מה זה אנליסט נתונים (Data Analyst) – באנו לעשות לכם סדר

תוכן עניינים:

  1. יעדים של אנליסטים
  2. איפה עובדים האנליסטים ומה נדרש מהם
  3. חשיבותו של אנליסט בארגון
  4. אז מה אנליסט עושה ביום-יום
  5. מהן המיומנויות הנחוצות עבור Data Analyst טוב
  6. הגדרת תפקידים נכונה
  7. קורס דאטה אנאליסט של נאיה
  8. צפו במפגש הסברה למסלול הכשרה Data Analyst Expert

אנליסט נתונים – Data Analyst, או מנתח נתונים, מתרגם מידע לידע. אנליסטים לומדים מה קורה עכשיו על מנת לזהות מגמות ולבצע תחזיות לגבי העתיד.

בכל חברה ובכל תחום, תפקידו של אנליסט לנתח את הנתונים ולהשתמש בתוצאות התחקור כמנוע אסטרטגי לקבלת החלטות עסקיות טובות יותר המבוססות נתונים.

לחצו כאן לקורס – Data Analyst

אנליסטים מסתכלים על כל דבר, החל מהדרך שבה אנו קונים ועד לכוונות ההצבעה שלנו בבחירות.

הטיול שלנו, צפייה בטלוויזיה וגלישה באינטרנט, אבל גם נתוני הפשיעה, מגמות האוכלוסייה, הביצועים הפיננסיים של החברות, התחרות על הלקוחות בין הסופרמרקטים הגדולים לרשתות הזולות – הרשימה כמעט אינסופית.

כיום עם כמויות המידע הנאספות בארגונים, הצורך באנליסטים בארגונים הולך וגובר, יחד עם הדרישה לידע טכנולוגי לצורך עבודה עם הסביבה הטכנולוגית המורכבת והמתקדמת.

באופן כללי, אנליסט הוא מי שיהיה אחראי על אחזור ואיסוף נתונים, עליו לארגן אותם ובהמשך התהליך להשתמש בהם כדי להגיע למסקנות משמעותיות.

אנליסטים בודקים כיצד ניתן להשתמש בנתונים כדי לענות על שאלות ולפתור בעיות.

אנליסטים הינם סוג של בלשים ארגוניים שצריכים להבין איך דברים עובדים ולעזור לאחרים להבין את זה. תהליכים אלה יכולים להיות מאוד יצירתיים ובהחלט ניתן לומר שמדובר בקריירה מאתגרת ומתגמלת.

יעדים של אנליסטים:

אנליסטים צריכים להיות מסוגלים לא רק לפענח נתונים, אלא לדווח ולהסביר מה ההבדלים בין הנתונים השונים. לדוגמא בנתונים של מספר שנים – מה ההבדל בין שנה לשנה, או נתונים של מספר מחלקות, מה ההבדלים החשובים בין המחלקות.

מכיוון באנליסטים הינם בעלי אינטואיציה עסקית ואנליטית, הם מתבקשים לעתים קרובות לייעץ למנהלי פרויקטים וראשי מחלקות לגבי נתונים מסוימים, או תוצאות ניתוח ספציפיות ולייעץ האם ניתן לשנות או לשפר את המצב לאורך זמן, כך שהתובנות שמנתחי נתונים מביאים לארגון יכולות להיות בעלות ערך למעסיקים שרוצים לדעת יותר על הצרכים של הלקוחות או משתמשי הקצה שלהם.

איפה עובדים האנליסטים ומה נדרש מהם:

אנליסטים בארגונים

היום כמעט בכל חברה ובכל תעשייה/מגזר, מועסקים אנליסטים, החל מספקי שירותי בריאות, כלה חברות הייטק ועד לחנויות מזון מהיר.

ללא קשר באיזה ענף הם עובדים, אנליסטים יכולים להתבקש גם לפתח מערכות לאיסוף נתונים, לבניית דוחות שיסייעו לשפר את החברה שלהם או לבצע משימות מתקדמות אחרות.

משימות אלו אינן אופייניות לעבודה יומיומית של אנליסט נתונים, אך בהתאם למבנה ארגוני, סביבה טכנולוגית, אופי התהליכים והלקוחות, אנליסטים יכולים להתבקש לבצע גם פעולות מתקדמות יותר שלרוב הינן מתפקידם של אנשי BI , תוך כדי שהם נדרשים לחשיבה יצירתית.

עבודת האנליסטים משתנה בהתאם לסוג הנתונים שהם עובדים איתם (מכירות, מדיה חברתית, מלאי וכד’), בהתאם למחלקה בה הם עובדים, או לחילופין בהתאם לסוג הפעילות העסקית, במיוחד בסביבות פרויקטליות – שתלויות בפרויקט הספציפי של הלקוח הספציפי.

חשיבותו של אנליסט בארגון:

אנליסטים יכולים להיות מעורבים בשלבים שונים ורבים של תהליך האנליזה, החל מהקמת מערכת ניתוח ועד למתן תובנות על סמך הנתונים הנאספים – ייתכן שיתבקשו גם להכשיר אחרים במערכת איסוף הנתונים שעובדים עליה כדי להוריד את התלות בו.

אנליסט הנתונים מסוגל להפוך ארגון מסורתי לחברה מונחית דאטה, כלומר חברה שההחלטות החשובות והאסטרטגיות שלה יתקבלו על בסיס ניתוח מידע של הארגון.

בעוד שלעיתים קרובות תפקיד של אנליסט נתונים הוא תפקיד “ברמת הכניסה” למשרות מתקדמות יותר בתחום של נתונים, לא כל האנליסטים עובדים בתפקיד זוטר בארגון שלהם.

ככל שלאנליסט יש יותר שליטה בכלים טכניים חדשניים ומתקדמים, הוא הופך להיות להיות בעל תקפיד קריטי עבור חברות, במיוחד כאלו שיש בהן הפרדה בין הצוותים הטכניים והעסקיים.

אז מה אנליסט עושה ביום-יום?

ההבדל בין Business Analyst ל- Data Analyst

אופי המשימות הנדרשות יהיו תלויות בצרכים הספציפיים של החברה, אלו הן מספר משימות שכיחות שאנליסט נתונים נדרש לבצע ביום-יום:

  • כריית נתונים ממקורות ראשוניים ומשניים.
  • ניקוי וארגון נתונים גולמיים.
  • שימוש בטכניקות סטטיסטיות ו/או כלים מתמטיים או טכנולוגיים כדי לקבל תמונה גדולה יותר מהנתונים, באמצעות תהליכי ניתוח.
  • ניתוח מגמות מעניינות שנמצאו בנתונים.
  • זיהוי הזדמנויות חדשות לשיפור תהליכים.
  • יצירת דוחות, פריטים חזותיים (Visualizations) ולוח מחוונים (Dashboards) כדי לסייע למנהלים או קולגות לפרש את הממצאים ולקבל החלטות על סמך הנתונים.
  • הצגת תוצאות ניתוח טכני ללקוחות עסקיים או לצוותים פנימיים.
  • עבודה עם צוותי טכנולוגיה, ניהול ו/או מדעני נתונים כדי להגדיר מטרות.

לחצו כאן לכל קורסי ה- Data Analyst

מהן המיומנויות הנחוצות עבור Data Analyst טוב?

מיומנויות מחשב:

מבחינת הכלים, מנתחי נתונים משתמשים בדרך כלל במערכות מחשב וביישומי חישוב ארגוניים כדי להבין את המסתתר מאחורי הנתונים.

הנתונים חייבים להיות מסודרים, מנורמלים, מכוילים כך שניתן יהיה לחלץ אותם במהירות או לבצע בהם שינויים מבלי לפגוע ב-Data המקורי של הארגון.

עובדות ומספרים הם נקודת המוצא, אבל מה שהכי חשוב זה להבין איזה מידע הם יכולים לקחת ולהפוך אותו למסקנה שנותנת ערך עסקי לקידום הארגון, וחשוב לא פחות, זה איך להציג את הממצאים בצורה מעניינת מהבחינה הויזואלית, באמצעות גרפים, תרשימים, טבלאות וגרפיקה.

ארגז הכלים שאנליסט נתונים משתמש בהם הרבה פעמים תלוי באופי הארגון והסביבה הטכנולוגית.

אין אנליסט שמכיר את כל הכלים, ומגיע עם כל תחומי הידע האפשריים, לכן בחיפוש עבודה או התפקיד הבא, יש להתייחס לאופי המשרה, ללמוד על החברה המפרסמת את המשרה, ורק אז לוודא יש ברשות המועמד הידע והיכולות הנדרשים.

את התמונה המלאה ניתן לקבל לאחר תחקור הנתונים בעזרת ידע ונסיון בכלים טכנולוגיים שונים. אז מהם הכלים הנדרשים היום בתעשייה:

 ידע בפיתוח/תכנות – יכולות ניהול נתונים ומיומנויות מניפולציה עליהם – הן קריטיות לאנליסט. היישום של יכולות אלו בא דרך שימוש בשפות שונות כגון:

  • Querying Language – שפת שאילתה.

SQL – אחת משפות השאילתה הוותיקות ביותר. SQL היא שפת מסדי נתונים כללית המשמשת לשאילתות אנליטיות כמו גם שאילתות טרנזקציוניות. SQL משמשת במגוון רחב של פלטפורמות נתונים, כגון T-SQL של ​​מיקרוסופט או MySQL הנפוץ יותר בעולם האינטרנט. כאמור בניית שאילתות כדי לחלץ את המידע הרצוי היא יכולת חובה לניתוח נתונים. SQL משמשת בעיקר בפעולות היומיומיות אבל לא יכולה לתמוך ב-petabytes של נתונים.

כמו כן משתמשים בשפה בעבודה מול מסדי נתונים רלציוניים ולא בסביבת Big Data.

לחצו כאן לקורס SQL

HIVE – שפת השאילתה בסביבה של Hadoop (שהוא מסד הנתונים בסביבה של Big Data), הומצאה על ידי צוות תשתיות הנתונים של פייסבוק. מאז שהשפה פותחה בשנת 2008, היא הפכה לבחירה הפופולרית עבור אנליסטים עסקיים בסביבה של Hadoop.

PIG – עוד שפה בסביבה של Hadoop. אחד היתרונות הגדולים שלה, שהיא יכולה לעבד נתונים מובנים (structured) ולא מובנים (unstructured) ורצה מעל MapReduce. זוהי השפה עבור רוב המתכנתים שנוטים לכתוב סקריפטים.

לחצו כאן לקורס מבוא ל – HADOOP

חשוב לציין: שפת SQL מהווה היום דרישת חובה לכל אנליסט, על מנת לאפשר לו עבודה יעילה ואיכותית עם הנתונים הנדרשים. שפות HIVE, PIG – הינן שפות לסביבה של Big Data בארגונים, הידע הזה נרכש בשלבים מתקדמים של קריירה עם התפתחות מקצועית וטכנולוגית.

  • Scripting Language – שפה סקריפטית

אנליסט צריך לדעת לפחות שפת תכנות אחת ולעיתים אף יותר במטרה לבצע מניפולציה על דאטה.

בין השפות הנדרשות בתחום ניתוח נתונים ניתן לראות Java, C++, MATLAB, Python ועוד רבות. כמעט לכל תוכנית עסקית יש אינטראקציה עם נתונים בדרך כלשהי. מימוש האינטרקציה הזו תלוי בפלטפורמות הקיימות בחברה, אשר כפופות לשינוים גם כאשר פרויקטים חדשים מופיעים.

MATLAB – זוהי שפה המשמשת לכריית נתונים. בעוד הפופולריות שלה ירדה במהלך השנים האחרונות, עדיין מי שמגיע עם תארים בהנדסה, או מתמטיקה או כל התחום אחר של חישובים מתקדמים, בד”כ ידע לפתח בשפה הזו.

כמובן שחברות רבות משתמשות בשפה זו לכריית נתונים.

Python – אחת משפות ה-scripting הפופולריות ביותר בזכות ספריות הליבה המתקדמות שלה שמאפשרות מניפולציה על נתונים ברמה גבוהה.

בין החבילות השימושיות ביותר NumPy, SciPy, Pandas ו matplotlib . השפה מאוד חזקה היום בתחום של מודלים לחיזוי וניתוח/תחקור של דאטה לזיהוי דפוסים התנהגותיים, אך גם לה יש חסרונות, הבולט ביניהם – ביצועים שיורדים במערכי נתונים גדולים.

לחצו כאן לקורס  – Python

חשוב לציין: השפות מטלב ופייתון אינן מהוות ידע חובה עבור תפקיד Data Analyst, לרוב נראה שדרישה זו מופיע עבור אנליסטים עם הרבה שנות נסיון, עם ידע ונסיון טכני עשיר.

חשוב להוסיף גם שידע בשפות תכנול אלו מקרב את האנליסט לשלב הבא בקריירה שלו לתפקיד Data Scientist – שזה בהחלט יכול להיות השלב הבא בקריירה של אנליסט.

  • Statistical Language שפה סטטיסטית

SAS לעומת  R לעומת Python – מהי השפה המועדפת – שאלת שאלות של אנשי מקצועי, כאשר בסופו של דבר הבחירה תלויה בהחלטה של הארגון לעבוד עם כלי מסויים או סביבה כזאת או אחרת.

לרוב החלטה אסטרטגית כזאת קשורה לעניין העלויות (עלות הרשיונות), יכולות הכלי, עד כמה המענה שהשפה נותנת הוא רחב ויכול לשמש תחומים נוספים בארגון.

לדוגמא, בעוד ש- SAS (כלי יקר עם חובת רכישת רשיונות) ופייתון (שטובה יותר עבור עיבוד נתונים בקנה מידה נמוך יחסית) – קלות ללמידה, שפת R (שפת תכנות ברמה נמוכה בהיבטים של פיתוח כללי) מנצחת בזכות יכולות חישובים מתקדמות, יכולות גרפיות טובות יותר וכלים מתקדמים.

אחרים יציגו עמדה הפוכה, ובסופו של דבר השפה המנצחת אצל כל אחד תהיה שונה, בהתאם להעדפות המקצועיות של המומחה ומאיזה תחום הוא מגיע, וכמובן כפי שנאמר קודם, בהתאם לסביבה הארגונית.

חשוב לציין: ניתוח נתונים (Data Analytics) אינו מדע נתונים (Data Science) ואינו חייב להיות. יש הרבה מיומנויות שאנליסט צריך ללמוד שיאפשרו לו להוסיף ערך ויתרון מול המועמדים האחרים, מבלי להיכנס לעולם המודלים או מידול נתונים (Machine Learning). זה נכון שתחום Data Science הינו תחום לוהט בשנים אחרונות, אך לעומת זאת תחום אנליטיקס נולד לפני הרבה יותר זמן ואנליסטים טובים הם בעלי ערך בתעשיה.

הדמיית נתונים – Data Visualization – ידע בכלים שמאפשרים הדמיית נתונים ברמה גבוהה הינו קריטי לכל אנליסט

תפקיד של אנליסט נתונים יהיה לבנות דוחות מעולים, לאתר מגמות ולהעביר את הממצאים האלה להנהלה. אנליסט חייב לשלוט בכלים לניתוח והדמית נתונים וביניהם: Tableau ,Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics ואחרים.

קורס tablau

לאלה העובדים עם שפת R, חשוב לדעת לעבוד עם החבילה היעודית ggplot ליצירת תרשימים אינטראקטיביים וגרפים.

חשוב לציין: כלים חשובים, אבל משניים למשימה או בעיה עסקית עצמה – זה אומר שאנליסט יכול להתשמש בכל כלי שיבחר, העיקר שייתן את המענה הנכון, היסודי והמדויק ביותר.

ידע במסדי נתונים – לפני שמתחקרים את הנתונים חייבים להבין איפה המידע נשמח, באיזה צורה, איך נכנס לארגון ולאן יוצא.

ידע בתחום זה מאוד חשוב על מנת להבין את הצרכים של הלקוחות (פנימיים או חיצוניים) במונחים של Data.

ניתוח מסד נתונים מכיל בתוכו תהליכי ניתוח רבים ומורכבים, החל מניתוח בסיסי ועד לכריית נתונים מורכבים באמצעות כלים שונים, למשל: מערכת מידע גיאוגרפי או ניתוח טקסט. השלבים הבסיסיים לניתוח מסד נתונים הוא לחלץ, לנקות, למזג, לנתח וליישם את הדאטה.

על מנת לבצע את כל זה נחוץ ידע והבנה מעמיקה במבנה של מסדי נתונים, תהליכים שרצים מאחורי הקלעים, קלט ופלט של נתונים, מקורות מידע, אינטגרציה עם כלים נוספים ועוד.

לסיכוםאיסוף נתונים בעידן הדיגיטלי יכול להוביל לכמויות אדירות של מידע. על האנליסט להבין טכניקות לניקוי הדאטה של ארגון ובניית נתונים כדי לספק תוצאות יעילות ואמינות.

משמעות הדבר היא – הגדרת תהליכי עיבוד נתונים כך שישתלבו בצורה מושלמת עם הכלים והטכנולוגיות השונות. מיומנויות מחקר ואימות נדרשות כדי להבטיח שאנליסט מספק את המידע הנכון עבור הבעיה העסקית הנכונה. פירוש תוצאות הנתונים מראש כרוך בקביעת ההיקף והסיבה של בעיות שונות בנתונים שמתקבלים.

יכולות אנליטיות ויצירתיות:

עבודה עם נתונים כדי לספק ערך בעולם האמיתי דורש יכולות ומיומנויות אנליטיות ברמה גבוהה, וכן יצירתיות בחשיבה.

יכולות אלו יאפשרו לזהות הקשרים של מידע/נתונים לבעיה עסקית, והבנה איך ומאיפה להשיג את הנתונים, מיומנות בהצלבה נכונה של הנתונים, ולפעמים בחשיבה מחוץ לקופסא, על מנת לגלות ולזהות דפוסים חדשים בנתונים, כל אלו יעידו על יכולות אנליטיות גבוהות של אנליסט.

בנוסף אנליסט צריך להיות בעל יכולת להציג ולהמחיש את תוצאות מספריות באמצעות תרשימים ואלמנטים גרפיים ולהסביר את התוצאות.

מיומנויות עסקיות ותקשורתיות:

באחריותו של אנליסט לספק מידע מדויק למקבלי ההחלטות. הוא חייב להיות מסוגל להבין לא רק את הנתונים, אלא גם את הדרישות הספציפיות של משתמשי הקצה וכמובן להכיר לעומק את ה-Business של הארגון בכלל או המחלקה בפרט, כדי להבטיח שהנתונים שסופקו תואמים את היעדים העסקיים ואת הקריטריונים ושיתנו ערך עסקי גבוה ככל הניתן לארגון.

כמו כן אנליסטים חייבים להיות אנשי תקשורת טובים והרבה פעמים בעלי יכולות פרזנציה גבוהות כי עליהם יהיה לדון ולשתף פעולה עם מנהלים, לקוחות, מומחי IT, ועובדים שונים.

 ירידה לפרטים ו”השבחת” ה-Data:

בניתוח נתונים, אנליסט חייב להיות מסוגל לשים לב לפרטים הקטנים. איתור מידע שגוי או מיותר הוא קריטי לתוצאות הניתוח וההחלטה האם ניתן להשתמש בהן.

אנליסט חייב גם להיות מסוגל לזהות איך עובדות שונות קשורות זו לזו או משפיעות אחת על השניה, טעויות במידע שקיבלו יחידות עסקיות יכולות להוביל למסקנות שגויות שמבזבזות זמן וכסף, לכן על האנליסט להיות מוכן ולא לקבל כל נתון כמובן מאליו ולחפש התנהגויות לא הגיוניות של נתונים ולחקור כל מקרה לגופו.

יש לנקות את כל הנתונים המשמשים במערכות מידע כדי למנוע תוצאות לא רלוונטיות, מיושנות או שגויות. תהליכים ידניים ואוטומטיים עשויים להיות נחוצים כדי להבטיח שהנתונים יהיו עקביים ומדויקים.

הצגת הנתונים על ידי איש דאטה

הגדרת תפקידים נכונה

כיום, בשוק מקובל לפרסם משרות דרושים לתפקידים הבאים: אנליסט, אנליסט נתונים, Data Analyst, BI Analyst, מנתח נתונים ועוד. כל ארגון נוטה לקרוא לתפקיד בהתאם לסביבה העסקית והטכנולוגית וכן הצרכים והפעילות בשטח. הבלבול הגדול בקרב המתעניינים בתחום הינו בין התפקידים Data Analyst – BI Analyst.

מה ההבדל בין Business Analyst ל- Data Analyst:

ההבדל בין שני התפקידים הרבה פעמים נקבע ע”י דרישות שלארגון כזה או אחר, לפעמים אף ניתן לראות כי השימוש במונח אחד או השני הינו שגוי. אנחנו ננסה כאן לתאר את ההבדל בין שני התפקידים, שהרי הוא אכן קיים.

אנשי Business Analyst הם סוכני או מובילי השינוי בארגון. המשימה שלהם לזהות מה הצרכים העסקיים, מהן הבעיות שעוצרות את התהליכים וההתקדמות וכיצד לייעל את הפעילות לטובת מתן פתרון לצרכים הארגוניים. המטרה העיקרית שלהם היא ליצור תוכנית לשיפור התהליכים או התוצאות עסקיות, לכן למעשה מדובר בתפקיד אסטרטגי.

Business Analyst ישתמשו בנתונים לזיהוי בעיות ופתרונות, אך הם לא יעמיקו בנתונים ברמה טכנית. כאמור, במקום זאת, הם יפעלו ברמה המושגית – הגדרת אסטרטגיה, יישום, זרימות עבודה או התהליך ותקשורת עם בעלי עניין.

אנשי Data Analyst לעומת זאת, הם הצינור דרכו הנתונים עוברים תהליך של שינוי, מנתונים גולמיים עד לתחקור סופי של נתונים. מטרת העל שלהם היא לחלץ נתונים ממקורות שונים, ולבדוק, לנקות ולדגום את הנתונים כדי לגלות מידע שימושי להם העסק עשוי להזדקק.

חלק גדול של העבודה הוא תחקור הנתונים, בניית של דוחות, יצירת מצגות ופריטים חזותיים, כך שמנהלים יוכלו להבין את התוצאות ואת הנתונים כדי לקבל החלטות עסקיות אסטרטגיות. גם Data Analyst זקוקים למיומנויות חשיבה אנליטיות חזקות. עם זאת, תפקידם הוא יותר טכני.

מיומנויות מיוחדות הנדרשות בתפקיד זה הן שפת שאילתות, עבודה עם ניתוח ניתוח, חיזוי וכריית נתונים – כל אלה דרישות חובה.

לחצו כאן לקורס – Data Analyst

קורס דאטה אנאליסט של נאיה

נאיה קולג’- המכללה הטכנולוגית המובילה בישראל בתחום הנתונים והמידע, היא המכללה היחידה מסוגה בארץ המציעה את הקורס דאטה אנליסט (אנליסט נתונים).

קורס דאטה אנליסט מתאים לעובדים בחברות שונות הנדרשות לעסוק במידע ולהשלים את הצד הטכנולגי בעבודה זו.

בעלי תוארים בכלכלה, סטטיסטיקה, חשבונאות, ניהול, מדעי הרוח, מדעי החברה הזקוקים לכלים טכנולוגיים לעיבוד מידע. שיתוף פעולה בין דאטה אנליסט לאנשי הבינה העסקית בחברה יאפשר ניתוח מסדי נתונים גדולים, האופייניים לחברות מפותחות בימינו, ויישום מסקנות ותיקונים לשיפור ההתנהלות בחברה.

לשאלות ופרטים נוספים, פנו אלינו בטלפון מספר 073-2865544. נשמח לענות על כל שאלה ובקשה.

צפו במפגש הסברה למסלול הכשרה Data Analyst Expert:

לחצו כאן לקורס – Data Analyst