Data Analyst – אנליסט נתונים | פנים רבות לתפקיד אחד – חלק III

 

בשני המאמרים הקודמים סקרנו את תחום ניתוח נתונים: הגדרה בסיסית, גישות ושיטות עבודה, שלבי עבודה, טכניקות וכלים ליישום בשלבי העבודה בתהליך ניתוח הנתונים.

אחרי שאנחנו מבינים מה אנליסט נתונים אמור לעשות, באיזה כלים להשתמש, בעל איזה ידע ויכולות צריך להיות, נסקור את המשרות של חברות בישראל ונבין מהן הפנים הרבות לאותו התפקיד.

נתחיל מזה שהגדרת תפקיד של אנליסט משתנה מחברה לחברה ותלויה במבנה הארגוני, במוצר אותו החברה מספקת, סביבה טכנולוגית, כמות דאטה שיש בארגון, דרכי קבלת החלטות ועוד.

אם באופן פשטני ביותר נחלק את החברות לפי טכנולוגיות, נקבל בעיקר שני סוגים: חברות הייטק/אד-טק/אינטרנט (עתירות דאטה וטכנולוגיות) וחברות לואו-טק (תעשיה, ארגונים ציבוריים/ממשלתיים, חברות קמעונאיות, ועוד אין ספור מגזרים). כבר בשלב הזה ניתן להבין שאופי העבודה והתעסקות עם דאטה יהיו מאוד שונים, גישה בתהליך קבלת החלטות תהיה מאוד שונה וזה ישפיע על הגדרת תפקידו של אנליסט, אך ייתכן גם היעדרו בכלל באותו הארגון.

נתוני מידע - הפקת נתונים

חשוב לציין שארגונים פיננסיים למשל אומנם אינם מוגדרים כחברות הייטק, אך בשנים אחרונות נכנסים יותר ויותר לעולמות טכנולוגיים חדשניים ומתקדמים. כנ”ל צה”ל שמזמן נמצא בחזית הטכנולוגיה, בתי חולים ושירותי בריאות שגם נמצאים שם ועוד.

כך או אחרת האבולוציה של התפתחות בתחום מראה שיותר ויותר ארגונים נכנסים לעולמות דאטה טכנולוגיים ועושים מאמצים רבים להתחיל לעבוד עם נתונים בצורה אינטנסיבית ומעמיקה יותר.

ולכן כיום כמעט בכל ארגון נמצא תפקיד של אנליסט, ואם לא, נראה בעלי תקפידים אחרים שעושים אנליזה על נתונים.

אז איזה תפקידים של דאטה אנליסט אנחנו רואים במשרות?

באופן כללי, קיימים מספר סוגי תפקידים בתחום דאטה: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Statistician, DBA, BI Developer.

בבלוג שלנו תוכלו למצוא מגוון מאמרים עבור כל תחום

אנחנו כאמור נתמקד בתפקידו של Data Analyst וזוהי ההגדרה השכיחה ביותר לתפקיד של אנליסט. בדרישות לתפקיד זה מתייחסים לתארים אקדמיים, לידע ונסיון קודמים בתחום אליו החברה מחפשת אנליסט.

קודם כל, עליכם להבין לאיזה תחום מחפשים את האנליסט. בהתאם לכך תוכלו לעשות את הסינון הראשוני של משרות לא רלוונטיות. אם מחפשים Data Analyst למחלקה פיננסית – אז סביר להניח שתואר בכלכלה הוא דרישת חובה ולכן אם יש לכם לדוגמא תואר במדעי הרוח אתם כנראה פחות מתאימים.

בדקו איזה תארים דורשים. שימו לב, שבהרבה משרות רושמים דרישה כללית, לדוגמא B.A./B.Sc. in a relevant field – לכן עליכם לקרוא טוב מאוד את תיאור המשרה ואודות הארגון כדי להבין האם התפקיד מתאים לכם והאם אתם מתאימים לתפקיד.

מבחינת הדרישות טכניות, הדבר תלוי בסוג הארגון, נראה בעיקר 3 סוגי דרישות:

  • דורשים ידע באקסל ברמה גבוהה, עבודה עם כלי אופיס נוספים ויכולות פרזנטציה

במקרים האלה לרוב מדובר במחלקות תפעוליות ועסקיות של הארגון, מדובר בארגונים שאינם עתירי דאטה וטכנולוגיות, ככל הנראה ארגונים בינוניים וקטנים והמיקוד העיקרי בדרישות משרה הן נסיון, תואר רלוונטי ויכולות אנליטיות.

  • דורשים ידע באקסל אבל גם SQL וכלי BI כגון PowerBI (בעיקר) או Tableau (לרוב בחברות הייטק) או אחרים.

קראו עוד על עבודה עם Tableau

אפשר להניח שסביבה טכנולוגית יותר עשירה, שיש יותר דאטה, שעבודה יכולה להיות מעניינת יותר בצד האנליזה. עבודה עם שפת SQL (עם הרשאות ספציפיות) מאפשרת לכם לעבוד מול בסיס הנתונים ואתם די עצמאיים בתפקיד הזה ותוכלו לבצע אותו מקצה לקצה (החל משליפת נתונים והכנה עם שפת SQL, ולאחר מכן ניתוח באקסל או יותר מורכב ב-PowerBI).

גם כאן יהיה מיקוד מאוד חזק על התואר הרלוונטי, ועדיין ברוב המקרים מדובר באנליסטים שעובדים במחלקות תפעוליות ועסקיות והתואר צריך להיות תואם (למחלקה פיננסית – תואר בכלכלה, למחלקת תפעול – תארי ניהול, לוגיסטיקה/תעשיה וניהול, למחלקת משא”ב – תואר במשא”ב, למחקת מכירות או שיווק – או שלא תהיה דרישה לתואר או שנראה דרישה לתארים בתחום מדעי החברה, תקשורת וניהול).

  • דורשים ידע בשפת SQL, שפת Python או R, שיטות סטטיסטיות, יכולת לעבוד עם נתוני ביג דאטה, שימוש בטכניקות של Machine Learning, עבודה בסביבת ענן.

כאן באמת מדובר בעיקר בחברות הייטק, חברות המפתחות מוצרים טכנולוגיים, חברות אינטרנט ואד-טק (Advertising Technologies), חברות גיימינג. אבל גם ארגונים פיננסיים, מערכת בריאות, חברות המספקות פתרונות טכנולוגיים – נכללים ברשימה זו.BUSINESS DATA ANALYST

במשרות אלו דגש חזק יהיה על תארים יותר טכניים, מתחומים מדעי המחשב, סטטיסטיקה, מערכות מידע, ואף כלכלה (שכן תוכניות לימוד לתארים בתחום כלכלה מתחילות יותר ויותר להכניס היבטים טכניים של ניתוח נתונים). בהתאם לסוג חברה ותחום אליו מחפשים אנליסט, יידרשו תארים רלוונטיים.

תארים בתחומי כלכלה, ניהול, מנהל עסקים, מדעי חברה, תקשורת יהוו דרישה בעיקר לתפקידים 1-10 שמפורטים בהמשך. דרישות טכניות יתמקדו בעיקר באקסל מתקדם, SQL מתקדם, וכלי BI וויזואליזציה (PowerBI/Tableau/Qliksence/SAS ואחרים). עבור חברות הייטק, ידע נוסף בשפת Python/R, ורקע בסטטיסטיקה יכולים להוות יתרון גדול בהתמודדות לתפקידים אלה.

עבור תפקידים 11-15 יידרשו תארים טכניים יותר ברוב המקרים, כגון מדעי המחשב, תעשיה וניהול, מערכות מידע, סטטיסטיקה, מתמטיקה. וגם ברמת הידע הדרישות יהיו מתקדמות יותר.

עבור תפקידים אלה תמצאו דרישה נוספת לידע ונסיון בעבודה עם מערכות Big Data, יכולת לנתח מערכים עצומים של דאטה, היכרות עם עבודה בסביבת הענן, יכולות תכנות גבוהות.

כדי לא להטעות אתכם, נדגיש שוב, גם התפקידים 1-10 יכולים לבוא עם דרישה לתארים טכניים וידע מתקדם, הדבר תלוי בסוג חברה והסביבה הטכנולוגית.

  1. Business/Data Analyst – הגדרת תפקיד זו הרבה פעמים חופפת להגדרה השכיחה – Data Analyst. ביזנס אנליסט מקבל על עצמו משימות של ניתוח ואפיון תהליכים עסקיים לא רק על בסיס נתונים אלא גם דרך עבודה משותפת עם מקבלי החלטות בארגונים ולאחר מכן התווית דרך נכונה לאנליזה עצמה. כך שסוג התפקיד הזה יתמקד בניתוח נתונים רוחביים של החברה וייעוץ להנהלה בכיוון האסטרטגיה. תפקיד זה עשוי להתמקד גם במיזוגים ורכישות.
  2. Operations Analyst – אנליסטים בתחום תפעול מתמקדים בתהליכים הפנימיים של החברה כגון מערכות דיווח או תהליכי ייצור והפצה. עם כניסתו של IoT לייצור, תפקידים הופכים להיות יותר ויותר נפוצים, כמו גם שילוב של תכנים רלוונטים במסגרת תוכניות לימוד בתארים המתמחות בניתוח תפעול. ניתן למצוא תפקיד זה כמעט בכל גודל וסוג של חברה. הרבה פעמים מטרת האנליסט היא יעול תהליכים, שיפור ביצועים וזיהוי כשלים.
  3. Customer Data Analyst – עוד תפקיד שהופך להיות יותר ויותר מבוקש, שיכול לקחת נתוני לקוחות ולהפוך אותם ליתרון עסקי ע”י מתן רעיונות יעילים גם בצד התפעולי וגם להוביל לגידול בהכנסות. תפקיד זה תומך ברובו במכירות ושיווק.
  4. Sports Data Analyst – תפקיד שלאחרונה מתחיל להופיע במשרות דרושים, וכבר הפך להיות מאוד פופלארי בתחום ניתוח נתונים. ניתוח נתונים משנה את פני ענפי הספורט מובילים כגון כדורגל, כדורסל, שחיה, אטלטיקה ועוד רבים אחרים. ניתוח נתונים בתחום ספורט מסייע בקבלת החלטות באשר לתחרויות, ביצועים אישיים, ביצועי קבוצות ועד לשיווק בתחום רפואת ספורט.
  5. Financial Data Analyst – תפקיד מסוג מתמקד בתחום הפיננסי של הארגון, עובדים בעיקר עם אקסל, ומנתחים נתונים כספיים של החברה. אלה עם אנליסטים עסקיים, אנליסטים ניהוליים, ועוד מגוון רחב של סוגים שונים של אנליסטים בתחום פיננסי.
  6. Credit/Payment Analyst – עוד תפקיד בתחום פיננסי, שמטרתו ניתוח נתונים בשוק האשראי הכולל דיווח אשראי, ניטור אשראי, סיכון הלוואות, אישורי הלוואות וניתוח הלוואות.
  7. Market Research Analyst – אנליסטים אלה חוקרים שווקים מקומיים ובעולם, אוספים מידע על מנת להשפיע על מכירות בשוק קיים או כניסה לשווקים חדשים, מסייעים בתכנון קמפיינים שיווקיים. בין היתר הם אוספים מידע אודות מתחרים, מחירים, מכירות ושיטות שיווק, הפצה ופרסום. הם מנתחים נתונים מהאינטרנט, מיישמים טכניקות ניתוח בתחום שיווק.
  8. Marketing/PPC Analyst – תפקיד דומה בהגדרה לקודם, אך עיקר הפעילות של אנליסטים אלה הוא עבודה עם כלים בתחום קידום דיגיטלי ואינטרנט, כגון Google Analytics. מטרה עיקרית בתפקיד זה הינה ניתוח נתונים של קמפיינים שרצים, תפקוד אתר החברה, בחינת תנועה באתר ובקמפיינים, והמלצות להמשך תהליכים פרסומיים. תפקיד זה לפעמים נקרא גם Web Analytics כאשר המיקוד שלו בעיקר באתר/ים של החברה כמוצר עיקרי.
  9. Social Media Data Analyst – מתמקד בעיקר בניתוח מדיה חברתית. חברות הצומחות בתחום הזה מתבססות על הנתונים על מנת לבנות, לפקח ולקדם את הטכנולוגיה בתחום המדיה החברתית.
  10. Sales Analyst – מתמקדים בניתוח נתוני מכירות כדי לתמוך בתהליכים קיימים, לגרום לשיפור ביצועים ולייעל תהליכי מכירות.
  11. Healthcare Data Analyst – ענף נוסף עם תפקידי ניתוח נתונים הוא שירותי בריאות. בעקבות הדיגיטליזציה של רישומי המטופלים ברחבי הארץ והעולם, ארגוני הבריאות והתעשיות הקשורות להן כמו ביטוח בריאות, תעשיית תרופות, מכשור רפואי, עושים מאמצים עצומים כדי להבין את כל הנתונים של המטופלים והרישומים הרפואיים שלהם. אנליזה בתחום הבריאות כיום גם נכנסת בחלק מתכנית לימודי תואר.
  12. Fraud Analyst – המטרה בתפקיד זה הינה זיהוי וניטור הונאות וניתוח שלהן.
  13. Risk Data Analyst – תפקיד מבוקש בחברות מוצר, על מנת לבחון סיכונים הטמונים בקידום המוצר, כדי לספק תובנות קריטיות הקשורות לביצועים ובקרה של פורטפוליו המוצרים, תכנון מסגרת האשראי ושינויים הקשורים למוצרים. הגדרת תפקיד זו נפוצה גם במגזר הפיננסי בכל הקשור לתחום אקטואריה.
  14. Product Analyst – מתמקד בניתוח התכונות והמאפיינים של מוצר, כמו גם אחראי לייעוץ להנהלה באשר לתמחור מיטבי של מוצר המבוסס על גורמי שוק, תפקוד המוצר בקרב לקוחות, ניתוח נתונים וביצועים טכניים של המוצר.
  15. Machine Learning Analyst – מאוד דומה לתפקידו של Data Scientist. אנליסטים למידת מכונה עשויים לעבוד על מגוון היבטים, כולל הכנת נתונים, עדכון נתונים, הרצה של מודלים וניתוח תוצאות.

היכנסו לעמוד קורס Practical Data Science

כאשר אנו מתבוננים שוב בדרישות של רוב התפקידים שציינו קודם וכן ברגע שאנליסטים עובדים בחברות הייטק, דרישות משרה המשותפות לרוב התפקידים האלה מתמקדות במספר תחומי ידע עיקריים:

  • שפת SQL
  • שפת Python
  • Tableau
  • שיטות סטטיסטיות
  • Machine Learning
  • Big Data

על מנת לענות על הדרישות הללו ולאפשר לכל מי שמעוניין להיכנס לתחום ולעבוד במיוחד בחברות הייטק, בנינו מסלול הכשרה מתקדם אשר יסייע לכל מי שמגיע עם תארים רלוונטיים לרכוש ידע בכלים וטכנולוגיות הנדרשים ולהיקלט לתפקידי Data Analyst ברוב החברות.

Data Research Analyst הינו מסלול הכשרה חדש וייחודי, אשר נבנה אחרי בחינה ממושכת ומעמיקה של משרות בשוק וכן אחרי בחינת פרויקטים אותם אנחנו, נאיה טכנולוגיות, מובילים. הקורס מציע לימודי דאטה אנליסט פרקטיים עם 5 פרויקטים, ובליווי המדריכים המובילים של נאיה קולג’.

במאמר הבא אנחנו נסקור יותר לעומק את התפקיד של Data Research Analyst ונסייע לכם לקבל החלטה שקולה ונכונה עבורכם באשר האם להיכנס לתחום הזה או לא.

למעבר למאמר הרביעי והאחרון לחצו כאן