What To Know Before Recruiting An Analyst To Handle Company Data

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Het groeitempo waarmee de wereldeconomieën groeien en zich ontwikkelen dankzij nieuwe technologieën op het gebied van informatiegegevens en -analyse betekent dat bedrijven zich dienovereenkomstig moeten voorbereiden. Als gevolg van de voordelen van bedrijfsanalysesgroeit de vraag naar data-analisten snel.

Het Bureau of Labor Statistics meldt dat de rol van onderzoeks- en data-analisten de komende acht jaar naar verwachting met maar liefst 23% zal groeien. Dat is een duizelingwekkende stijging vergeleken met de meeste andere sectoren. Naarmate de wereld en haar technologieën veranderen, zullen ook de behoeften veranderen zoals gedicteerd door de eisen van bedrijven en hun adoptie van nieuwe technologieën en technieken.

Met deze veranderingen komt de uitdaging om te begrijpen hoe je de informatie kunt verzamelen, beheren en begrijpen verzamelde data in diverse markten. Met de introductie en het gebruik van machinaal leren maakt AI-technologie grotere efficiëntie mogelijk met betrekking tot gegevens en de inzichten die in de informatie zijn ingebed.

Met zo'n grote vraag naar data-analyse en mensen die bekwaam en ervaren genoeg zijn om dit allemaal effectief te begrijpen, betekent dit dat er een tekort aan werknemers van bepaald kaliber zal zijn.

Hier is een korte lijst met suggesties om de werving voor die rol te informeren.

De rol van een effectieve analist

Data-analisten zijn verantwoordelijk voor het verzamelen, beheren, analyseren en interpreteren van de verzamelde big data. Ze doen dit om bedrijven waardevolle inzichten te bieden in hoe ze beslissingen moeten nemen door trends te ontcijferen die voortkomen uit interne en externe krachten in een bedrijf.

Analisten bereiken dit door het gebruik van een verscheidenheid aan hulpmiddelen, meestal computersystemen met behulp van AI, om het verzamelen en interpreteren te automatiseren. Er is tegenwoordig veel vraag naar data-analisten in bijna elke branche, van verkoop, marketing tot zelfs de gezondheidszorg.

Als bedrijf creëert elke klantinteractie met die dienst markeringen en patronen die, wanneer ze gecombineerd worden, een verhaal vertellen over hoe dat bedrijf, zijn klanten, producten en systemen samenwerken en elkaar en de gezondheid van de organisatie beïnvloeden.

Hoewel er softwaresystemen zijn die gedeeltelijk het werk van een analist kunnen vervullen, zijn de inzichten die een scherpe en ervaren geest kan genereren suggesties over wat te doen met de informatie, in plaats van alleen maar een set van gegevens. Voordat u echter aan het wervingsproces begint, zou het nuttig zijn om te bepalen welk type gegevens uw bedrijf beheert.

Drie verschillende analisten

Data-analyse als geheel is een zeer breed concept dat kan en moet worden opgesplitst in drie afzonderlijke, meer specifieke categorieën: Datawetenschapper, Data Engineer en Data-analist. Dit zijn de verschillen, in het algemeen.

Gegevens Scientist

Deze medewerkers zijn programmeurs en analisten samen. Dit type analist moet over een breed scala aan vaardigheden beschikken, maar wel een basis hebben in wiskunde en analytische vaardigheden, en in staat zijn deze te combineren tot nuttige conclusies. Normaal gesproken zal deze rol aansluiten bij andere functies, dus teamwerk en presentatievaardigheden zijn geweldige dingen om naar te zoeken.

Data Engineer

Deze mensen zijn gespecialiseerd in programmeren. Ze gebruiken een groot aantal IT-hulpmiddelen om de databases te ontwerpen en te bouwen waarin de analytische oplossingen worden opgeslagen en ondersteund, terwijl ze samenwerken met het management op afdelingen die verder gaan dan de IT-rollen.

Data-analisten

In sommige opzichten een combinatie van de laatste twee rollen, maar met de nadruk op de analyse, synthese en presentatie van de inzichten die uit die gegevensverzameling zijn verzameld.

Vaardighedensets waar u naar moet zoeken

Bij het aangaan van het wervingsproces voor een data-analist zijn er een aantal vaardigheden waar u op moet letten bij het verkleinen van de pool van opties.

Datamodellering zal ertoe leiden dat een bedrijf, gedeeltelijk, normen gaat bepalen. Het is dus belangrijk dat iemand begrijpt hoe hij deze bevindingen accuraat en duidelijk op bruikbare manieren kan presenteren. Het vermogen om op kunstzinnige wijze weer te geven en uit te leggen hoe de verzamelde gegevens de effectiviteit van een bedrijf overbrengen, zou een standaardvaardigheid moeten zijn.
Een data-analist zal veel verschillende systemen en softwareprogramma's effectief moeten kunnen gebruiken om die gegevens te verzamelen en te analyseren in zinvolle acties. Vertrouwen in software die toonaangevend is in de sector en in standaarden is van cruciaal belang.
Een gemiddeld begrip van Structured Query Language (SQL), een standaardtaal onder databasesystemen zoals Oracle, Microsoft SQL en My SQL, is een minimumvereiste voor data-analisten.

Hoewel er veel andere vaardigheden zijn die in combinatie nuttig en nuttig zouden kunnen zijn, zou die lijst meer moeten worden afgestemd op het bedrijf, de werknemers die al in dienst zijn en de potentiële gaten die moeten worden opgevuld. Verder onderzoek zal helpen om een diepere verduidelijking te formuleren over wat en waar de juiste persoon voor de baan te vinden is.