Dataanalytiker

Organisationer inom alla branscher förlitar sig alltmer på data för att fatta kritiska affärsbeslut – vilka nya produkter som ska utvecklas, nya marknader att expandera till, nya investeringar att göra och vilka nya (eller befintliga) kunder som ska prioriteras. De använder också data för att identifiera ineffektiviteter och andra affärsproblem som behöver åtgärdas.

I dessa organisationer är dataanalytikerns uppgift att tilldela ett numeriskt värde till dessa viktiga affärsfunktioner så att prestationer kan bedömas och jämföras över tid. Men jobbet handlar om mer än att bara titta på siffror: En analytiker behöver också veta hur man använder data för att möjliggöra mer välgrundade beslut inom organisationen.

Vad är analys?

Analys kombinerar teori och praktik för att identifiera och kommunicera datadrivna insikter som gör det möjligt för chefer, intressenter och andra beslutsfattare i en organisation att fatta mer välgrundade beslut. Erfarna dataanalytiker betraktar sitt arbete i ett större sammanhang, inom sin organisation och med hänsyn till en rad externa faktorer. Analytiker kan också ta hänsyn till den konkurrensutsatta miljön, interna och externa affärsintressen och avsaknaden av vissa datamängder i de databaserade rekommendationer de ger till intressenter.

En masterexamen i professionell analys förbereder studenter för en karriär som dataanalytiker genom att täcka koncept som sannolikhetsteori, statistisk modellering, datavisualisering, prediktiv analys och riskhantering i ett affärssammanhang. Dessutom utrustar en masterexamen i analys studenter med de programmeringsspråk, databasspråk och programvaror som är avgörande för en dataanalytikers dagliga arbete.

Typer av dataanalys

Fyra typer av dataanalys bygger på varandra för att ge ökat värde till en organisation:

• Beskrivande analys undersöker vad som hände i det förflutna: månatliga intäkter, kvartalsförsäljning, årlig webbtrafik och så vidare. Dessa typer av resultat gör det möjligt för en organisation att identifiera trender.
• Diagnostisk analys undersöker varför något hände genom att jämföra beskrivande datamängder för att identifiera beroenden och mönster. Detta hjälper en organisation att fastställa orsaken till ett positivt eller negativt resultat.
• Prediktiv analys försöker bestämma sannolika utfall genom att identifiera tendenser i beskrivande och diagnostiska analyser. Detta gör det möjligt för en organisation att vidta proaktiva åtgärder – till exempel kontakta en kund som är osannolik att förnya ett kontrakt.
• Preskriptiv analys försöker identifiera vilka affärsåtgärder som bör vidtas. Denna typ av analys ger betydande värde genom att kunna hantera potentiella problem eller ligga steget före branschtrender, men kräver ofta användning av komplexa algoritmer och avancerad teknik som maskininlärning.

Viktiga ansvarsområden för en dataanalytiker

Svaret på frågan "Vad gör en dataanalytiker?" varierar beroende på organisationens typ och i vilken utsträckning ett företag har anammat datadrivna beslutsfattande metoder. Generellt sett inkluderar de uppgifter som dataanalytiker utför dagligen följande:

• Designa och underhålla datasystem och databaser; detta inkluderar att åtgärda kodningsfel och andra datarelaterade problem.
• Extrahera data från primära och sekundära källor, sedan omorganisera datan i ett format som lätt kan läsas av människor eller maskiner.
• Använda statistiska verktyg för att tolka datamängder, med särskild uppmärksamhet på trender och mönster som kan vara värdefulla för diagnostiska och prediktiva analysinsatser.
• Visa betydelsen av deras arbete i samband med lokala, nationella och globala trender som påverkar både organisationen och branschen.
• Förbereda rapporter för ledningen som effektivt kommunicerar trender, mönster och förutsägelser med relevant data.
• Samarbeta med programmerare, ingenjörer och organisationsledare för att identifiera möjligheter till processförbättringar, rekommendera systemändringar och utveckla policyer för datastyrning.
• Skapa lämplig dokumentation som gör det möjligt för intressenter att förstå stegen i dataanalysprocessen och duplicera eller replikera analysen vid behov.

Vilka färdigheter behöver du för att bli dataanalytiker?

En framgångsrik dataanalytiker har en kombination av tekniska färdigheter och ledarskapsförmågor.

Tekniska färdigheter inkluderar kunskap om databasspråk som SQL, R eller Python; kalkylbladsverktyg som Microsoft Excel eller Google Sheets för statistisk analys; och datavisualiseringsprogram som Tableau eller Qlik. Matematiska och statistiska färdigheter är också värdefulla för att samla, mäta, organisera och analysera data med dessa vanliga verktyg.

Ledarskapsförmågor förbereder en dataanalytiker för att slutföra beslutsfattande och problemlösande uppgifter. Dessa förmågor gör det möjligt för analytiker att tänka strategiskt om den information som hjälper intressenter att fatta datadrivna affärsbeslut och att kommunicera värdet av denna information effektivt. Till exempel förlitar sig projektledare på dataanalytiker för att spåra de viktigaste mätvärdena för sina projekt, diagnostisera problem som kan uppstå och förutsäga hur olika handlingsalternativ kan lösa ett problem.

Dataanalys vs. datavetenskap vs. affärsanalys

Skillnaden mellan vad en dataanalytiker gör jämfört med en affärsanalytiker eller en datavetare handlar om hur de tre rollerna använder data.

• Dataanalytikern fungerar som en grindvakt för en organisations data så att intressenter kan förstå data och använda den för att fatta strategiska affärsbeslut. Det är en teknisk roll som kräver en kandidatexamen eller masterexamen i analys, datormodellering, vetenskap eller matematik.
• Affärsanalytikern verkar i en strategisk roll fokuserad på att använda informationen som en dataanalytiker avslöjar för att identifiera problem och föreslå lösningar. Dessa analytiker har vanligtvis en examen i ett ämne som företagsekonomi, ekonomi eller finans.
• Datavetaren tar datavisualiseringar skapade av dataanalytiker ett steg längre, genom att granska datan för att identifiera svagheter, trender eller möjligheter för en organisation. Denna roll kräver också en bakgrund inom matematik eller datavetenskap, tillsammans med viss studie eller insikt i mänskligt beteende för att göra informerade förutsägelser.

I startups och andra små organisationer är det inte ovanligt att en dataanalytiker tar på sig vissa av de prediktiva modellerings- eller beslutsfattande ansvar som annars kan tilldelas en datavetare.