വിശകലന വിദഗ്ധർ ശേഖരിക്കുകയും സംഘടിപ്പിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കാൻ വ്യക്തികളെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെയും സഹായിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതിക മേഖലയാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. കമ്പനിയുടെ തീരുമാനമെടുക്കലും പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും ഈ കരിയറിന് സാങ്കേതിക വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിനെക്കുറിച്ചും ഈ വളരുന്ന മേഖലയിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്നും കൂടുതൽ അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടോ? ഈ ഗൈഡിന് എല്ലാം ഉണ്ട്.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നിർവചനവും അവലോകനവും

അതിന്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ രൂപത്തിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം കണ്ടെത്താൻ ഡാറ്റ നോക്കുന്നത് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉൾപ്പെടുന്നു. അവരുടെ ഉൽ പാദനക്ഷമത, പ്രക്രിയകൾ, പ്രകടനം, ലാഭം എന്നിവ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്ന് കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ബിസിനസുകൾ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ബിസിനസ്സ് പങ്കാളികൾ ചോദിക്കുന്ന ‘വലിയ’ അല്ലെങ്കിൽ ‘പ്രധാന’ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുക, ശുദ്ധീകരിക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, അവതരിപ്പിക്കുക – ഇത് വലിയ ഡാറ്റ, സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ, ചെറിയ / ഉയർന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ മുതലായവയാകാം,” നാസ ജെറ്റ് പ്രൊപ്പൽഷൻ ലബോറട്ടറിയിലെ ചീഫ് ടെക്നോളജി ആൻഡ് ഇന്നൊവേഷൻ ഓഫീസറും സതേൺ കാലിഫോർണിയ സർവകലാശാലയിലെ ഡാറ്റാ സയൻസും ബിഗ് ഡാറ്റയും പഠിപ്പിക്കുന്ന അനുബന്ധ ഗവേഷണ പ്രൊഫസറുമായ ക്രിസ് മാറ്റ്മാൻ പറയുന്നു.

എന്താണ് Big Data Analytics? ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രാഥമികമായി ഘടനാപരമായ (ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ്) ഡാറ്റ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു എന്നതാണ് പ്രധാന വ്യത്യാസം, അതേസമയം ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് അസംസ്കൃതവും ഘടനാരഹിതവുമായ (ഗുണപരമായ) ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഇത് വലിയ ഡാറ്റയെ വിശകലനം ചെയ്യാൻ വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമാക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ക്വാണ്ടിയത്തിൽ നിന്നുള്ള ഈ സൗജന്യ കോഴ്സിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുക. ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വിശകലനം ചെയ്യുക, ശുപാർശകൾ നൽകുക, നിങ്ങളുടെ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുക. സമയം: നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന 4-5 മണിക്കൂർ കഴിവുകൾ: ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയം, ഡാറ്റാ തർക്കം, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിക് ടെസ്റ്റിംഗ്, ഡാറ്റാ വിശകലനം, വാണിജ്യ ചിന്ത ജോയിൻ ടുഡേ

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഇൻഡസ്ട്രീസ്

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലെ ഒരു കരിയറിന് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലേക്ക് ഒരു പാത സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. വാസ്തവത്തിൽ, ഡാറ്റയുള്ള ഏതൊരു ബിസിനസ്സിനോ വ്യവസായത്തിനോ ഓർഗനൈസേഷനോ അതിന്റെ ബിസിനസ്സ് എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാൻ കഴിയും. സംഘടനാപരമായ മാറ്റത്തെ നയിക്കുന്നതിൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം കൂടുതൽ മൂല്യവത്തായിത്തീർന്നിരിക്കുന്നു.

“ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തതുപോലുള്ള കഴിവുകൾ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും വളരെയധികം ആവശ്യമാണ്,” ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിൽ 25 വർഷത്തിലധികം പരിചയമുള്ള എൻടിടി ഡാറ്റാ സർവീസസിലെ നോർത്ത് അമേരിക്കൻ ഇന്നൊവേഷൻ സെന്റർ മേധാവി തെരേസ കുഷ്നർ പറയുന്നു. “കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്കും ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്കും തിരിയുകയും അവ പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയിൽ മാറ്റം വരുത്തുകയും അവയെ വളരാനും അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാനും സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ ധനകാര്യം മുതൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, സർക്കാർ മുതൽ ഉൽപാദനം, വിദ്യാഭ്യാസം മുതൽ വിനോദം വരെ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളുടെയും മടക്കുകളിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുകയും മാർക്കറ്റിംഗ്, ഫിനാൻസ്, എച്ച്ആർ തുടങ്ങിയ വകുപ്പുകളിലുടനീളം സഹകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.”

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ 12 വർഷത്തിലധികം പരിചയമുള്ള ബോസ് കോർപ്പറേഷനിലെ പ്രധാന ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് അശ്വിനി തോട്ട, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യകത സർവവ്യാപിയാണ്. “ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ടെക് അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന കമ്പനികളിൽ മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുന്നില്ല,” തോട്ട പറയുന്നു. “വാസ്തവത്തിൽ, അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കാൻ എന്റർപ്രൈസ് റിസോഴ്സ് പ്ലാനിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വൻകിട കമ്പനിയിലേക്കുള്ള ഏതൊരു മാധ്യമവും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ നിയമിക്കുന്നു.”

എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാ ഓർഗനൈസേഷനുകളും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ ഒരേ രീതിയിൽ വിന്യസിക്കുന്നില്ല. തോട്ടയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ചില ബിസിനസുകൾ അവരുടെ എല്ലാ ഡാറ്റാ ടീമുകളെയും മികവിന്റെ ഒരു കേന്ദ്രത്തിന് കീഴിൽ നിർത്തുന്നു. മറ്റുള്ളവർ ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ വഴി സംഘടിപ്പിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ബിസിനസ്സ് അനലിസ്റ്റ് ബജറ്റുകൾ പ്രവചിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വലിയ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില വ്യവസായങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഓട്ടോമോട്ടീവ്
• എയ്റോസ്പേസ്
• വാണിജ്യ മേഖല
• ഊർജ്ജം
• വിനോദം
• ധനകാര്യം
• സർക്കാർ
• ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ
• നിർമ്മാണം
• മാർക്കറ്റിംഗ്
• എണ്ണയും വാതകവും
• സാങ്കേതികവിദ്യ

ഒരു ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് കരിയറിലേക്ക് എങ്ങനെ പ്രവേശിക്കാം

2022 നും 2032 നും ഇടയിൽ, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന തൊഴിൽ വിഭാഗമായ ഓപ്പറേഷൻസ് റിസർച്ച് അനലിസ്റ്റുകളുടെ തൊഴിൽ വളർച്ച 23% വർദ്ധിക്കുമെന്ന് ബ്യൂറോ ഓഫ് ലേബർ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ എങ്ങനെ തുടങ്ങണം? വിദ്യാഭ്യാസം, പരിശീലനം, നൈപുണ്യവികസനം എന്നിവയുടെ സംയോജനം ഈ മേഖലയിലേക്ക് കടക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ടാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഈ സൗജന്യ കോഴ്സിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എങ്ങനെയാണെന്ന് ഡാറ്റ വിസുലൈസേഷൻ അനുഭവിക്കുക. ബിസിനസ്സ് ചോദ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ മുൻകൂട്ടി കാണാമെന്ന് കണ്ടെത്തുക, ഏത് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ മികച്ചതാണെന്ന് തീരുമാനിക്കുക, തുടർന്ന് കമ്പനി നേതാക്കൾക്കായി റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക. ആരംഭിക്കുക. സമയം: നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന 3-4 മണിക്കൂർ കഴിവുകൾ: ഡാറ്റാ വ്യാഖ്യാനം, ഡാറ്റാ വിശകലനം, ചാർട്ടുകളും ഗ്രാഫുകളും, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ഡാഷ് ബോർഡുകൾ ആരംഭിക്കും

വിദ്യാഭ്യാസവും പരിശീലനവും

ഒരു ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഏരിയ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റെം (സയൻസ്, ടെക്നോളജി, എഞ്ചിനീയറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഗണിതശാസ്ത്രം) ബിരുദം നേടുന്നത് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ മാർഗമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്സ്, മാത്തമാറ്റിക്സ്, ഇക്കണോമിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്നിവയിൽ ബിരുദം എസ്ക്യുഎൽ, പൈത്തൺ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ പ്രധാന സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ പഠിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കും.

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റാകാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസിൽ പിഎച്ച്ഡിയോ അനുബന്ധ ബിരുദമോ ആവശ്യമില്ല – എന്നിരുന്നാലും ഇവ തീർച്ചയായും സഹായിക്കും. ഔപചാരിക സ്കൂൾ വിദ്യാഭ്യാസത്തിന് ബദലായി, ഓൺലൈൻ ബൂട്ട്ക്യാമ്പുകൾ, സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ, വെർച്വൽ ജോബ് സിമുലേഷനുകൾ, കോഴ്സുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇന്റേൺഷിപ്പുകൾ എന്നിവയിലൂടെ ഈ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ അനുഭവാത്മകമായ ക്രമീകരണത്തിൽ നേടുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന അറിവ് വളർത്തിയെടുക്കാൻ കഴിയും.

ഉദാഹരണത്തിന്, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കോഡും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലനം നടത്തുന്നത് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലെ ഒരു കരിയറിനായി നിങ്ങളെ തയ്യാറാക്കും. “നിങ്ങൾ പരിഹരിച്ച യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങളും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകിയവയും ഉണ്ടായിരിക്കുക,” മാറ്റ്മാൻ പറയുന്നു. “ഒരു ദിവസത്തെ പരിഹാരമല്ല – പകരം നാല് മുതൽ ആറ് ആഴ്ച വരെ എടുക്കുന്നവ ഉപയോഗിക്കുക, കുറച്ച് ‘ഇറച്ചി’ കഴിക്കുക, അതിന്റെ ഫലങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു നിയമന മാനേജർക്കോ റിക്രൂട്ടറിനോ കാണിക്കാൻ കഴിയും.”

നൈപുണ്യവികസനം

നിങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിനൊപ്പം, നിങ്ങളുടെ സോഫ്റ്റ് സ്കില്ലുകളും വികസിപ്പിക്കണം. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്ക് കൂടുതൽ നൂതനവും സവിശേഷവുമായ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക കഴിവുകളെ പൂരിപ്പിക്കുന്ന പ്രധാനപ്പെട്ട സോഫ്റ്റ് സ്കില്ലുകളായി വിമർശനാത്മക ചിന്ത, ജിജ്ഞാസ, സർഗ്ഗാത്മകത എന്നിവ കുഷ്നർ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു.

ഭാവിയിലെ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ഈ മേഖലയിലെ അവരുടെ കഴിവും അഭിനിവേശവും പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിന് അവരുടെ ജോലിയുടെ ഒരു ഓൺലൈൻ പോർട്ട്ഫോളിയോ വികസിപ്പിക്കണം. ജിജ്ഞാസയുള്ളതും ഡാറ്റയിലെ ആത്മവിശ്വാസത്തെക്കുറിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ ജോലി നേടാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. “ധാരാളം ഡിബേറ്റ് മേജർമാർ മികച്ച ഭാവി വിശകലന വിദഗ്ധരും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുമാണ്,” മാറ്റ്മാൻ പറയുന്നു.

നെറ്റ് വർക്കിംഗ്

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ ഒരു ജോലി നേടാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റൊരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് നെറ്റ്വർക്കിംഗ് – ഉദാഹരണത്തിന്, ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ വഴി. “നിങ്ങളുടെ ജോലിയെക്കുറിച്ചും നിങ്ങളുടെ ഗിറ്റ്ഹബിനെക്കുറിച്ചും നിങ്ങളുടെ പോസ്റ്റുകളെക്കുറിച്ചും സംസാരിക്കുക,” മാറ്റ്മാൻ പറയുന്നു. “നിങ്ങൾ പരിഹരിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും പ്രശ്നങ്ങളുടെയും യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ കാണിക്കുക. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കമ്മ്യൂണിറ്റിയിലും വ്യത്യസ്ത പ്രോജക്റ്റുകളിലും ഏർപ്പെടുക. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നിവയിൽ ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ചെയ്യുക. ഓൺലൈനിൽ സർട്ടിഫിക്കറ്റുകൾ നേടുക. ഇത് വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ് – ചിലപ്പോൾ നാല് വർഷത്തെ ബിരുദം പോലെ മൂല്യവത്താണ്.”

നിങ്ങൾ ജോലി ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വയലുകളിൽ കോൺടാക്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ആരംഭിക്കണമെന്ന് കുഷ്നർ സമ്മതിക്കുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞത് ഒരു എൻട്രി ലെവൽ സ്ഥാനം നേടാൻ അവസരമുണ്ട്. അവിടെ നിന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ വഴിക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

നാവിഗേറ്റിംഗ് നമ്പറുകൾ ആക്സെഞ്ചറിൽ നിന്ന് ഈ സൗജന്യ കോഴ്സിൽ പ്രായോഗിക ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ നേടുക. പ്രധാനപ്പെട്ട ബിസിനസ്സ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ കമ്പനിയെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, മോഡൽ ചെയ്യുക. സമയം: 2-3 മണിക്കൂർ നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന കഴിവുകൾ: തന്ത്രം, പ്രോജക്റ്റ് പ്ലാനിംഗ്, ഡാറ്റാ വിശകലനം, കഥപറച്ചിൽ, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, പബ്ലിക് സ്പീക്കിംഗ് കൂടുതൽ പഠിക്കുക

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ ജോലി ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഒരു കരിയർ പാതയായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്? ഏതൊരു മേഖലയെയും പോലെ, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ പോസിറ്റീവും നെഗറ്റീവും അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. വ്യവസായ വിദഗ്ധരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ ചില പ്രധാന ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും ഇതാ.

ഗുണങ്ങൾ

പ്രൊഫഷണൽ സംതൃപ്തി

പസിലുകളും രസകരമായ വെല്ലുവിളികളും പരിഹരിക്കുന്നത് നിങ്ങൾ ആസ്വദിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച അനുയോജ്യമായിരിക്കാം. ഈ കരിയറിൽ നിരന്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ കാണുക, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക, പരിഹാരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ടീമിൽ നിന്നുള്ള ശുപാർശകൾ ബിസിനസ്സ് ഗൗരവമായി എടുക്കുകയും അവയിൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രതിഫലദായകമാണ്. “ഒരു വിശകലനം ബിസിനസ്സ് അംഗീകരിക്കുകയും പ്രാവർത്തികമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന് ലഭിക്കുന്ന ഏറ്റവും വലിയ പ്രതിഫലമാണ്,” കുഷ്നർ പറയുന്നു.

കൂടാതെ, ഡാറ്റ മിക്ക എന്റർപ്രൈസുകളുടെയും നവീകരണത്തിന്റെ പ്രഭവകേന്ദ്രമായതിനാൽ, വലിയ ഡാറ്റയെ മെരുക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്ന ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ ഏത് ഓർഗനൈസേഷനിലെയും നിർണായക അംഗങ്ങളാക്കുന്നു. “കമ്പനികളിലും ഓർഗനൈസേഷനുകളിലും തീരുമാനമെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു,” തോട്ട പറയുന്നു. തന്ത്രപരമായ നിക്ഷേപങ്ങൾ നടത്താനും ഉപഭോക്താക്കളെ ലക്ഷ്യമിടാനും അപകടസാധ്യതകൾ വിലയിരുത്താനും മൂലധനം അനുവദിക്കാനും ബിസിനസ്സ് നേതാക്കൾ ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച ഉൾക്കാഴ്ചകളും വിവരങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പല സന്ദർഭങ്ങളിലും, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ജീവനക്കാരുടെ ജീവിതത്തെയും കമ്പനിയുടെ അടിത്തട്ടിനെയും നേരിട്ട് ബാധിക്കും. ഇതുപോലുള്ള നിർണായക ചോദ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കായി നിങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം:

• നമ്മുടെ വൈവിധ്യ നിയമനം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം?
• ഞങ്ങളുടെ സന്തുഷ്ടരായ ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
• ഞങ്ങളുടെ പുതുതായി ആരംഭിച്ച ഉൽപ്പന്നത്തിന് എത്ര യൂണിറ്റുകൾ വിൽക്കാൻ കഴിയും?

“നിങ്ങളുടെ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ നിർണായക തീരുമാനങ്ങളെ അറിയിച്ചു എന്ന തിരിച്ചറിവ് നിങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം പ്രൊഫഷണൽ സംതൃപ്തി നൽകും,” തോട്ട പറയുന്നു.

ഉയർന്ന ദൃശ്യപരത

അവരുടെ ജോലി ശ്രദ്ധിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ആളുകൾക്ക് ഈ കരിയർ ആസ്വദിക്കാം. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ പലപ്പോഴും അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കും മറ്റ് ഉന്നതതല തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്കും അവതരിപ്പിക്കുകയും ഉയർന്ന സ്കെയിലബിൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും വേണം. ഈ രണ്ട് ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന്റെ പങ്കിന്റെ ദൃശ്യപരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

“സാധ്യതയുള്ള ഉപഭോക്താക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നതും മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ് നുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതും മുതൽ ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് വരെ ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ ബിസിനസ്സിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും അറിയിക്കുന്നു,” തോട്ട വിശദീകരിക്കുന്നു. “ബിസിനസ്സ് നേതാക്കളും എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും ഡാറ്റയിലും ബിസിനസ്സ് വളർച്ചയെ നയിക്കാനുള്ള സാധ്യതയിലും കൂടുതൽ താൽപ്പര്യപ്പെടുന്നു.”

നേതാക്കൾക്ക് അവതരണങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് പുറമേ, എന്റർപ്രൈസ് വൈഡ് ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തവും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്കാണ്. “ഒരു പരിഹാരം അന്തിമമാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഒരു ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനത്തിന്റെയോ സംരംഭത്തിന്റെയോ പോയിന്റ്-ഇൻ-ടൈം വീക്ഷണം നൽകാൻ കഴിയുന്ന വിഷ്വലൈസേഷനുകളും റിപ്പോർട്ടുകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു,” തോട്ട പറയുന്നു. “ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ പലപ്പോഴും സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, മാത്രമല്ല എന്റർപ്രൈസിലുടനീളം നിരവധി ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.”

കരിയർ മൊബിലിറ്റി

പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ നിരവധി ഉപകരണങ്ങളിൽ ഈ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് പ്രാവീണ്യം ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സ്വഭാവത്തിൽ ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ആണ്.

ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുള്ള വിപുലമായ പ്രായോഗിക കഴിവുകൾ ഉണ്ട്. വൈദഗ്ധ്യങ്ങൾ വ്യവസായത്തിൽ നിന്ന് വ്യവസായത്തിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ കൈമാറ്റം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് ആകർഷകമായ കരിയർ മൊബിലിറ്റിയുണ്ട്.

“ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളെയും ആന്തരിക പ്രക്രിയകളെയും കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുണ്ടാകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ ശക്തമായ ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് വികസിപ്പിക്കുന്നു,” തോട്ട പറയുന്നു. “മാനേജ്മെന്റ് കൺസൾട്ടിംഗ്, ബിസിനസ് ഡെവലപ്പ്മെന്റ്, മാർക്കറ്റിംഗ് മുതലായ വ്യത്യസ്ത റോളുകളിൽ ഈ ബിസിനസ്സ് മിടുക്ക് വളരെയധികം ആഗ്രഹിക്കുന്നു.”

ദോഷങ്ങൾ

‘പൂർത്തിയായി’ എന്ന് തോന്നാൻ പ്രയാസമാണ്

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ “അടിസ്ഥാന സത്യം” ശേഖരിക്കുന്നതിനോ “ചെയ്ത” എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെന്ന് അറിയുന്നതിനോ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്ന് മാറ്റ്മാൻ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു. “ചില വ്യവസായങ്ങൾ നിരന്തരം പര്യവേക്ഷണ വിശകലന മോഡിലാണ്, പക്ഷേ ഒരിക്കലും ഉൽപ്പന്ന മോഡിൽ ഇല്ല,” മാറ്റ്മാൻ വിശദീകരിക്കുന്നു. “അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഗവേഷണ ലോകത്ത് കുടുങ്ങിയതായി അനുഭവപ്പെടാം, അല്ലാതെ ഡെലിവറി ലോകത്തിലല്ല.”

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു പോരായ്മ ബിസിനസുകൾ ശുപാർശകൾ അവഗണിക്കുകയും അവയ്ക്ക് നൽകാൻ കഴിയുന്ന മൂല്യം ഒരിക്കലും കാണാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതുപോലെ ലളിതമാണെന്ന് കുഷ്നർ വിശദീകരിക്കുന്നു. “ചില ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഒരിക്കലും അവസാനിക്കാത്ത അനലിറ്റിക്സ് ലൂപ്പിൽ കുടുങ്ങുന്നത് ‘വിശകലന പക്ഷാഘാതത്തെ’ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു നല്ല ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന് മരണം പോലെയാണ്,” അവർ പറയുന്നു.

നിരന്തരമായ പഠനത്തിന്റെ ആവശ്യകത

ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യവും ബിസിനസ്സ് വൈദഗ്ധ്യവും സന്തുലിതമാക്കേണ്ടതിനാൽ, അവർ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ബിസിനസ്സിനെക്കുറിച്ചും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക ഉപകരണങ്ങളെക്കുറിച്ചും രീതികളെക്കുറിച്ചും അവർക്ക് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഇതിനർത്ഥം നിങ്ങളുടെ കാലിൽ ചിന്തിക്കുകയും ആവശ്യാനുസരണം വേഗത്തിലും ഫ്ലെക്സിബിളായും ഗിയറുകൾ മാറ്റുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

“പുതിയ ബിസിനസ്സും അനുബന്ധ സംവിധാനങ്ങളും മനസിലാക്കുന്നത് ആദ്യം രസകരമാണെങ്കിലും, നിരന്തരമായ പഠനത്തിന്റെയും ഒരു സ്ഥാപനത്തിലെ നടപടിക്രമ മാറ്റങ്ങൾക്ക് മുകളിൽ തുടരുന്നതിന്റെയും ആവശ്യകത അൽപ്പം ഭയപ്പെടുത്തുന്നതാണ്,” തോട്ട പറയുന്നു.

കർശനമായ സമയപരിധി

മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതിയിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന വിപണി സാഹചര്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിന് തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കണം. തൽഫലമായി, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് കരിയറിൽ “ഫയർ ഡ്രില്ലുകൾ” കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് സാധാരണമാണെന്ന് തോട്ട പറയുന്നു. “ഈ തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന്, നേതാക്കൾ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, അവർക്ക് ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു,” അദ്ദേഹം പറയുന്നു. “ഇത് ഉയർന്ന ജോലിഭാരത്തിലേക്കും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് കർശനമായ സമയപരിധിയിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം.” മറ്റ് ഡാറ്റാ കരിയറുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടോ? ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഫീൽഡിനെക്കുറിച്ചും ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ ആകാൻ എന്താണ് വേണ്ടതെന്നും അറിയുക.