データと分析の才能を伸ばす方法

公開: 2021-11-25

企業はますます多くのデータサイエンティスト、アナリスト、人工知能の専門家を採用していますが、その仕事にどの資格が必要かについてのコンセンサスはほとんどありません。

データサイエンティストは、統計、オープンソースコーディング、またはデータに基づくビジネス上の問題の解決に重点を置く場合があります。 これらすべてのスキルを最高レベルで備えたデータサイエンティストユニコーンを見つける現実的なチャンスはありませんでした。

ポジションの人気と需要が高まるにつれ、ますます多くの専門家が自分の役割を説明するためにそれを使用し始めています。 その結果、大学は需要を満たすためにデータサイエンスと分析の何百もの新しいプログラムを作成しました。

しかし、これらのプログラムは教えるスキルが大きく異なり、一部の大学は異なる重点を置いた複数のプログラムを提供しています。 データサイエンティストやクオンツアナリストなどの役職は、新入社員であろうと経験豊富であろうと、従業員の能力を正確に描写している可能性は低いです。

組織全体でデータと分析に必要なさまざまなタイプの役割と必要なスキルを標準化するためのイニシアチブが進行中ですが、それらはまだ初期段階にあります。 これらのイニシアチブは良い考えですが、新しい標準を開発するプロセスには何年もかかる場合があります。

その間、雇用主は、彼らが持っている、そして必要とするさまざまなタイプの分析作業の分類と認証に集中する必要があります。

データチームは、大学とのパートナーシップを通じて人材プールを拡大し、組織内で従業員を育成するためのコミュニティを構築および育成することからも恩恵を受けます。 運用の改善とデジタルイノベーションの実現を目指す企業は、次の手順に従う必要があります。

データ分析スキル

データサイエンティストは、分析するデータの種類や分析作業の範囲と規模に応じて、さまざまなスキルを持っている必要があります。 それにもかかわらず、分析の専門家は成功するためにさまざまなスキルを持っている必要があります。 データサイエンティストによると、彼らの時間の大部分はデータのクリーニングと集約に費やされています。

その結果、組織は多くの場合、さまざまなソースから非構造化データを収集する必要があります。 最新のデータベースとデータ分析ツールのほとんどは構造化データのみをサポートしているため、そのようなデータを理解する作業は困難です。

さらに、データサイエンティストは、さまざまなソースからデータセットを収集するために19%の時間を費やしています。 テクノロジーに精通した企業は、業界固有の指標に関連するデータを収集して、市場インテリジェンスを更新し、同業他社に対するパフォーマンスをベンチマークするのが一般的です。

ビッグデータの時代では、組織は米国労働統計局、Webベースのデータプラットフォーム、市場調査会社などの政府機関から信頼できる情報を簡単に見つけることができます。

データ分析を有効に活用する方法

ほとんどの企業がデータサイエンティストの軍隊を持っている必要はなく、最先端の分析技術を使用する必要もありません。 最も重要なことは、主要な商業的および運用上の問題を解決する分析を開発することです。

幸いなことに、安価ですぐに利用できるツールがあります。 処理能力も同じです。 一方、企業はこれまでになく速い速度で商業的に関連するデータを収集しており、すでに大量のデータを保存しています(ただし、分析はしないでください)。

ほとんどの場合、企業は、個々のビジネスニーズに合った方法でこれらの機能を使用するための明確な戦略と運用モデルを欠いています。 このような取り組みには、次の3つの要素があります。

ビジネスの専門知識と高度な分析手法およびアプリケーションの組み合わせに習熟している人

分析の専門知識とビジネス上の問題の理解を、証拠に基づいた実用的な洞察に変換します

組織は、分析の専門家(必ずしもデータサイエンティストである必要はありません)の小さなチームを編成して、内部のトレーニングと支援を受けて、適切な分析ツールと手法を開発および展開する必要があります。

その結果、これら2つの要素により、企業は技術的スキルと商業的思考の間のギャップを埋めることができます。

データ分析チームの役割

  • データエンジニア

    大規模なデータのコンパイル、保存、分析は、データエンジニアの主な任務の1つです。 データサイエンティストは、さまざまなプログラムを通じて生データを収集し、データサイエンティストによる分析に使用できるデータに変換します。

    このプロセスにはデータエンジニアが不可欠です。 収集されたデータを、それらがなければチームの他のメンバーにとって有用な情報に変換することはできません。

  • データサイエンティスト

    データサイエンティストは、高度な数学と統計を利用して実行可能な予測を行う責任があります。 データサイエンティストの仕事を使用して、会社の幹部は実用的な計画を立てることができます。

    これらの予測は、売上を増やし、現在の顧客ベースを維持し、新しい顧客ベースを獲得する方法に向けられている可能性があります。

  • データアナリスト

    このスペシャリストの役割は非常に重要です。 調査結果は、技術者以外のチームが理解できる言語に翻訳されます。 レポートは、科学者が見つけたものと彼らの解釈を組み合わせたものです。 データをクリーンアップして解釈することにより、データアナリストは質問に答えて問題を解決できるようになります。

  • ビジネスアナリスト

    ビジネスアナリストはそれ以上のことをします。 データとその洞察力が一体となって、ITスペシャリストとビジネスチームの所有者および経営幹部との間のギャップを埋めるのに役立ちます。 アナリストは、簡単に理解できないものや用語を理解できないものの解釈を支援できます。

    彼らの洞察を通じて、組織が次のステップを計画する方法や、組織が行う必要のある方向性の変更についての情報を提供できます。

完璧なデータ分析チームを構築する際の3つの考慮事項

  1. 私のデータチームはどのくらいの大きさである必要がありますか?

    データチームの規模を決定する際には、いくつかの要因を考慮する必要があります。 会社が大きくなればなるほど、より多くのデータをマスターする必要があります。 チームが大きくなればなるほど、データ主導型の会社になります。

    次の質問を検討してください。

    • どのくらいの量のデータが生成されていますか?
    • チームは一度に複数のプロジェクトに取り組みますか?
    • データチームの目的は何ですか?
    • 彼らは誰に報告しますか?
  1. チームは一元化されますか?

    一部のモデルには、一元化されたデータチームがあります。 組織は単一のチームによって提供されます。 他のモデルには、一元化されたデータチームがありません。 個々の部門は、プロセス、従業員、およびリソースを所有しています。 他の部門は両方の組み合わせを使用します。

    理想的な構造はありません。 各組織には、データの依存関係に応じて独自の組織が必要です。 それが重要な考慮事項であるという事実は残っています。 データガバナンスプロセスに大きな影響を与える可能性があります。

  1. 組織のデータ戦略はありますか?

    組織がデータにどの程度依存するかを判断するには、ロードマップが必要です。 たとえば、すべてのビジネスアクティビティがデータによって推進されている場合、データインフラストラクチャは重要である必要があります。

    重要な分析には、プロセス、ツール、および専門家が必要です。 たとえば、重要なビジネス上の意思決定がデータに裏付けられているが、分析なしでより小さく、それほど重要ではない意思決定が毎日行われる場合、そのような大規模なチームは必要ないかもしれません。

最終的な考え

データ分析の才能は、ビジネスのすべてのレベルで不足しています。 エントリーレベルとシニアの両方のポジションを埋めることは困難です。 新興経済国には資格のある労働者が不足しているため、オフショアリングはこの問題の解決策ではありません。

雇用主は、最高の分析リーダーを採用し、維持するためのさまざまな戦略が必要になります。 この権利を実行する人は、競合他社よりも優位に立つことができます。