Analitika podataka je postala ključni deo poslovnog uspeha – a kapitalizovanje na podacima će zavisiti od izgradnje pravog tima. Od visoko tehnoloških uloga do stručnjaka koji rade sa poslovnim jedinicama, evo odakle početi kada želite da izgradite tim Data analitičara.

Dani u kojima su se kompanije dvoumile da li treba da se pridruže trendu analitike podataka ili zaposle bar jednog analitičara, odavno su prošli. Za kompanije danas, fokus se pomerio na izgradnju pravog tima u cilju potpunog iskorišćavanja svega što podaci mogu da pruže.

Kako kompanije povećavaju svoje Data timove, analitičarski poslovi su sve popularnji – “Data naučnik” i “Data inženjer” su bili u Top 10 u LinkedIn izveštaju o poslovima u porastu za 2020, mereno prema potencijalnoj zaradi, zadovoljstvu poslom i broju otvorenih oglasa za posao. Očekuje se da će kompanije nastaviti da otvaraju i šire Data timove usled trendova porastainterneta predmeta“, veštačke inteligencije i mašinskog učenja.

Opšteprisutni trend u podacima poslednjih 10 godina je isključivo rast

Digitalne uloge se menjaju naporedo sa povećavanjem usvajanja i napredovanja tehnologije, a nazivi zanimanja su neprecizni jer različite kompanije i sektori koriste različita imena za slične poslove. Neke možda imaju jednog analitičara kome se svi obraćaju i on obavlja čitav niz zadataka, dok su drugi u procesu izgradnje timova stručnjaka u različitim oblastima.

Kako kompanije idu ka tome da prihvate podatke i uspostave svoja odeljenja analitike, pravljenje odgovarajuće operativne organizacije je ključ. Evo nekih među najvažnijim ulogama koje treba razmotriti ako želite da izgradite tim data analitičara.

Data inženjer

Data inženjeri su centralni deo operacija analitike podataka. Inženjeri prikupljaju i upravljaju podacima i upravljaju čuvanjem podataka. Njihov posao je osnova operacije podacima jer oni preuzimaju velike količine sirovih podataka i pripremaju ih za druge koji donose poslovne odluke, pišu algoritme predviđanja i tome slično.

Data inženjeri uglavnom imaju diplome softverskog inženjeringa ili računarskih nauka. Oni su puput kičme operacija. Ako biste gradili kuću, oni bi bili zaduženi za strukturu.

Data naučnik

Dok inženjeri održavaju podatke, Data naučnici osmišljavaju šta će raditi sa njima. Ove dve pozicije su početne u mnogim kompanijama sa opsežnim Data strategijama.

Data naučnici su izuzetno tražene pozicije. To je najpopularnija titula koju studenti žele nakon diplomiranja. Neke kompanije su promenile tradicionalne uloge kao što su istraživanja, marketing ili analitičar podataka u Data naučnk ili Naučnik istraživač.

Data naučnici uglavnom više rade sa poslovnim jedinicama, dok se Data inženjeri više fokusiraju na infrastrukturu, obim i kvalitet podataka. Oni takođe koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje kako bi sprovodili analize i izvodili zaključke i uvide. Dok su tradicionalno Data naučnici i Istraživači imali doktorate, to više nije obavezna stavka da bi se dobio posao.

Data prevodioci

Iako su Data inženjeri i Data naučnici etablirane uloge, nekoliko novih titula vode analitiče operacije na sledeći nivo – poput Data prevodilaca, koji predstavljaju vrstu mosta između tradicionalnih poslovnih operacija prevođenjem uvida stečenih iz analitike u akcije koje će kompanije preduzeti da bi ostvarile vrednost.

Data prevodilac je neko ko razume algoritme i šta rade Data naučnici, ali zatim to koristi u poslovnom okruženju. Brojni studenti i menadžeri nemaju obimno poznavanje i veštine matematike i analitike, ali su kadri da pruže uvid u poslovanje. Oni ipak moraju bar otprilike znati kako modeli funkcionišu da bi bili prevodioci, ali ne moraju i sami da se bave programiranjem.

Data prevodioci su negde između konsultanata Data nauke i klasičnih konsultanata jer upravljaju timom Data naučnika i komuniciraju potrebe i rezultate klijentima i korisnicima u drugim delovima organizacije, kao i rukovodiocima. Ne možete očekivati od C-nivoa da zna, niti treba da zna, sve oblike žargona Data nauke i mašinskog učenja. Rukovodioci znaju šta je mašinsko učenje u opštem smislu, ali nemaju uvek vremena da nauče šta su detalji. Prevodioci su neophodni da prespoje komunikaciju između visokog menadžmenta i analitičkih timova.

Što kompanije investiraju više resursa i sve se više oslanjaju na podatke, neki prevodioci mogu takođe preuzeti uloge obuke i obrazovati druge kako da koriste podatke. Oni će obučavati tim prodaje kako da iskoristi izveštaje, kako da ih razume, te kako da donekle sebi prilagode izveštavanje.

Kao i drugi analitički poslovi, uloga Data prevodilaca je poznata i pod drugim nazivima, u ovom slučaju Data kustos ili Data pripovedač.

Inženjeri znanja, ontolozi i još mnogo toga

Evolucija u kompanijskim tehničkim sposobnostima i načina na koji koriste podatke doveli su do novih uloga. neke se nadovezuju na postojeće uloge i dodaju nove fokuse, poput Inženjera mašinskog učenja – Data inženjera sa specifičnim znanjem u oblasti mašinskog učenja i veštačke inteligencije.

Jedna od interesantnih pozicija na tržištu je Inženjer znanja. Inženjeri znanja ugrađuju inteligenciju u računarske sisteme – oni kreiraju mozgove, u neku ruku, koji mogu da podražavaju donošenje odluka nalik ljudima. Pred statistike, Inženjeri znanja, ili slična titula – Ontolozi – rade na pružanju značenja: kako se informacije odnose na ostatak sveta.

Dok tradicionalna analitika omogućava kompanijama da analiziraju prošle trendove i događaje, Ontolozi gledaju iz šire perspektive, delujući kao neka vrsta kompanijskog mozga koji uzima ishode analitičkih zaključaka i kombinuje ih sa informacijama unutar i izvan kompanije kako bi dao odgovor na neko pitanje.

Oni podižu svo prirodno ispitivanje koje poslovanje ima na jedan potpuno drugi nivo. Oni zapravo obrađuju rezultate napredne analitike u grafikone znanja i dolaze do pravih odgovora na poslovna pitanja.

Dakle, ko će voditi tim?

Kada izgradite tim data analitičara, biće vam potreban lider. Do sada su kompanije zauzimale raznovrsne pristupe na pitanje ko će biti zadužen za njihove data operacije. Neke kompanije imaju pozicije Direktora podataka, ili čak Direktora analitike podataka, na C nivou.

Prema anketi iz 2020-te, gde je učestvovalo više od 70 rukovodilaca sa liste “Fortune 100″ i drugih vodećih kompanija, oko 57% kompanija je imenovalo posebnu poziciju Vođe podataka/analitike podataka. Pa ipak, samo 28% ispitanika je reklo da je uloga uspostavljena, a oko 27% se izjasnlo da ne postoji jedno jedinstveno mesto odgovornosti nad podacima.

Bilo je određenih nedoslednosti među vrstama organizacija, sa 64% finansijskih firmi koje su imenovale Izvršnog Data Direktora, a samo 48% u slučaju kompanija koje se bave naukama o životu.

Neki Izvršni direktori informacija su takođe zaduženi i za informatičku bezbednost, sve prisutniju brigu kompanija koje rukuju velikom količinom podataka. U nekim kompanijama, pogotovo manjim, Informatička bezbednost je takođe odgovornost Izvršnog direktora informacija ili nekog drugog rukovodioca iz IT sektora.

Neke kompanije imenuju Izvršnog direktora informatičke bezbednosti – kompanije koje su na berzi su obavezne da imaju ovu poziciju. Kompanije bi trebalo da razmotre popunjavanje ove pozicije i ona bi trebalo da odgovara drugima na visokom nivou organizacije.

U nekim organizacijama, Data timovi odgovaraju Izvršnom direktoru administracije ili operacija, dok drugi postavljaju Potpredsednike tehnologije ili druge lidere kao zadužene. Ponekada su to dodatne titule, poput poslovna tehnologija, automatizacija, digitalna transformacija ili tehnološki razvoj. Titule variraju od kompanije do kompanije.

Kako voditi tim data naučnika?