Verilerinizi ve Analitik Yeteneğinizi Nasıl Büyütebilirsiniz?

Yayınlanan: 2021-11-25

Şirketler, analistler ve yapay zeka uzmanlarının yanı sıra giderek artan sayıda veri bilimcisi işe alıyor, ancak işler için hangi niteliklerin gerekli olduğu konusunda çok az fikir birliği var.

Veri bilimcileri, ağırlıklı olarak istatistiklere, açık kaynak kodlamaya veya verilere dayalı iş sorunlarını çözmeye odaklanabilir. Tüm bu becerilere en üst düzeyde sahip bir veri bilimcisi unicorn bulmanın gerçekçi bir şansı asla olmadı.

Pozisyonun popülaritesi ve talebi arttıkça, giderek daha fazla profesyonel rollerini tanımlamak için onu kullanmaya başladı. Sonuç olarak, kolejler ve üniversiteler, talebi karşılamak için veri bilimi ve analitik alanında yüzlerce yeni program oluşturdu.

Ancak bu programlar öğrettikleri beceriler açısından büyük farklılıklar gösterir ve bazı üniversiteler farklı vurgulara sahip birden fazla program sunar. Veri bilimcisi ve nicel analist gibi unvanların, ister yeni işe alınmış ister deneyimli olsun, bir çalışanın yeteneklerini doğru bir şekilde tasvir etmesi olası değildir.

Kuruluşlar arasında veri ve analitik için farklı türdeki rolleri ve gerekli becerileri standartlaştırmaya yönelik girişimler sürüyor, ancak bunlar hala erken aşamalarda. Bu girişimler iyi bir fikir, ancak yeni standartlar geliştirme süreci yıllar alabilir.

Bu arada işverenler, sahip oldukları ve ihtiyaç duydukları çeşitli analitik çalışma türlerini sınıflandırmaya ve belgelendirmeye odaklanmalıdır.

Veri ekipleri ayrıca, üniversitelerle ortaklıklar yoluyla yetenek havuzlarını genişletmekten ve çalışanları geliştirmek için kuruluş içinde topluluklar oluşturmaktan ve beslemekten faydalanacaktır. Operasyonlarını iyileştirmek ve dijital inovasyon elde etmek isteyen işletmeler bu adımları izlemelidir.

Veri Analitiği Becerileri

Veri bilimcilerinin, analiz ettikleri verilerin türüne ve analitik çalışmalarının kapsamına ve ölçeğine bağlı olarak çeşitli becerilere sahip olmaları gerekir. Analitik uzmanların yine de başarılı olmak için çeşitli becerilere sahip olması gerekir. Veri bilimcilerine göre, zamanlarının çoğu verileri temizlemek ve toplamakla geçiyor.

Sonuç olarak, kuruluşlar genellikle çeşitli kaynaklardan yapılandırılmamış veriler toplamak zorundadır. Çoğu modern veritabanları ve veri analitiği araçları yalnızca yapılandırılmış verileri destekler, bu da bu tür verileri anlamlandırma görevini zorlaştırır.

Ayrıca, veri bilimcileri zamanlarının yüzde 19'unu çeşitli kaynaklardan veri kümeleri toplamakla geçiriyor. Teknoloji konusunda bilgili şirketlerin, pazar istihbaratlarını güncellemek ve performanslarını emsalleriyle kıyaslamak için sektöre özgü ölçümlerle ilgili verileri toplaması yaygın bir uygulamadır.

Büyük veri çağında, kuruluşlar ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, web tabanlı veri platformları ve pazar araştırma firmaları gibi devlet kurumlarından güvenilir bilgileri kolayca bulabilirler.

Veri Analizinizi İyi Kullanıma Nasıl Sunarsınız?

Çoğu şirketin bir veri bilimci ordusuna sahip olması veya en yeni analitik teknikleri kullanması gerekli değildir. En önemli şey, temel ticari ve operasyonel sorunları çözen analizler geliştirmektir.

Neyse ki, yardımcı olacak ucuz ve hazır araçlar var. İşlem gücü farklı değil. Bu arada, firmalar ticari olarak ilgili verileri hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde topluyorlar ve zaten büyük miktarlarda depoluyorlar (ama analiz etmiyorlar).

Çoğu zaman şirketler, bu yetenekleri kendi bireysel iş ihtiyaçlarına uyacak şekilde kullanmak için net bir strateji ve operasyonel modelden yoksundur. Böyle bir çabanın üç bileşeni vardır:

İş uzmanlıklarını gelişmiş analitik yöntemleri ve uygulamalarıyla birleştirme konusunda yetkin kişiler

Analitik uzmanlığın ve iş sorununun anlaşılmasının, kanıtlara dayalı eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesi

Kuruluş, dahili eğitim ve yardım ile uygun analitik araç ve teknikleri geliştirmek ve uygulamak için küçük bir analitik uzmanları ekibi (mutlaka veri bilimcileri olmak zorunda değildir) bir araya getirmelidir.

Sonuç olarak, bu iki faktör işletmelerin teknik beceriler ile ticari düşünce arasındaki boşluğu kapatmasını sağlar.

Veri Analitiği Ekibinin Rolleri

  • Veri Mühendisi

    Verileri büyük ölçekte derlemek, depolamak ve analiz etmek bir Veri Mühendisinin temel görevlerinden biridir. Veri bilimcileri, çeşitli programlar aracılığıyla ham verileri toplar ve veri bilimcileri tarafından analiz için kullanılabilecek verilere dönüştürür.

    Veri mühendisleri süreç için çok önemlidir. Toplanan verileri, onlar olmadan ekibin geri kalanı için faydalı bilgilere dönüştüremezsiniz.

  • Veri Bilimcisi

    Veri Bilimcileri, ileri matematik ve istatistikleri kullanarak uygulanabilir tahminler yapmaktan sorumludur. Şirket yöneticileri, veri bilimcisinin çalışmalarını kullanarak eyleme geçirilebilir planlar yapabilir.

    Bu tahminler, satışları artırmanın, mevcut müşteri tabanınızı korumanın ve yenilerini edinmenin yollarına yönelik olabilir.

  • Veri Analisti

    Bu uzmanın rolü çok önemlidir. Bulgular, teknik olmayan ekiplerin anlayabileceği bir dile çevrilir. Rapor, bilim insanının bulduklarını yorumlarıyla birleştiriyor. Verileri temizleyerek ve yorumlayarak, Veri Analisti soruları yanıtlayabilecek ve sorunları çözebilecektir.

  • İş analisti

    İş Analistleri bundan daha ileri gider. Veriler ve bunların zekası birlikte, BT uzmanları ile iş ekibindeki sahipler ve yöneticiler arasındaki boşluğu doldurmalarına yardımcı olur. Analistler, kolayca anlaşılmayan ve terminolojiyi anlamayan herhangi bir şeyi yorumlamada yardımcı olabilir.

    İçgörüleri aracılığıyla, kuruluşun bir sonraki adımı nasıl planlayabileceğine ve kuruluşun yapması gerekebilecek herhangi bir yön değişikliğine ilişkin girdi sunabilirler.

3 Mükemmel Veri Analitiği Ekibini Oluştururken Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

  1. Veri ekibim ne kadar büyük olmalı?

    Veri ekibinin büyüklüğünü belirlerken birkaç faktör göz önünde bulundurulmalıdır. Şirket ne kadar büyükse, o kadar fazla veriye hakim olmaları gerekecek; ekip ne kadar büyükse, şirket o kadar fazla veriye dayalıdır.

    Aşağıdaki soruları göz önünde bulundurun:

    • Ne miktarda veri üretiliyor?
    • Ekip aynı anda birden fazla proje üzerinde çalışacak mı?
    • Veri ekibinin amacı nedir?
    • Kime rapor verecekler?
  1. Ekip merkezi olacak mı?

    Bazı modellerde merkezi veri ekipleri bulunur. Bir organizasyona tek bir ekip tarafından hizmet verilir. Diğer modellerde merkezi veri ekipleri yoktur. Her departman kendi süreçlerine, çalışanlarına ve kaynaklarına sahiptir. Diğer departmanlar her ikisinin bir kombinasyonunu kullanır.

    İdeal bir yapı yoktur; her kuruluşun veri bağımlılığına göre kendi ihtiyacı vardır. Gerçek şu ki, önemli bir husustur; veri yönetişim süreçleri üzerinde önemli bir etkisi olabilir.

  1. Kuruluş için bir veri stratejiniz var mı?

    Kuruluşun veriye ne kadar bağımlı olacağını belirlemek için bir yol haritasına ihtiyaç vardır. Örneğin, her iş faaliyeti veriler tarafından yönlendiriliyorsa, veri altyapısının önemli olması gerekir.

    Önemli bir analiz, süreçler, araçlar ve profesyoneller gerektirir. Örneğin, önemli iş kararları verilerle desteklenecekse, ancak her gün analiz yapılmadan daha küçük, daha az önemli kararlar alınacaksa, bu kadar kapsamlı bir ekibe ihtiyacınız olmayabilir.

Son düşünceler

Veri analitiği yeteneği, işletmelerde her düzeyde yetersizdir. Hem giriş seviyesi hem de üst düzey pozisyonları doldurmak zordur. Gelişmekte olan ekonomilerde kalifiye işçi bulunmadığından, offshoring bu soruna bir çözüm değil.

İşverenlerin, en iyi analitik liderlerini işe almak ve elde tutmak için farklı stratejilere ihtiyacı olacak. Bunu doğru yapanlar rakiplerine göre bir avantaj elde edeceklerdir.