Apie duomenų analitiko profesiją, didžiųjų duomenų kaupimą, saugojimą ir kritinį jų vertinimą įžvalgomis pranešime žiniasklaidai dalijosi IT įmonės „Devbridge“ vyriausioji duomenų analitikė Edita Mačienė.
Profesijos populiarumas auga žaibiškai
Anot E. Mačienės, didžiausias augimas šiuo metu vyksta duomenų inžinerijos erdvėje – duomenų kiekiai auga beprotišku tempu. Įmonės ieško būdų, kaip išnaudoti sukauptus duomenis, todėl visos sritys, susijusios su duomenų surinkimu ir apdorojimu, šiandien yra „ant bangos“.
„Teisingas duomenų kaupimas ir jų saugojimas šiandien yra vienas iš svarbiausių prioritetų įmonėje, ypač tada, kai didžioji dalis procesų yra kaupiami bei apdorojami elektroninėje erdvėje. Sąskaitos–faktūros, mokėjimai, prekių likučių inventorizacija, pacientų vizitų registrai, koncerto bilietų pardavimai – viskas, kas anksčiau buvo registruojama popieriniuose dokumentuose, įvairiose apskaitos programose ar tiesiog „Excel“ programose – šiandien persikėlė į skaitmeninę erdvę, duomenų saugyklas. Ne paslaptis, kad įmonei kaupiant tikslius duomenis galima daryti daug efektyvesnius strateginius sprendimus versle. Todėl turėdamos duomenis įmonės gali juos panaudoti efektyvinant procesus, o tai reiškia operatyvius reagavimus į įvairiausius ir netikėtus pokyčius bei tikslingą resursų paskirstymą į didžiausią naudą kuriančias veiklas. Tačiau visiems šiems procesams yra reikalingi profesionalūs darbuotojai, kurie sugebėtų dirbti su milžiniškais duomenų srautais“, – sako IT įmonės atstovė.
Ką veikia duomenų analitikas?
E. Mačienės teigimu, duomenų analitikas pirmiausia padeda atsakyti į visus verslui rūpimus klausimus, pasitelkdamas ir tam panaudodamas vidinius duomenis. Jis gali padėti suprasti versle vykstančius procesus ir pagrįsti savo sprendimus konkrečiais duomenimis. Standartizuoti sprendimai ar automatizuoti algoritmai sukurti išliekamosios vertės verslui šiandien dar negali, todėl duomenų specialisto funkcija čia yra labai svarbi.
Gelbsti ir internetinėje prekyboje
E. Mačienė pabrėžia, kad agreguoti duomenys gali padėti sekti ir prekių paklausos tendencijas bei stabilumą, taip kompanijoms, pavyzdžiui, yra lengviau suvaldyti likučius sandėlyje. Pridėjus sandėlių tinklo bei logistikos duomenis galima optimizuoti ir transportavimo išlaidas.
Kompanijų viduje duomenys gali padėti planuoti darbuotojų užimtumą ir jų poreikį, taip efektyvinant viso personalo skyriaus veiklą.
„Duomenų naudojimas administravimo, apskaitos ar planavimo tikslais organiškai išsiplėtė ir padeda optimizuoti kompanijų veiklą. Internetinėje rinkodaroje galime analizuoti pirkėjų įpročius, optimizuoti internetinę parduotuvę, taip gerinant vartotojų pirkimo patirtį. Inicijuoti įvairias reklamines kampanijas, siekiant tikslingai pasiūlyti klientui būtent tai, ko jam reikia čia ir dabar. Kalbant apie didžiuosius duomenis geras pavyzdys galėtų būti efektyvi pagalba klientui rasti reikiamą prekę parduotuvės milžiniškame prekių asortimente. Užtektų vien tik nufotografuoti ieškomą detalę ar daiktą ir į paiešką įkėlus nuotrauką operatyviai rasti norimą prekę. Tačiau tokiam mechanizmui veikti tiksliai ir efektyviai yra reikalingas didelis kiekis vaizdinių duomenų“, – dalijosi E. Mačienė.
Taikomosios matematikos studijas Kauno technologijos universitete baigusi moteris pabrėžia, kad nors ir kasdieniniame darbe tenka susidurti su didžiuliu kiekiu informacijos, tačiau ši profesija anaiptol nėra nuobodi ar monotoniška. O mokėjimas kritiškai vertinti duomenis gali pasitarnauti ir kasdieniniame gyvenime.
Duomenis reikia kritiškai vertinti
E. Mačienė pastebi tendencijas, kai analitinis duomenų vertinimas „išlipa“ iš analitiko rolės rėmų ir tampa daugelio kitų specialistų neatsiejama darbo dalimi, pradedant verslo tikslų išgryninimu, priimant duomenų valdymo strateginius sprendimus, technologinius pasirinkimus, taip pat vertinant išorinius veiksnius, rizikas ir jų įtaką verslui.
„Man asmeniškai matematika niekada nebuvo „sausas mokslas“, tad ir tokia profesija nėra monotoniška. Taip pat, ar analitiko darbas taps monotonišku, priklauso ir nuo to, kiek duomenys yra tvarkingi ir kiek jų paruošimas analizei yra automatizuotas. Tos įmonės, kurios duomenis yra susitvarkiusios, jau dabar sėkmingai naudojasi jų teikiamomis įžvalgomis ir inicijuoja verslo sprendimus, nutaikytus į didžiausią naudą kuriančias sritis. Tokios įžvalgos tampa ir pačiu produktu, kadangi kitos įmonės mielai perka apdorotus duomenis ir analizes. Taigi, įmonės pasitelkusios duomenis tampa pranašesnėmis už konkurentus.
Mokėjimas analizuoti duomenis praverčia ir kasdienybėje, pavyzdžiui, esant dideliam tempui ir dideliam kiekiui informacijos, ne tik naujienų portaluose, bet ir socialiniuose tinkluose, mus gali pasiekti ir neredaguota bei nebūtinai patikima informacija. Ne visada pasvarstome, ar tai yra tikra informacija, ar šaltinis yra patikimas, galbūt praleidome šios informacijos paneigimą, o galvoje nugulusi informacija jau transformavosi į interpretacijas, prielaidas ir vizijas. Šioje naujoje realybėje portalams tenka didelė našta, kovojant su netikromis naujienomis bei kibernetinėmis atakomis. Tam reikalinga apdoroti labai didelį srautą informacijos ir duomenų. Todėl yra itin svarbu mokytis kritiškai rinktis informacijos šaltinius, sekti informacijos nuoseklumą, realistiškumą ir tikslumą, lyginant skirtingus šaltinius“, – pastebi analitikė.
