Özel İş Analitiğinin Kariyer Yolu - Veri bilimi dünyasındaki bir sonraki rolünüzü planlayın
Eser sahibi: TAVISH SRIVASTAVA
Çeviri: Nicola
Redaksiyon: Ding Nanya
Bu makale var 3400 kelime, Önerilen Okuma 9 dakika.
Bu makale, iş analizi alanındaki ana rolleri tanıtacak ve kariyeriniz hakkında düşünmenize yardımcı olacak bir çerçeve önerecektir.
Giriş:
Harvard Business Review'daki (HBR) popüler bir makale olan "Veri Bilimcisi: 21. Yüzyıldaki En Seksi İş", çok sayıda insana kariyer yönü olarak iş analizini seçmeleri için ilham verdi. Bu makalenin argümanlarından biri, iş analizi alanında artan istihdam eğilimi.
IBM'in son tahmini, tamamen aynı çıkarımı gösteriyor: Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri uzmanlarının sayısı 2020'de 364.000'den 2.72 milyona çıkacak!
İş analitiği pozisyonlarına olan talebin arttığı konusunda fikir birliği var, ancak tüm bu pozisyonlar tam olarak aynı becerileri mi gerektiriyor? Bir kariyer yolu olarak iş analizi hakkında sık sık birçok soru alıyorum.Bu sorular genellikle iş analizi alanında iş bulmak isteyen veya halihazırda bu alanda olan ancak daha derin gelişme arayan kişilerden geliyor.
Bu makale, iş analizi alanındaki ana rolleri tanıtacak ve kariyeriniz hakkında düşünmenize yardımcı olacak bir çerçeve önerecektir.
içindekiler:
- İş analizi hakkında
- İş analistleri ne yapar?
- Veri Analiz Uzmanı
- Ara analist
- Strateji Analisti
- Veri bilimci
İş analizi hakkında:
McKinsey'in Mayıs 2011'de Big Data'da yayınlanan raporundan bir cümleyle başlayalım:
"Amerika Birleşik Devletleri tek başına 140.000 ile 190.000 arasında bir veri analizi yetenek açığıyla karşı karşıyadır. Karar vermek için büyük veri analizini nasıl kullanacaklarını bilen yöneticiler ve analistler için yetenek açığı 1,5 milyona kadar çıkmaktadır."
"Karar vermek için büyük veri analizini nasıl kullanacağınızı öğrenin" ifadesine dikkat edin. İş analitiği alanı, büyük veri veya makine öğreniminde uzman olmasalar bile analize dayalı kararlar verebilecek çok sayıda büyük veri ve makine öğrenimi uzmanının yanı sıra daha fazla (yaklaşık 10 kat) analiste ihtiyaç duyacaktır.
Bu rollerin ana görevleri, stratejik analiz ve ürün yönetimi, yeni sorunları belirlemek ve veri analizi uzmanları için yeni zorluklar keşfetmektir. Bu roller ve veri bilimcileri arasındaki farkları daha sonra karşılaştıracağız. Ama önce, önce bu alanın ne kadar çeşitli olduğunu anlayalım.
Veri analizi ile ilgili tüm makaleleri toplarsanız ve bunları bir kelime bulutu çizmek için kullanırsanız (aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi), istatistikler, bilgisayar programlama, stratejik analiz, planlama analizi, raporlar vb. Dahil olmak üzere her türden kelime dağarcığı olduğunu göreceksiniz. İş analizinin içeriği çok çeşitlidir ve hem veri analizi becerilerine hem de iş zekasına sahip kişiler çeşitli sektörlerde çeşitli roller oynarlar. Kariyerinizi bu kadar çok seçenekle düşündüğünüzde, biraz başınız dönebilir.
İş analistleri ne yapar?
"İş analizi" terimi, iş analizi alanındaki çeşitli rolleri mükemmel bir şekilde özetler. "İş", iş anlayışının önemini vurgular ve "analiz", istatistiksel analizin, bilgisayar mühendisliğinin ve operasyonel araştırmanın önemini vurgular.
Bir analist, nihayetinde tam bir stratejik vizyona sahip bir role veya çok profesyonel bir derin öğrenme bilimcisine dönüşebilir. İlki daha güçlü iş özelliklerine sahipken, ikincisi daha güçlü analitik yeteneklere sahiptir. Açıkçası, rolünüz genellikle bu iki özellik arasında bir değiş tokuştur ve ikisinin farklı oranları farklı rolleri belirler. Matematikte rolünüzün değeri, iş anlayışının ve veri analizinin pozitif bir korelasyon fonksiyonudur.
Değer = işlev (İş anlayışı, Analytics)
Bu anlayışla, iş analizinde farklı rolleri aşağıdaki çapraz diyagramda çizdim:
Tabii ki, yukarıdaki resim benim iş analizi alanına ilişkin kişisel anlayışımdır ve her bir rolün resimdeki konumu araştırılabilir. Umarım bu alandaki rol çeşitliliğini bu resimden anlayabilirsiniz ve mevcut rolünüze bağlı olarak birden fazla geliştirme yolu vardır. Şimdi şekildeki rol kategorilerini temsil eden beş işaret kutusunu açıklamama izin verin.
Veri Analiz Uzmanı
2000 ile 2012 arasında, veri analizi uzmanları iş analizi alanında ana rol kategorisiydi. Bu tür bir rol, "neden (olay) olduğu" yerine "ne olduğu (olay)" üzerine odaklanır. Veri analizi uzmanlarının ihtiyaçları esas olarak son yıllarda işletmeler tarafından büyük ölçekli süreç otomasyonunun uygulanması ve makine öğreniminin artan popülaritesi ile gelişmektedir.Ancak, bu tür bir rolün çalışmasının% 50'den fazlası veri analizi raporları yapmaktır. "Olay neden oldu?" Sorusuna cevap vermek içindir.
Bir veri analizi uzmanı, iş analizi kariyerinize başlamanız için iyi bir seçimdir. Ancak uzun vadede daha proaktif olmalısınız, Ve yavaş yavaş "şimdi ne oluyor?" (İş zekası / veri pusulası gibi) veya "bundan sonra ne olacak?" (Tahmine dayalı analiz gibi) rolüne odaklanacak şekilde dönüştü.
Ara analist
Kariyerime başladığım rol budur. Çoğu ekonomi / istatistik / bilgisayar bilimi mezunu yolculuklarına bu tür bir rolle başlar. Ara analist, iş analizi ve veri analizinin en iyi birleşimidir ve bu iki dünyayı anlamanın en iyi yoludur.
Ara analistlerin belirli rolleri de çok çeşitlidir.
- Uç noktalardan biri, "şimdi ne oluyor?" Sorusunu çözmeye odaklanan bir iş zekası analisti.
- Diğer uçta, fiyatlandırma stratejisi ürün yöneticileri gibi iş operasyonları ile son derece ilgilenen analistler vardır.Çok sayıda iş senaryosu oluşturmanız ve şirketin ürünleri için en iyi fiyatı bulmanız gerekir.
Bu tür roller, işi anlamak ile karar yönetimi / risk analizi / dolandırıcılık analizi için derin öğrenme gibi en iyi araçları kullanmak arasında ideal bir denge bulmalı ve bağımsız olarak karar verebilmelidir. Örneğin, kullanıcının risk profiline göre bir kredi kartı başvurusunu kabul edip etmemeye karar vermek için bir algoritma oluşturmaktan veya sigorta ürünlerini çapraz satma eğilimi daha yüksek olan müşterileri seçmekle sorumlu olmanız gerekir. Tüm bu iş sorunları, toplu müşteri verilerine dayalı tahmin modelleri oluşturmanızı ve bunları bazı iş göstergelerine göre sıralamanızı gerektirir.
Zaten bu tür bir rol içindeyseniz, neredeyse tüm kariyer yolları size açıktır. Daha stratejik danışmanlık olan bir kariyer yolunu seçebilir veya bir veri bilimcisi olmayı seçebilirsiniz. Bundan sonra nereye gideceğinizi bilmiyorsanız, iki kutunun sınırında sınır ötesi bir rol oynamak iyi bir yoldur. Örneğin, ileride stratejik bir yön almak istiyorsanız, önce belirli bir süre ürün fiyatlandırması gibi bir ara analist olabilir, ardından uygunluğunuzu değerlendirmek için bir kâr-zarar analizi yapabilirsiniz. Stratejik analiz doğrultusunda gelişmenize yardımcı olması için daha kapsamlı bir rol türü de seçebilirsiniz. Bu yönü seçerseniz, derin öğrenme gibi çok fazla veri bilimi tekniklerini öğrenmenize gerek kalmayabileceği unutulmamalıdır.
Buna bağlı olarak, bir veri bilimcisi için uygunluğunuzu değerlendirmek istiyorsanız, doğrudan saf bir veri bilimcisi rolüne girmek yerine önce bazı gömülü veri bilimcisi çalışmalarına katılabilirsiniz. Bu şekilde, bir araştırma rolüne girmeye karar vermeden önce iş kontrolünüzü kaybetmezsiniz.
Yukarıdaki iki yola ek olarak, iş analizi ile veri analizi-teknik ürün yöneticisi arasında başka bir denge vardır. Ancak bu rolü endüstride elde etmek kolay değildir, esas olarak şirketlerin diğer şirketlere göre rekabet avantajları bulmak için veri destek stratejileri oluşturmalarına yardımcı olmaktır.
Google ve Facebook gibi teknoloji şirketlerinde bu tür roller sadece stratejiler oluşturmakla kalmıyor, aynı zamanda ürünler de yaratıyor. Örneğin, Google Anında Arama, arama sonuçlarını almak için makine öğrenimini kullanan bir teknoloji ürünüdür. Bu teknoloji şirketlerinin, bu ürünleri tasarlamak için hem iş duyarlılığına hem de makine öğrenimi becerilerine sahip kişilere ihtiyacı var. Bu yolda ilerlemeyi seçerseniz, sadece büyük teknoloji devlerine bakmakla kalmamalı, aynı zamanda NICE, Aspect veya Interactions gibi teknoloji şirketlerinde ürün yöneticileri için fırsatlara da dikkat etmelisiniz.
Strateji Analisti
İyi bilinen bir ekonomik ilkeyi duymuş olabilirsiniz: "Tamamen rekabetçi bir pazarda, bir şirketin uzun vadeli ekonomik karı sıfırdır":
"Karlar, şirketleri pazara girmeye çekecek ve zararlar şirketleri pazarın dışına itecek. Uzun vadeli bir denge durumunda, şirketlerin tam olarak rekabetçi bir pazarda elde ettikleri kar sıfır olacaktır."
Tüm şirketler rekabet gücü yüksek bir pazardaysa, nasıl para kazanabilirler? Ekonomi öğrencisiyseniz, cevabı kesinlikle bileceksiniz. Tüm başarılı şirketler, verimsiz pazarlar üzerine inşa edilmiştir ve "mükemmel rekabet" gibi mükemmel bir pazar durumu yoktur. Bir stratejistin görevi, bu kusurlu pazarları tespit etmek ve bu pazarlar üzerinde başarılı işler geliştirmektir. Bu büyük şirketlerin kurumsal ve ticari düzeyde stratejik analistleri var.
Kurumsal strateji, kurumsal düzeyde aşağıdaki soruları yanıtlamaktır:
- "Şirket için hangi işletme birleşimi iyidir?"
- "Bu kombinasyonu gerçekleştirmek için hangi işletmelerin açılması / yatırım yapılması / geliştirilmesi / kapatılması gerekiyor?"
- "Ne tür bir organizasyon yapısı, operasyonların ve diğer alanların koordineli gelişimini teşvik edebilir?"
Wells Fargo Bank'ın Kurumsal Strateji Departmanında çalışıyorsanız, yatırım / bireysel bankacılık / kredi kartları gibi işletmeleri satın almak veya kapatmak için stratejik kararlar almaktan veya bireysel işletmelerin işletme maliyetlerini ortadan kaldırmak için küresel operasyonlar kurmaktan sorumlu olacaksınız.
İş stratejileri daha çok belirli işletmelerle ilgilidir. Kurumsal strateji, kurumsal düzeyde şeylerin maliyetine odaklanır, ancak iş stratejisi daha çok net geliri en üst düzeye çıkarmaya odaklanır. Örneğin, Wells Fargonun kredi kartı stratejistleri, kart müşterilerinin gelirini en üst düzeye çıkarmaya odaklanır; birçok işlem, Wells Fargonun çağrı merkezleri, sohbet merkezleri ve şubeler gibi tüm iş kolları için paylaşılan varlıklardır. İş birimi düzeyinde değil, düzeyde optimizasyon. Şirket içindeki yetki ve sorumluluk dağılımı farklı olsa da, çoğu kurumsal strateji ve iş stratejisi karşılıklı işbirliği ve işbirliğini gerektirir.
Her iki rol türü, ürün işlevi değişikliklerinin, süreç değişikliklerinin ve teknoloji yatırımlarının faydalarını tahmin etmek için çeşitli iş senaryoları oluşturmanızı ve farklı yatırımların net bugünkü değerini hesaplamanızı gerektirir. Analistler bu tür bir rol için çok uygundur çünkü çok fazla veriye sahiptirler ve şirket için rekabet avantajı yaratabilecek en son teknolojilerin farkındadırlar. Kariyerlerine 2010'dan önce başlayan analistler şu anda stratejik rollerin büyük bir yüzdesini işgal ediyor.
Veri bilimci
Veri bilimi alanına girmek isteyen çoğu insan için bu, en etkileyici roldür. Bir veri bilimcisi, uzman bir pozisyondur. Konuşma analizi, metin analizi (NLP), görüntü işleme, video işleme, medikal simülasyon, malzeme simülasyonu gibi farklı alanlara odaklanabilirsiniz. Bu uzman rollerinin sayısı çok az, bu yüzden değeri çok büyük. Bu nedenle şu anda veri bilimciler için bu kadar yüksek bir talep görüyoruz.
Bir veri bilimcisi olarak öne çıkmak için, en son araçları ve teknolojileri öğrenmek için zamana ayak uydurmanız, ayrıca ilgili programlama dillerinde eğitime yatırım yapmanız ve karmaşık modellerinizi müşterilere ve işletmelere kısaca açıklama yeteneğine sahip olmanız gerekir. İş kavramlarına hakim olma ihtiyacı hissediyorsanız, her zaman stratejik seviyeye geri dönebilirsiniz.
Sonuç
Bu makalede bahsedilen kariyer yolu, kişisel deneyimlerime ve çeşitli alanlarda başarılı profesyonellerle yaptığım tartışmalara dayanmaktadır. Çevrimiçi ücretsiz kaynakları kullanarak ve doğru stratejiyi benimseyerek, istediğiniz herhangi bir role kolayca geçiş yapabilirsiniz. Umarım bu makale kariyer gidişatınızı belirlemenize yardımcı olur.
Bu konuyla ilgili herhangi bir düşünceniz veya öneriniz varsa, lütfen aşağıdaki yorumlarda bize bildirin!
Orjinal başlık:
İş Analitiğinde Kariyer Yolları - Veri Bilimi Dünyasında Sonraki En İyi Rolünüzü Planlayın
Orijinal bağlantı:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/career-paths-business-analytics-role-data-science/
Çevirmen Profili
Doğu Kuzey Amerika'da son sınıf öğrencisi olan Nicola, siyaset ve verileri seven bir işletme öğrencisi. Boş zamanlarımda akademik belgeleri çevirerek, tatillerde farklı yerlere seyahat ederek, parfüm ve cilt bakımı okuyarak bilgimi genişletiyorum. Gelecekteki daha fazla veri bilimcisini tanımayı umarak veritabanı analizi ve benzeri şeyler de yapıyorum.
