4 простых шага, чтобы стать специалистом по гражданским данным

Что такое ученый-специалист по данным?

Человек, который может выполнять (некоторую) работу на уровне специалиста по данным без подготовки специалиста по данным .

Сотрудник, который может использовать программное обеспечение бизнес-аналитики для кластеризации , сегментации и расширенного смешивания данных , даже если у него нет докторской степени по статистике.

Другими словами? Специалист по гражданским данным - единорог, дружелюбный к каждому бизнесу.

Если вам нужно формальное определение, Gartner определяет специалиста по гражданским данным (CDS) как «человека, который создает или генерирует модели, которые используют расширенную диагностическую аналитику или возможности прогнозирования и предписания, но чья основная рабочая функция находится за пределами области статистики и аналитики. ”

Во многих случаях это «за пределами области статистики и аналитики» означает, что CDS является бизнес-аналитиком - бизнес-аналитиком, который научился создавать эти высокоуровневые модели из смеси инициатив (если я могу найти переменную x, я может увеличить наш доход) и потребности (наши специалисты по данным так же перегружены, как учитель без периода планирования).

Поскольку специалисты по обработке данных все чаще облагаются налогом с просьб сделать бизнес более управляемым данными, специалисты по данным из числа граждан могут помочь своему бизнесу двумя ключевыми способами:

• они могут облегчить нагрузку на специалистов по обработке данных, используя подходящее программное обеспечение для бизнес-аналитики для решения более простых задач обработки данных.
• Они могут привнести в науку о данных взгляд со стороны с точки зрения бизнеса.

К счастью, для того, чтобы стать специалистом по обработке данных, не требуется ученая степень или даже год обучения. Это требует работы, но преимущества делают ее стоящей. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать гражданским специалистом по данным, вот четыре шага, которые помогут вам встать на этот путь.

1. Запросите доступ к большим и новым источникам данных.

Если вы устали иметь дело с одними и теми же старыми данными из тех же старых отчетов, у вас зуд гражданина, занимающегося данными, и, возможно, пришло время попросить вашего руководителя предоставить доступ к данным, которые не включены в ваши обычные отчеты. и информация.

Когда вы открываете доступ к данным для ученых, не занимающихся данными, вы можете увидеть силу и преимущества, которые дает гражданская наука о данных. Распространяя данные на очень уникальную группу гражданских специалистов по данным, IBM превратила Уимблдонский турнир 2016 года в библиотеку информации . Компьютерный гигант дал возможность профессионалам в теннисе использовать свою программу анализа данных Watson Analytics . Результатом стало беспрецедентное понимание игры игроков. Watson Analytics смогла использовать такие маленькие точки данных, как место приземления мяча, чтобы определить, изменился ли стиль игрока.

Расширение доступа к людям, не имеющим ученых степеней в области науки о данных, также было на удивление легко - на самом деле легче обучить профессиональных спортсменов использованию программного обеспечения для обработки данных, чем обучать специалистов по данным, чтобы они понимали тонкости тенниса на профессиональном уровне. Более того, это означало, что группа людей со знаниями экспертного уровня могла внести свой вклад в недоступную в других отношениях область науки о данных.

2. Узнайте, как использовать программное обеспечение для бизнес-аналитики с расширенными функциями аналитики и интеллектуальным обнаружением данных.

После того, как у вас появятся новые источники данных для новых идей, вам нужно будет знать, как использовать инструменты, которые делают высокоуровневую науку о данных возможной для человека, не имеющего ученой степени в области науки о данных или статистики.

Какие функции вам следует искать в программном обеспечении, которые могут помочь вам как специалисту по анализу данных?

• Расширенная подготовка данных самообслуживания
• Поведенческая аналитика
• Графическая аналитика
• Аналитика местоположения
• Веб-аналитика
• Умное обнаружение данных

Усовершенствованная самостоятельная подготовка данных уже помогла Sears превратить своих аналитиков бизнес-аналитики в гражданских специалистов по данным. Sears инвестировала в программное обеспечение Platfora для обнаружения больших данных, предоставив доступ 400 своим аналитикам. В результате аналитики смогли использовать сегментацию клиентов - обычно это продвинутое действие в области науки о данных - для улучшения рекомендаций по продуктам для клиентов на веб-сайте Sears .

Поставщик бизнес-аналитики Alteryx предлагает простой в использовании визуальный инструмент для сложного смешивания данных. Вместо того, чтобы создавать новый набор данных для включения различных типов данных (например, файла Excel и файла Oracle), вы можете использовать функцию перетаскивания Alteryx, чтобы сократить эту длительную задачу науки о данных до нескольких щелчков мышью. мышь .

Подобно Platfora и Alteryx, программное обеспечение Paxata делает возможной передовую аналитику данных. Я поговорил с Фарназом Эрфаном из Paxata, который рассказал, как один из их клиентов, компания по производству потребительских товаров, предлагал аналитикам деятельность на уровне доктора философии.

Paxata создала «полную парадигму самообслуживания для аналитиков», которая не требует помощи специалистов по данным. Компания использовала решение самообслуживания для улучшения запасов, поставок и маркетинга. Например, использование Paxata «сократило время, необходимое бизнес-аналитикам для подготовки данных о времени в пути, с пяти часов в месяц до менее одного часа». Еще одним источником экономии была возможность «обнаруживать мошенничество с купонами путем выявления и сопоставления оскорбительных адресов электронной почты».

Хотя обучение использованию расширенной аналитики дает множество преимуществ, также потребуется время для обучения. Тем не менее, это не так уж и сложно: по оценке Gartner, на то, чтобы освоиться, потребуется всего одна-две недели . Большинство поставщиков предлагают обучение, учебные пособия и форумы сообщества с ответами на общие вопросы.

3. Убедитесь, что управление настроено.

Mo 'доступ, mo' ( управление данными ) проблем. Или это может быть так, если вы не сделаете управление приоритетом. Чем больше гражданских специалистов по данным получают доступ к большему количеству наборов данных, тем больше шансов попасть в чужие руки.

«Управление данными является ключевым моментом», - объясняет Вернер Кребс, генеральный директор консалтинговой фирмы Acculation . «Вы должны обучать своих сотрудников понимать ценность данных и предоставлять им инструменты и структуры, которые помогут им собирать их», - продолжает он. К счастью, существует несколько структур для организации этих данных, от Total Quality Management до ISO 9001 до «различных структур шести сигм ».

Gartner делает аналогичный акцент на управлении данными: « Правильное управление имеет решающее значение, как и руководство о том, как понимать данные, их взаимосвязи и надлежащее использование. ”

Предоставление большему количеству людей доступа к большему количеству данных имеет большое значение, но эти люди должны понимать, как получить к ним доступ и как обеспечить их безопасность (например, не читайте конфиденциальные документы в области с незащищенным общедоступным Wi-Fi). ).

4. Убедитесь, что в вашей организации есть «опекуны», контролирующие использование ваших данных.

Новая роль, такая как ученый-гражданин, требует новых правил и ролей для управления ею. Преимущества, которые вы можете получить от расширенной подготовки данных, определенно заслуживают переосмысления и реорганизации в масштабах всего предприятия. Тем не менее, вы не хотите избавляться от старых ролей управления данными.

Одно практическое правило управления данными в эпоху гражданских специалистов по данным резюмируется в старой песне Girl Scout : заводите новых друзей, но сохраняйте старых. Другими словами, сохраните такие роли, как распорядитель данных и администратор базы данных, но также добавьте новые роли, такие как идея опекуна Gartner, чтобы быть уверенными, что гражданские специалисты по данным могут ответственно использовать то, что им нужно.

Gartner определяет роль «хранителя» как людей, которые «обеспечивают промышленное внедрение, безопасность и масштабируемость данных». Другими словами, это люди, которые следят за безопасностью данных, а также следят за тем, чтобы успешные примеры гражданской науки о данных могли быть приняты всем бизнесом. Они также устраняют разрыв между традиционными ролями в области управления данными (Gartner называет их «операторами») и гражданскими специалистами по обработке данных, использующими данные по-новому («новаторами»).

Как вы использовали науку о гражданских данных?

Вы играете роль ученого-специалиста по данным? Вы использовали расширенную аналитику данных, чтобы помочь своему бизнесу сэкономить или зарабатывать деньги? Если да, дайте мне знать в комментариях ниже!