Analityk big data – czym się zajmuje, jak nim zostać? 

Analityk danych to jeden z najbardziej przyszłościowych zawodów. Specjalista ten stoi na pierwszej linii frontu w walce o zrozumienie i wykorzystanie ogromnych ilości informacji generowanych przez współczesne technologie. Dzięki interpretacji złożonych zbiorów danych przedsiębiorstwa mogą podejmować lepsze decyzje strategiczne i operacyjne, a także optymalizować procesy. Jak zostać analitykiem danych? 

Kim jest analityk big data? 

Analityk Big Data to specjalista odpowiedzialny za przetwarzanie i analizę dużych ilości danych, które przekraczają możliwości tradycyjnego przetwarzania danych. Osoba na tym stanowisku wykorzystuje zaawansowane narzędzia i technologie do przetwarzania danych, często oparte o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Poprzez zastosowanie różnorodnych metod i algorytmów, analityk Big Data dokonuje ekstrakcji wartościowych wniosków z zestawów danych, które mogą być zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne.

Głównym celem pracy analityka jest interpretacja przetworzonych danych, co umożliwia tworzenie szczegółowych raportów i analiz. Te dokumenty są niezbędne dla osób decyzyjnych w organizacji, umożliwiając im podejmowanie świadomych decyzji biznesowych opartych na rzetelnych i aktualnych danych. Analityk Big Data musi więc posiadać umiejętność syntetycznego myślenia oraz zdolność do przekładania skomplikowanych zależności danych na konkretne, zrozumiałe i aplikowalne wnioski biznesowe.

Efektywność w tej roli zależy nie tylko od umiejętności technicznych, takich jak programowanie czy obsługa baz danych, ale również od kompetencji analitycznych i zdolności do rozumienia potrzeb biznesowych. Analityk musi również wykazywać się zdolnościami komunikacyjnymi, by skutecznie dzielić się wiedzą i wynikami swojej pracy z innymi działami organizacji.

Specjalista od analizy danych – jakie umiejętności techniczne są pożądane? 

Analityk big data to specjalista, która analizę danych powinien mieć w małym palcu. Oprócz tego przydadzą się również inne umiejętności, a szczególnie techniczne. 

• Umiejętności analityczne – fundamentalne dla tego zawodu jest zdolność do logicznego myślenia i wnioskowania. Analityk musi potrafić analizować złożone zestawy danych, identyfikować wzorce, trendy oraz anomalie, które mogą nie być oczywiste na pierwszy rzut oka.

• Umiejętności techniczne – znajomość narzędzi i technologii do analizy danych jest niezbędna. Wśród nich znajdują się języki programowania takie jak Python lub R, systemy baz danych, platformy do przetwarzania danych typu Hadoop oraz narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau czy PowerBI.

• Umiejętności komunikacyjne – analityk big data musi efektywnie komunikować skomplikowane koncepcje i wyniki analiz w sposób zrozumiały dla osób niebędących ekspertami w dziedzinie danych. To obejmuje tworzenie raportów, prezentacji oraz uczestnictwo w spotkaniach strategicznych, gdzie komunikacja wyników musi być jasna i przekonująca.

• Zdolności interpretacyjne – specjalista powinien umiejętnie interpretować wyniki analiz, przekładając je na konkretne, mierzalne rekomendacje biznesowe. Konieczne jest zrozumienie, jak dane odpowiadają na konkretne pytania biznesowe lub potwierdzają bądź zaprzeczają tezom. 

• Zdolność pracy w zespole – praca analityka często odbywa się w ramach zespołów projektowych lub działów analitycznych. Współpraca z innymi specjalistami od danych, jak i z zespołami biznesowymi czy IT, jest codziennością, wymagającą dobrej organizacji pracy i umiejętności pracy zespołowej.

  Do góry

  Z jakich technologii korzysta specjalista zajmujący się analizą danych? 

  Wśród technologii big data wykorzystywanych przez analityków danych to właście Hadoop stanowi podstawę. Jest on otwartoźródłowym frameworkiem zaprojektowanym do przetwarzania ogromnych ilości danych w rozproszonych środowiskach. Składa się z Hadoop Distributed File System (HDFS), który efektywnie zarządza przechowywaniem danych, oraz z MapReduce, mechanizmu programistycznego ułatwiającego przetwarzanie danych poprzez ich mapowanie i redukcję.

  Dopełnieniem ekosystemu Hadoop są narzędzia, a dokładnie Hive, które umożliwia tworzenie zapytań i zarządzanie danymi przy użyciu języka podobnego do SQL, oraz Pig, platforma umożliwiająca analizę dużych zbiorów danych za pomocą skryptów.

  Istotna jest znajomość baz danych NoSQL, takich jak Cassandra, MongoDB czy Redis. Cassandra zapewnia wysoką skalowalność i odporność na awarie, idealna dla aplikacji wymagających szybkiego dostępu do dużych ilości danych. MongoDB, jako dokumentowa baza danych, jest szczególnie przydatna w aplikacjach, gdzie konieczny jest szybki zapis i odczyt danych o złożonej strukturze. Redis, działając jako baza danych typu klucz-wartość, jest używany do zarządzania sesjami użytkowników, cache’owania oraz jako system kolejek. Technologie mające umiejętność uczenia maszynowego pozwalają na analizowanie danych o wiele szybciej, dzięki czemu specjaliści pracują o wiele efektywniej. Analityk danych powinien poznać przynajmniej podstawowe narzędzia, zanim zacznie swoją ścieżkę kariery. 

Praca analityka big data – jak wygląda w praktyce? 

Praca w dziedzinie Big Data jest zróżnicowana i obejmuje szerokie spektrum działań związanych z danymi w różnych branżach. Zawód analityka danych w sektorze finansowym, gdzie wykorzystuje się Big Data do analizy rynkowej, prognozowania trendów oraz zarządzania ryzykiem, jest przykładem na to, jak kluczowa może być analiza danych w podejmowaniu strategicznych decyzji finansowych.

W sektorze opieki zdrowotnej, analitycy danych wykorzystują swoje umiejętności do usprawnienia opieki medycznej poprzez optymalizację procesów i kosztów, co pokazuje, jak technologie danych mogą przyczynić się do poprawy jakości życia pacjentów. Natomiast w handlu i e-commerce, analiza danych klientów pozwala na dostosowanie ofert, optymalizację cen oraz prognozowanie popytu, co jest istotne dla zwiększenia efektywności operacyjnej i satysfakcji konsumentów.

Sektor energetyczny korzysta z big data do monitorowania i przewidywania zużycia energii, co pomaga w efektywnym zarządzaniu zasobami i infrastrukturą energetyczną. W branży transportowej analiza danych odgrywa fundamentalną rolę w optymalizacji logistyki i planowaniu przyszłych potrzeb infrastrukturalnych, co jest istotne dla zapewnienia płynności i efektywności przepływu towarów i usług.

Praca w big data ma również swoje zastosowanie w naukach przyrodniczych, gdzie pozwala naukowcom analizować skomplikowane zbiory danych, wspomagając badania i nowe odkrycia. To pokazuje, że umiejętności analityczne i technologiczne mogą mieć szeroki wpływ na różne aspekty życia i gospodarki.

Jak zostać analitykiem big data? 

Aby zostać analitykiem big data, konieczne jest odpowiednie przygotowanie edukacyjne oraz rozwijanie specjalistycznych umiejętności. Większość analityków w tej dziedzinie rozpoczyna swoją karierę od ukończenia studiów wyższych, preferowanym kierunkiem jest tutaj informatyka. Takie kształcenie dostarcza solidnych podstaw teoretycznych w zakresie przetwarzania danych, analizy statystycznej oraz programowania.

Poza formalną edukacją przyda się zdobywanie praktycznych umiejętności w pracy z narzędziami i technologiami. Obejmuje to naukę języków programowania stosowanych w analizie danych, takich jak Python czy R, a także familiarizację z systemami baz danych i technologiami takimi jak Hadoop czy Spark. Równie ważne jest rozwijanie umiejętności wizualizacji danych i posługiwanie się narzędziami do tworzenia dashboardów i raportów, takimi jak Tableau czy PowerBI. Specjalista o odpowiednich kompetencjach o wiele łatwiej znajdzie pracę jako analityk danych.