Svatý grál jménem datová analýza
Za každým důležitým rozhodnutím hledej data. Poznej obor datové analýzy a zjisti, jak se uplatnit a co musíš umět.
Za každým důležitým rozhodnutím hledej data. Grafy, reporty, trendy… Úkolem je dobře předpovědět chování cílové skupiny a díky tomu předběhnout konkurenci. Datová analýza se stává středobodem tohoto procesu – a zkušený datový analytik zase čím dál cennějším kolegou.
Virtuální bitevní pole
V datech jsou uložené informace a právě informace jsou jednou z nejcennějších komodit dnešní doby. Čím lépe dokáže firma analyzovat data, tím víc kvalitních informací získá a využije ke zlepšení svých služeb nebo produktů. Možná díky tomu jako první vyřeší nějaký zákaznický problém nebo dobře investuje. V každém případě bude o krok napřed – a to je nezbytná součást úspěchu.
Je pochopitelné, že firmy a další instituce chtějí sbírat čím dál víc dat a těžit z nich relevantní informace. To dnešní technologie umožňují. Problémem je však nedostatek odborníků, kteří nasbíraná data kvalitně zpracují a vyhodnotí. Ty nám totiž samy o sobě nic neřeknou. Ale takový datový analytik, to už je jiná. Je zodpovědný za podrobnou analýzu, návrh řešení daného problému nebo predikcí.
Paradoxem je, že řešení představuje i velké nebezpečí: špatně provedenou analýzu. Stačí málo a firma najednou pracuje s nerelevantními nebo nepravdivými informacemi a provádí chybná rozhodnutí, která zvyšují náklady a nepřinášejí výsledky.
Jak se tomu vyhnout? Logicky je potřeba někdo, kdo si umí poradit s daty – a tak se zvyšuje poptávka po lidech s odpovídajícími schopnostmi. Jenže experti se těžko hledají a udržet si je ve firmě je ještě větší oříšek. Co s tím?
Datový křižák
Cesta k datové analýze je mnohem jednodušší než k vývoji softwaru. Pro získání první práce v oboru klidně stačí půl roku intenzivního studia. Pro začátek musí člověk splňovat tři obecné předpoklady: mít motivaci, ochotu se učit a být připravený na časovou investici. Ještě je potřeba trochu angličtiny a umět se (běžně) domluvit s počítačem. To z datové analýzy dělá přístupnou oblast, která nevyžaduje žádné nadpřirozené schopnosti.
Po technické stránce je nutné znát základy SQL, protože je to nejpoužívanější dotazovací jazyk pro manipulaci s daty. Dál se hodí zkušenosti s VBA v Excelu, Tableau nebo znalosti určitých Python knihoven (třeba pandas nebo matplotlib), které se naučíš i na našem Python kurzu. SQL je ale klíčem k datům. Se vším ostatním se člověk v práci postupně seznámí, když každý den řeší praktické úkoly.
Co ten expert vlastně dělá?
Datový analytik dokáže získat informace pro podporu rozhodování. Zpracovávat data můžete na různých pozicích.
- Analytik začátečník může reportovat, tedy transformovat data do přehledných tabulek a grafů.
- Pokročilejší analytici pak využívají data k vyhodnocování matematických a statistických modelů, které představují nějaký problém.
- Specialisté se pak můžou úzce zaměřit například na zpracování velkých dat (Hadoop, Spark), jejich automatizaci nebo vizualizaci.
Možnosti pro uplatnění jsou prakticky neomezené. Finanční sektor, zdravotnictví nebo třeba lingvistika. Analýza dat se využívá skoro ve všech známých oborech a její nástroje jsou univerzální. Všechna zaměření a úrovně datových analytiků však spojuje odpovědnost za kvalitu zpracovaných dat. Analytik si vždy musí být jistý, že používá relevantní data k řešenému problému.
A nejsou v tom lepší stroje?
Dá se očekávat, že se některé úkoly datových analytiků (například reporting) budou postupně automatizovat. Hlavním úkolem datového analytika je však pochopit zadaný problém, dodat kvalitně zpracovaná data a interpretovat je tak, aby problém vyřešil nebo pomohl se strategickým rozhodnutím. A tuto schopnost si v blízké budoucnosti ponechají jen lidé.
Stroje budou skvělým pomocníkem, který nás ale kompletně nenahradí. Dá se to říct i jinak – datová analýza je asi z 85 % technická činnost a zbylých 15 % je kreativní práce. A ta kreativní část je přesně to, co rozlišuje člověka od stroje a dobrého analytika od špatného.
Líbila by se ti kariéra datového analytika? Můžeš začít s námi – Datová Akademie je 12týdenní prezenční kurz, který tě připraví na první zaměstnání v oboru.
Marián Hurta
Marián je CEO a spoluzakladatel ENGETA. S kolegy pro tebe připravuje články na různá témata z oblasti IT.Související články
Co je to scrum a jaké jsou scrum ceremonie
Scrum je agilní metodika, která by členům týmu i projektu samotnému měla ulehčit život. V čem jsou výhody a proč by ti scrum neměl být cizí?
Webinář: Agile v testingu
Podívej se na záznam webináře, ve kterém jsme se zaměřili na téma agile v testingu a podrobněji probrali témata jako scrum nebo druhy testů.