Специалист по работе с большими данными в бизнес-анализе (аналитик Big Data/инженер Big Data)
Аналитик больших данных - это универсальный специалист, который обладает знаниями в математике, статистике, информактике, компьютерных науках, бизнесе и экономике. Аналитик Big Data изучает большие массивы данных, содержащие разрозненную информацию, например, результаты исследований, рыночные тенденции, предпочтения клиентов и пр. Исследование и анализ такой информации может привести к новым научным открытиям, повышению эффективности работы компании, новым возможностям получения дохода, улучшению обслуживания клиентов и т.д. Основное умение специалистов по изучению данных – это видеть логические связи в системе собранной информации и на основании этого разрабатывать те или иные бизнес-решения, модели. Аналитики Больших данных должны уметь извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, и анализировать ее для дальнейшего принятия бизнес-решений. Дело не только в объеме обрабатываемой информации, но также в ее разнородности и скорости обновления. Есть две основные специализации для людей, которые хотят работать с большими данными: инженеры Big Data - в большей степени отвечают за хранение, преобразование данных и быстрый доступ к ним; аналитики Big Data - отвечают за анализ больших данных, выявление взаимосвязей и построение моделей.
Основные обязанности:
- Любой аналитик больших данных имеет дело с разрозненной информацией, которую нужно правильно структурировать, а именно провести: построение процесса сбора данных для возможности их последующей оперативной обработки;
- обеспечение полноты и взаимосвязанности данных из разных источников;
- выработка решений по оптимизации текущих процессов на основании результатов анализа ;
- Структурировав данные аналитик должен на их основе провести анализ и получить ответы на ранее поставленные вопросы ;
- Для этого аналитик делает: анализ и прогнозирование потребительского поведения, сегментацию клиентской базы, статистических показателей;
- анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности;
- анализ различных рисков;
- составление периодических отчетов с прогнозами и презентацией данных ;
- Составляет отчёты и готовит презентацию результатов.
Требования к индивидуальным особенностям специалиста
- Критическое мышление;
- Аналитический склад ума;
- Внимание к мелочам;
- Ответственность;
- Широкий кругозор;
- Cпособность доводить исследования до конца, несмотря на неудачные промежуточные результаты;
- Умение объяснить сложные вещи простыми словами;
- Бизнес-интуиция.
Требования к профессиональной подготовке
- Высшее техническое или экономическое образование ;
- Основательное знание отрасли, в которой происходит работа;
- Владение статистическими инструментами SPSS, R, MATLAB, SAS Data Miner, Tableau;
- Глубокие знания методов статистического анализа данных, построения математических моделей (нейронные сети, байесовские сети, кластеризация, грессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы и т.п.);
- ETL Extraction, Transformation, Loading) - извлечение данных из различных источников, их преобразование для анализа, загрузка в аналитическую базу данных;
- Умение ставить задачу специалистам по базам данных;
- Свободное владение SQL;
- Знание английского языка на уровне чтения технической документации;
- Знание скриптовых языков программирования Python/Ruby/Perl;
- Навык машинного обучения;
- Умение работать в Hadoop, Google big table.
