Minden vállalatnak, ami foglalkozik adatok rögzítésével, tárolásával, kezelésével, szüksége van egy Data Analystre. Ezeknek az adattudósoknak a szerepe az internet korában még inkább felértékelődött, eszköztáruk pedig az adatbázisok kezelésétől kiterjedt azok vizualizált formában való megjelenítéséig és az üzleti döntéshozatalt támogató riportok, elemzések készítéséig is.

Mit jelent ez pontosan?

A Data Analyst segít a rendelkezésre álló adatok szűrésében, elemzésében és az azok alapján történő befektetési döntések, hirdetési célcsoportok, illetve rizikó elemzés létrehozásában.

Mit csinál egy Data Analyst?

Adatelemzőként szinte bármilyen területen elhelyezkedhetsz, a pénzügyi- és banki szektortól kezdve az értékesítésen és a marketingen keresztül egészen az egészségügyig. A nagy tech cégek körében szinte elengedhetetlen, hogy saját Data Analystet foglalkoztassanak, de még jellemzőbb, hogy egész csapatok dolgoznak rajta, hogy a rendelkezésre álló óriási adatmennyiségből megfelelő következtetéseket szűrjenek le a hirdetések eredményének, a belső folyamatok hatékonyságnövelésének, illetve a felhasználói élmény javításának érdekében.

Attól függően, hogy milyen területen helyezkedünk el, többféle karrierút is állhat előttünk. Az alábbiakban többek között ezeket vesszük majd sorra, végül pedig kitérünk arra is, milyen eszköztárra van szükségünk, hogy sikeresek is legyünk bennük.

A Data Analyst karrierútjai

Nem meglepő, de az IT és az üzleti szektor más területeihez hasonlóan a Data Analystek iránti kereslet is az egekben jár, amit követ az elérhető fizetés összege is. Tapasztalattól függően egy pénzügyi elemző órabére például 23 dollártól 73 dollárig, vagyis ~8700 Ft-tól akár 30.000+ Ft-ig is terjedhet.

A Webuni szervezésében induló Data Analyst alapképzésen 12 hét alatt te is szert tehetsz ezekre a komplex ismeretekre. Farkas Máté, a Microsoft hivatalos trénere és Data Platform tanácsadója, valamint Jobbágy Szabolcs, MS Excel, VBA és Power BI szakértő gyakorlati feladatokkal és rendszeres oktatói mentorációval gondoskodik a hallgatóink fejlődéséről. Ezáltal már a képzés végén te is képes leszel  az önálló munkavégzésre Data Analystként.

Pénzügyi elemző

Azért is emeljük ki elsőként ezt a kategóriát, mivel a jelenlegi tendenciák alapján ez az egyik legnépszerűbb és leggyorsabban fejlődő iparág a területen belül. Akik ezen belül helyezkednek el általában az üzleti, menedzsment, illetve befektetési területekre specializálódnak, amivel jelentős sikereket tudnak elérni nagyvállalati környezetben. A becslések pedig azt mutatják, hogy 2030-ra nagyjából 6%-kal fog nőni azoknak a munkavállalóknak a száma, akik ebben a szakmában szeretnének majd elhelyezkedni.

Market research

A piaci elemzés igen széles területet fed le az értékesítésen belül. Érdekes lehet azok számára például, akik szeretik jobban megérteni a felhasználói, vásárlói szokásokat, illetve érdeklődnek a versenytárselemzés és üzleti döntéshozatal iránt. Részterületei közé tartozik például a hirdetéstámogatás, vagy épp a termékfejlesztés is. Népszerűsége pedig még a pénzügyi elemzőnél is magasabb. Átlagosan 22%-os növekedést jósolnak az elemzők ezen a területen 2030-ra.

Big Data & Machine learning

Az egyik legérdekesebb terület az adatelemzésen belül a Big Data és a Machine learning. A technológia és a számítógéptudományok fejlődésével egyre inkább előtérbe kerültek az okos megoldások. Nem hiába, hiszen a gépek kisebb eséllyel hibáznak, felejtenek el dolgokat, illetve nem utolsó sorban nagyobb számítási kapacitással rendelkeznek, mint bármelyik emberi agy.

A Big Datanak és a Machine Learningnek épp ezért az IT mellett az orvostudományban is egyre fontosabb szerepe van. A megfelelően strukturált adatok átadásával és a szűrőfeltételek megadásával ugyanis akár percek alatt képesek olyan összefüggéseket levonni, amikre az embereknek több évtized sem lenne elég. Ezáltal aktívan használjuk őket például a rákkutatásban is, segítségükkel pedig nemcsak könnyebbé, hanem egyre gyorsabbá is válik a betegségek megértése és gyógyítása.

Szükséges kvalifikációk és a Data Analyst eszköztára

A jó hír, hogy akár már egy matematikából vagy közgazdaságtanból szerzett diplomával is el lehet indulni a Data Analyst karrierútján. Annak érdekében, hogy megkönnyítsük a saját dolgunkat és akár már juniorként is profi elemzéseket és kimutatásokat készíthessünk, amiket aztán az adatelemzéshez kevésbé értő cégvezetők is képesek értelmezni, érdemes átfogó tudást szereznünk.

A Data Analyst eszköztára ezért tartalmaz legalább egy adatbáziskezelő skillt, például SQL-t. Az SQL adatbázisból kinyert adatokat érdemes letisztítani, kiszűrni, majd vizuálisan megjeleníteni. Ehhez nyújtanak segítséget például a Microsoft specifikus programjai, a Power Query, Power BI és a Power Pivot, amelyekkel megnyerő és könnyen értelmezhető riportokat készíthetünk.