Аналитик Big Data - чем занимается, какие инструменты нужны и как развиваться в профессии
Когда объёмы данных растут, стандартные запросы и простые ETL перестают справляться: появляются длительные загрузки, рассинхронизация и ошибки в метриках. Разбираем этапы ETL, инструменты Hadoop и SQL, методы предобработки и типичные точки оптимизации в пайплайне. Показываем типичные ошибки при подготовке данных.
Вы получите алгоритм построения ETL‑пайплайна с проверками качества данных, который даст управленческую метрику для принятия решения.
Кто такой аналитик Big Data
Аналитик Big Data занимается исследованием массивов информации для того, чтобы выудить ценные данные, паттерны и тенденции. Делается это не из праздного любопытства, а с целью помочь бизнесу принять обоснованное решение.
Профессия молодая, начала зарождаться в начале 2000-х годов. Хотя термина Big Data Analytics тогда еще не существовало. Впервые термин стал применяться в середине 2010-х годов, когда сформировалась концепция Big Data.
С течением времени профессия биг дата аналитика стала все более значимой и востребованной. Поскольку организации осознали потенциал и ценность информации для принятия решений и развития бизнеса.
Чем занимается аналитик Big Data
Рабочий день сотрудника состоит из выполнения рутинных задач. Главным образом они связаны со сбором и обработкой информации. Поэтому для профессии важны усидчивость и способность долгое время сохранять концентрацию внимания, ну и конечно знание аналитических инструментов.
Главные задачи аналитика:
- Сбор данных. Собирает информацию из различных источников, например, базы данных (БД), социальные сети и датчики, логи веб-серверов и т.п.
- Очистка информации. Удаляет дубликаты, исправляет ошибки и дополняет пропущенные значения.
- Хранение информации. Использует системы хранения данных, например, Hadoop и БД NoSQL, чтобы хранить, управлять большими объемами информации.
- Анализ информации. Использует разнотипные методы анализа, алгоритмы и машинное обучение, чтобы выявлять паттерны, тенденции и взаимосвязи.
- Визуализация информации. Создает визуализации, например, диаграммы и дашборды или графики для руководства.
- Разработка стратегий, рекомендаций. Помогает в создании стратегий, а также принятии решений, основываясь на результатах. Предоставляет рекомендации по оптимизации бизнес-процессов, улучшению услуги или продукта. А также способствует выявлению новых возможностей для компании.
- Оценка производительности. Отслеживает и оценивает производительность систем хранения и обработки информации. При необходимости предлагает улучшения.
- Прогнозирование и моделирование. Строит модели для прогнозирования будущих событий и тенденций.
- Безопасность данных. Следит за безопасностью и применяет меры для защиты конфиденциальной информации.
- Сотрудничество с командами. Тесно сотрудничает с другими членами команды – бизнес-аналитиками, разработчиками и менеджерами.
Чем отличается аналитик Big Data от Data Science
Это разные, но связанные должности в области аналитики больших данных. При этом, аналитик больше сосредоточен на анализе, а ученый на решении сложных проблем, которые обеспечат преимущество бизнеса.
| Характеристика | Аналитик Big Data | Data Scientist |
| Основная задача | обработка и анализ больших объемов информации | решение сложных бизнес-задач с помощью биг дата |
| Акцент работы | инструменты и технологии Big Data, например, Hadoop и Spark | методы и алгоритмы машинного обучения для анализа |
| Навыки | знание SQL, Big Data, параллельных вычислений, структурированного и неструктурированного анализа, базовых статистических методов | статистики, машинного обучения, алгоритмов, искусственного интеллекта, БД и программирования |
| Инструменты | Hadoop, Spark, NoSQL БД, SQL, Python или R, другие программные инструменты обработки и анализа | Python и R, MATLAB и SAS, SQL и TensorFlow, Keras и другие инструменты анализа, машинного обучения и статистического моделирования |
| Визуализация данных | главная цель – извлечение информации из больших наборов данных | часто включает создание визуализаций для наглядного представления результатов анализа |
| Бизнес-ориентированность | извлечение и обработка биг дата | решение бизнес-задач и принятие стратегических решений на основе информации |
| Область применения | работает с данными различных источников и форматов | может работать с данными различных источников, но фокусируется на создании моделей и прогнозировании |
| Предсказательная аналитика | в большинстве случаев отсутствует | часто используется для прогнозирования и определения трендов |
| Образование | степень бакалавра в области информационных технологий или аналитики | степень магистра или доктора в области математики, статистики или компьютерных наук |
| Отчетность | отчеты и дашборды с результатами анализа | помощь в принятии решений и разработка стратегии. |
Уровень зарплаты в профессии
Поиск по hh.ru выдает около пятисот вакансий. Однако, обратим внимание на то, что среди выдачи встречаются вакансии на должность аналитика данных и data scientist. Хотя это разные профессии, со своими конкретными задачами, целями и областями работы.
Такая путаница встречается из-за того, что не все работодатели могут правильно разделить границы должностей, ввиду молодости профессии. Ресурс Zarplan.com определяет среднюю зарплату по стране в 180 041, а модальную в 131 000 рублей в месяц.
Карьерные перспективы аналитика Big Data включают следующие должности:
- специалист по обработке данных (Data Processing Specialist);
- инженер по обработке данных (Data Engineer);
- архитектор Big Data (Big Data Architect);
- ученый-аналитик данных (Data Scientist);
- аналитик машинного обучения (Machine Learning Analyst);
- бизнес-аналитик Big Data (Big Data Business Analyst);
- руководитель проектов Big Data (Big Data Project Manager);
- системный аналитик Big Data (Big Data Systems Analyst);
- консультант по анализу данных (Data Analysis Consultant).
Плюсы и минусы профессии
| Плюсы | Минусы |
| Постоянный спрос на экспертов | Конкуренция на рынке труда |
| Большой спектр применения профессии | Требуются навыки программирования и статистики |
| Зарплаты часто выше среднего | Высокий уровень ответственности |
| Возможность работать в разных отраслях | Работа с конфиденциальными данными |
| Перспективы карьерного роста | Постоянное обучение и обновление знаний |
| Возможность внедрять инновации | Сложность обработки и анализа |
| Фриланс, удаленная работа |
Какие знания и навыки нужны в профессии
В профессии необходимы знания различных дисциплин. Большая часть знаний связана с математикой статистикой и программированием. Немаловажными являются такие качества как самодисциплина, концентрация и скрупулезность.
Главные знания и навыки в профессии:
- Аналитика и статистика. Понимание основных методов анализа и статистических концепций.
- Базы данных. Знание SQL для извлечения информации из БД.
- Языки программирования. Владение Python или R.
- Системы Big Data. Принципы работы с системами BigData, например, Hadoop и Spark. Опыт работы с платформами и инструментами.
- Визуализация данных. Навыки визуализации данных с использованием инструментов, таких как Tableau, Power BI или matplotlib.
- Знание бизнес-домена. Понимание конкретной отрасли, в которой работаете, и бизнес-процессов.
- Машинное обучение. Основы машинного обучения и алгоритмов для анализа BigData.
- Обработка данных. Навыки сбора, очистки и обработки бигдата.
- Моделирование и прогнозирование. Создание моделей для анализа информации и прогнозирования.
- Работа с большими данными. Умение работать с информацией в реальном времени и в больших объемах.
- Коммуникационные навыки. Навык объяснять результаты анализа непрофессионалам.
- Решение проблем. Навыки анализа и решения сложных проблем.
- Проектное управление. Умение организовывать и управлять проектами в области биг дата.
- Обучение и самообучение. Готовность к постоянному обучению и овладению новыми технологиями.
В каких сферах может работать аналитик Big Data
Перспективы использования больших данных разнообразны и обширны, поэтому сфера работы эксперта постоянно расширяется. Кроме того, нет узкой направленности, поэтому сотрудник способен свободно переходить из одной индустрии в другую.
Аналитики востребованы в следующих областях:
- финансы и банковское дело;
- здравоохранение и медицина;
- телекоммуникации;
- розничная торговля;
- логистика и поставки;
- интернет-компании;
- производство;
- ритейл и электронная коммерция;
- энергетическая отрасль;
- медиа и развлечения;
- государственный сектор и правительство;
- маркетинг и реклама;
- туризм и гостиничный бизнес;
- образование;
- наука и исследования.
Как стать аналитиком Big Data
Для того чтобы стать специалистом по большим данным, высшее образование не считается обязательным, но может быть полезным. Если решили учиться в вузе, то выберите факультет математики, статистики или компьютерных наук.
Это образование поможет быстрее влиться в специальность. Но, рациональный способ – онлайн-курсы. Это сэкономит время и деньги на изучение. К тому же, на курсах подразумевается удаленный формат учебы, что также считается плюсом.
Заметим, что для самообразования профессия слишком сложна, так как требует познания в различных областях и дисциплинах. Так обучение способно затянуться на неопределенное время.
В заключении
Область применения анализа Big Data только набирает обороты, поэтому спрос на профессию будет только увеличиваться. Успейте освоить специальность, пока не перенасытился рынок труда опытными экспертами.
Комментарии