Популярный ажиотаж, созданный во всем мире в 2022 году, — это данные. Популярными ролями, занимающимися анализом данных, являются инженеры данных, аналитики данных и специалисты по данным. Здесь я собираюсь разобрать разницу между их ролью и их обязанностями в отраслях с помощью вариантов использования в бизнесе.
Давайте рассмотрим компанию электронной коммерции xxx, которая продает различные товары своим потребителям. В этой статье я собираюсь написать о том, как анализ данных помогает отрасли добиться максимальной рентабельности инвестиций благодаря решениям, основанным на данных.
Генеральный директор компании xxx хочет знать их статус продаж и поведение клиентов при взаимодействии с приобретенными ими продуктами, поэтому он нанял трех разных людей, которые являются экспертами в своих областях: инженеров данных, аналитиков данных и ученых данных, чтобы решить его бизнес-вопросы. .
- Какой продукт продается больше всего за последние 5 лет и как изменилось поведение клиентов со всеми их продуктами?
- Чтобы определить уровень удовлетворенности клиентов, какие продукты и регионы оцениваются лучше всего?
- Приближается фестивальный сезон, в каком регионе и будут ли у продукта высокие продажи?
Инженер данных
Data Engineer — это человек, который отвечает за работу с огромным объемом данных, содержащих как структурированные, так и неструктурированные данные. Скажем, например, разработчик приложения, который разрабатывает систему для вашей компании, выполняет запрос и получает данные из базы данных, что каким-то образом решает проблему, но это не идеальный способ сделать это. Производительность приложения не должна снижаться, если она упадет, это повлияет на качество обслуживания клиентов. Для этого компания нанимает инженера данных, который является специалистом в области технологий баз данных.
Тот, кто проектирует архитектуру базы данных и извлекает данные из разных источников, включая как структурированные, так и неструктурированные. Также преобразует их в требуемую схему и загружает данные в хранилище данных методом ETL (Extract Transform Load). Инженер данных, который также очищает и нормализует данные для анализа данных. Нужно хорошо разбираться в языках программирования, таких как python, java и т. д.
Основные компетенции:моделирование данных и хранение данных
Инструменты ETL:Informatica, Talend, SAS, Apache NIFI, Apache Airflow
Программирование: Python, Java, Scala
База данных: SQL (MySQL), база данных без SQL, mongodb, если данные становятся большими, необходимо знать Big Data, Hadoop, kafka, Spark.
Аналитик данных
Как только данные находятся в хранилище, нам нужен аналитик данных, чтобы выполнить анализ, чтобы ответить на вопрос. Аналитик данных должен очень хорошо разбираться в предметной области, чтобы понимать бизнес-требования от руководителей высшего уровня, таких как бизнес-менеджер, технический директор и генеральный директор. Аналитик данных также может выполнить небольшую очистку данных и преобразование на основе бизнес-вопросов. Выполните анализ данных, найдите идеи и шаблоны из данных. Подготовьте информационную панель и представьте свои выводы высшему руководству и ответьте на их дополнительные вопросы.
Согласно упомянутому выше, аналитик данных может ответить на два вопроса о бизнес-вариантах.
Основные компетенции:Advanced Excel (сводные таблицы, Vlookup, VBA), статистика, знание предметной области,обработка данных, информационные панели.
Программирование: Python, R
База данных: SQL(MySQL), база данных без SQL, mongodb
Инструменты ETL:Informatica, Talend, SAS, Apache NIFI, Apache Airflow — не обязательно, но полезно
Корпоративные инструменты бизнес-аналитики: Power BI, Tableeau и т. д.
Ученый по данным
Третий вопрос о бизнес-вариантах относится к прогнозной аналитике. Человек, который прогнозирует будущее, создавая модель машинного обучения, известен как специалист по данным. Почти аналитик данных и специалист по данным выполняют одну и ту же роль, но специалист по данным должен хорошо разбираться в статистике и языках программирования. Высококвалифицированный специалист по очистке данных и исследованию данных. Чтобы построить модель машинного обучения, необходимо хорошо разбираться в таких навыках, как обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение. Также важны навыки визуализации.
Чтобы ответить на вопрос о третьем примере использования в бизнесе, специалист по обработке и анализу данных должен уметь строить модели, которые предсказывают и отвечают, в каком регионе и какой продукт будет продаваться в будущем.
Основные компетенции: Машинная модель лидерства, НЛП, глубокое обучение, статистика
Программирование: Python, R (библиотеки Python — Numpy, Pandas, Matplotlip, seaborn)
База данных: SQL(MySQL), база данных без SQL, mongodb
Корпоративные инструменты бизнес-аналитики: Power BI, Tableeau и т. д.
Примечание. Приведенная ниже компенсация для уровня организации может варьироваться в зависимости от страны.
Данные взяты с сайта glassdoor.com
Инженер данных — в Индии — 8 лакхов рупий в год — в США — 110 000 долларов США в год
Аналитик данных — в Индии — 6 лакхов рупий в год — в США — 67 000 долларов США в год
Инженер данных — в Индии — 8 лакхов рупий в год — США — 113 000 долларов США в год
