle zur Verbesserung der Zukunft zu erstellen, verglichen mit der Rolle von Datenanalysten, Daten stattdessen zur Beschreibung von Vergangenheit und Gegenwart zu verwenden.

Business Analyst

In der Regel Experten in ihrer Branche, Geschäft Analysten müssen außerdem über ausreichende Kenntnisse in der Manipulation von Daten und der Spezifizierung von Systemen verfügen und gleichzeitig in der Lage sein, auf verschiedenen Ebenen gut zu kommunizieren. Im Allgemeinen ist der Ausgangspunkt für Geschäftsanalysten die Bewertung der betrieblichen und funktionalen Anforderungen ihrer Organisation. Anschließend übersetzen sie diese Anforderungen in Systemspezifikationen und suchen nach den attraktivsten Finanzierungsoptionen für solche Systeme.

Das Datenbankdesign ist häufig ein wichtiger Bestandteil der Rolle des Geschäftsanalysten. Dies umfasst Datenbankmodellierung, Metrikdefinition, Dashboard-Design sowie das Erstellen und Veröffentlichen von Executive-Berichten.

Siehe Beispiel:


 Executive Dashboard

Der ROI (Return on Investment) ist ebenfalls ein zentrales Anliegen. Wenn Geschäftsanalysten ihre datenbezogenen Aktivitäten beispielsweise auf Finanzen, Marketing und Risikomanagement anwenden.

Geschäftsanalysten können mit Datenwissenschaftlern und Datenanalysten in Bereichen wie Metrikdefinition und Datenbankdesign zusammenarbeiten. Die Unterscheidung zwischen allen drei Kategorien kann unscharf werden, beispielsweise wenn ein Geschäftsanalyst auch Code für neue Geschäftssysteme und -anwendungen bereitstellt. Geschäftsanalysten arbeiten häufig in Matrix-Organisationen und berichten beispielsweise an einen Vorgesetzten wie einen CIO oder CFO und an einen Funktionsmanager wie einen Projektleiter.

Datenbankspezialist

Wie der Name schon sagt, verfügen Datenbankspezialisten über Tiefenkenntnisse in Datenbanken. Personen mit dieser Datenauftragsbezeichnung arbeiten mit Informationssicherheitssoftware, um Datenverletzungen zu verhindern und den Geschäftsbetrieb durch die Organisation von Datenmengen zu unterstützen. Sie sorgen dafür, dass es korrekt gespeichert, geschützt, bereinigt, transformiert und aggregiert wird, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen (z. B. um in ein Datenmodell für Self-Service-Analysen einzusteigen, in Produkte eingebettet zu werden usw.). Weitere Aufgaben sind das Kompilieren und Installieren von Datenbanksystemen, das Skalieren auf mehrere Computer und das Implementieren von Notfallwiederherstellungsplänen.

Das Kombinieren von Datensätzen ist der Schlüssel zum Freischalten erweiterter Erkenntnisse. Datenbankspezialisten können mit der Pflege anderer von der Organisation verwendeter Datenrepositorys beauftragt werden, z. B. Datenspeicher, Marts, Lagerhäuser und Seen. Neben Datenmanagementfähigkeiten und der Optimierung der Datenarchitektur zur Erfüllung der Geschäftsanforderungen bieten sie Datenanalysten und Datenwissenschaftlern eine robuste Plattform, um die Daten zu erhalten, die sie für ihre eigenen Modelle und Untersuchungen benötigen. Mit ausgeprägten technischen Fähigkeiten sind Datenbankspezialisten wahrscheinlich sowohl mit SQL-Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL als auch mit NoSQL-Technologien wie MongoDB und Redis vertraut.

Häufig Teil der IT-Abteilung, können Datenbankspezialisten einem IT-Teamleiter Bericht erstatten oder an den CIO. Die Gehälter können entweder mit denen von Datenanalysten oder Datenwissenschaftlern vergleichbar sein. Diejenigen mit stärkeren Fähigkeiten im Bereich Software-Engineering können höhere Vergütungen rechtfertigen.

Datenanalyst vs. Datenspezialist

Manchmal ist es mit Herausforderungen verbunden, Pionier zu sein. Zum Beispiel kann die Verbreitung von Datenjobtiteln manchmal verwirrend machen, nach dem zu suchen, was Sie wirklich von einer Rolle erwarten. Oft verwenden verschiedene Unternehmen einen dieser Namen, um ungefähr dasselbe zu bedeuten (Analyst gegen Spezialist), nicht zu verwechseln mit einem der oben genannten Datenbankspezialisten. Wenn Sie begeistert sind, komplexe Herausforderungen mit Self-Service-Tools und möglicherweise etwas SQL zu bewältigen, könnte eine dieser Datenberufsbezeichnungen zu Ihnen passen.

Wenn Sie jedoch mehr daran interessiert sind, in Datenbanken zu leben und sich mehr mit Daten und Daten zu befassen Wenn Sie im Backend mit anderen Datenexperten sprechen und nicht mit anderen Frontline-Benutzern und Geschäftsexperten interagieren, sollten Sie sich mehr auf den Datenbankspezialisten konzentrieren. Nochmals: Die Titel variieren von Ort zu Ort. Überprüfen Sie einfach die Aufgaben und stellen Sie sicher, dass Sie sich lange Zeit Tag für Tag vorstellen können, was auch immer sie verlangen! Mit der Zeit werden immer mehr Daten verfügbar sein. Daher benötigen Unternehmen mehr Datenexperten aller Art, um die vielfältigen Herausforderungen zu bewältigen und letztendlich die Welt zu gestalten.

Datenjobtitel: Brücken zwischen Rollen

Alle oben aufgeführten Rollen überschneiden sich an mehreren Stellen. Datenwissenschaftler benötigen zwar Modellierungs-, Storytelling-, Visualisierungs- und Statistikkenntnisse, verglichen mit dem Fachwissen eines Datenbankspezialisten in Bezug auf Systemimplementierung, Datenspeicherung und Datenbankverwaltung, sie überschneiden sich jedoch in Bereichen wie Programmierung und Mathematik. Ebenso kann sich ein Datenanalyst auf Standardfunktionen für SQL-Datenspeicher, Analysen, Statistiken und Business Intelligence konzentrieren, verglichen mit einem Datenwissenschaftler, der an der Erfassung und Bearbeitung neuer Daten mit erweiterten Statistiken beteiligt ist. Beide teilen jedoch in der Regel die Neugier auf Daten und den Wunsch um Einblicke zu erhalten und dem Geschäftspublikum eine „Geschichte“ über Daten zu erzählen.

Es kann daher möglich sein, von einer Rolle von einer anderen zu wechseln und „interne Kunden“ zu wechseln. Die Plattform, auf der Sie oder Ihr Unternehmen Daten vorbereiten und verwalten, Algorithmen für Analysen modellieren und entwerfen sowie Daten und Ergebnisse der Analysen visualisieren, kann zu diesem Prozess beitragen. Zum Beispiel beschleunigt und vereinfacht Sisense all diese Funktionen und erleichtert es Datenanalysten und Datenbankspezialisten, in die Rolle eines Geschäftsanalysten oder Datenwissenschaftlers zu „wachsen“, wenn sie dies möchten.

Jack Cieslak ist a 10-jähriger Veteran der Tech-Welt. Er hat für Amazon, CB Insights und andere zu Themen geschrieben, die von E-Commerce- und VC-Investitionen über verrückte Produkteinführungen bis hin zu streng geheimen Startup-Projekten reichen.

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