אז מה היה לנו עד כה?
בשני המאמרים הקודמים סקרנו את תחום ניתוח הנתונים: ההגדרה הבסיסית, הגישות ושיטות העבודה, שלבי העבודה, הטכניקות והכלים ליישום בתהליך ניתוח הנתונים.
הבנו את משמעות ההכשרה, את הכלים שמשמשים את האנליסטים, את הידע הנרכש ואת היכולות הנדרשות.
עכשיו, הגיע הזמן להבין איזה תפקידים קיימים בשוק.
בעידן הנוכחי יותר ויותר ארגונים נכנסים לעולמות הדאטה הטכנולוגיים ומפנימים את חשיבות ההתנהלות העסקית עם נתונים, בצורה אינטנסיבית ומעמיקה.
כמעט בכל ארגון נדרש היום אנליסט או פונקציות אחרות המבצעות אנליזה על נתונים.
עם זאת חשוב להבין שהגדרת תפקיד האנליסט משתנה מחברה לחברה ותלויה במבנה הארגוני, במוצר שמפתחת החברה, בסביבה, בכמות הדאטה שיש בארגון, בדרכי קבלת ההחלטות ועוד. אם נחלק באופן פשטני ביותר את החברות לפי טכנולוגיות, נקבל שני סוגים עקריים:
- חברות הייטק/אד-טק/אינטרנט (עתירות דאטה וטכנולוגיות)
- חברות לואו-טק (תעשיה, ארגונים ציבוריים/ממשלתיים, חברות קמעונאיות, ומגזרים שונים ומגוונים).
כבר בחלוקה ראשונית זו, אופי העבודה, העיסוק עם הדאטה, גישת קבלת ההחלטות ועוד – יהיו שונים מאד זה מזה וישפיעו על הגדרת תפקידו של האנליסט (אם בכלל קיימת פונקציה כזו בארגון). חשוב לדעת ש
מגזרים שונים כגון הפיננסי, הרפואי והצבאי, אינם מוגדרים אמנם כחברות הייטק, אך הם נמצאים כבר שנים רבות בחזית הטכנולוגיה ומשלבים פתרונות חדשניים ומתקדמים בשירותיהם.
אז אילו תפקידי דאטה אנליסט נמצא באתרי הדרושים?
בעולמות הדאטה באופן כללי קיימים מספר סוגי תפקידים: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Statistician, DBA, BI Developer.
במאמר זה נתמקד כאמור בתפקידו של ה-Data Analyst או Business Analyst, המינוחים הנפוצים ביותר לתפקיד של אנליסט. הדבר המרכזי שנראה בדרישות לתפקיד זה, הוא הדרישה לידע בעולמות ניתוח הנתונים לצד נסיון בתחומים אחרים כמו שיווק, כלכלה, מנהל עסקים וכד’ (כאשר בדרך כלל נדרשים תארים אקדמאיים בתחומים אלה.)
לכן, בשלב החיפוש הראשוני, חשוב להבין באיזה עולם תוכן רוצים להשתלב כאנליסטים ובהתאם לכך לסנן את המשרות:
Data Analyst למחלקה הפיננסית – ידרוש בד”כ תואר ונסיון בכלכלה , Data Analyst למחלקת המכירות – ידרוש נסיון במנהל עסקים, שיווק או מדעי החברה, וכן הלאה.
מבחינת הדרישות טכניות, הדבר תלוי בסוג הארגון.
ישנם 3 סוגי דרישות מרכזיות, אותם נמין לפי רמת המורכבות של הארגון:
- רמה ראשונה – 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.
- רמה שניה – ידע באקסל אבל גם ב-SQL וכלי BI כגון PowerBI (בעיקר) או Tableau (לרוב בחברות הייטק) או אחרים.
קבלו מדריך ראשוני לעבודה עם שפת SQL
דרישות אלה מאפיינות סביבה טכנולוגית עשירה יותר, עם היקף דאטה גדול, שעשוייה להיות מעניינת יותר בצד האנליטי.
עבודה עם שפת SQL (עם הרשאות ספציפיות) מאפשרת עצמאות בעבודה מול בסיס הנתונים ויכולת 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, כיוון שעדיין, במרבית המקרים, מדובר באנליסטים העובדים במחלקות תפעוליות ועסקיות והתואר צריך להיות רלוונטי (למחלקה הפיננסית – תואר בכלכלה, למחלקת התפעול – תארי ניהול, לוגיסטיקה/תעשיה וניהול, למחלקת משא”ב – תואר במשא”ב, למחלקת מכירות או שיווק – תארים בתחום מדעי החברה, תקשורת וניהול).
- רמה שלישית – ידע בשפת SQL, שפת Python או R, שיטות סטטיסטיות, יכולת לעבוד עם נתוני ביג דאטה, שימוש בטכניקות של Machine Learning, עבודה בסביבת ענן.
כאן 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.
במשרות אלה יושם דגש חזק על תארים טכניים יותר, מתחומים מדעי המחשב, הסטטיסטיקה, מערכות המידע, ואף כלכלה (שכן תוכניות לימוד לתארים בתחום כלכלה משלבות בשנים האחרונות יותר היבטים טכניים של ניתוח נתונים). בהתאם לסוג חברה ותחום אליו מחפשים אנליסט, יידרשו תארים רלוונטיים.
רכזנו לכם את שמות המשרות הקיימות בתחום ואת הגדרתם.
עבור תפקידים 1-10 ידרשו תארים בתחומי כלכלה, ניהול, מנהל עסקים, מדעי חברה, תקשורת . הדרישות הטכניות יתמקדו בעיקר באקסל מתקדם, SQL מתקדם, וכלי BI וויזואליזציה (PowerBI/Tableau/Qliksence/SAS ואחרים). בחברות 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.)
- 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. סוג התפקיד הזה יתמקד בניתוח נתונים רוחביים של החברה וייעוץ להנהלה בכיוון האסטרטגיה. תפקיד זה עשוי להתמקד גם במיזוגים ורכישות.
- Operations Analyst – אנליסטים בתחום התפעול מתמקדים בתהליכים הפנימיים של החברה כגון מערכות דיווח או תהליכי ייצור והפצה. עם כניסתו של IoT לייצור, התפקידים הופכים להיות יותר ויותר נפוצים, כמו גם שילוב של תכנים רלוונטים במסגרת תוכניות לימוד בתארים המתמחות בניתוח תפעול. ניתן למצוא את תפקיד זה כמעט בכל גודל וסוג של חברה. פעמים רבות מטרת האנליסט היא יעול תהליכים, שיפור ביצועים וזיהוי כשלים.
- Customer Data Analyst – תפקיד נוסף שהופך מבוקש יותר ויותר. אנליסט זה עושה שימוש בנתוני הלקוחות כדי להפוך אותם ליתרון עסקי, באמצעות ייעול הצד התפעולי כמו גם השפעה על גידול בהכנסות. תפקיד זה תומך ברובו במכירות ושיווק.
- Sports Data Analyst – תפקיד המופיע לאחרונה באתרי הדרושים, וכבר הפך להיות מאוד פופלארי בתחום ניתוח נתונים. ניתוח נתונים משנה את פני ענפי הספורט מובילים כגון כדורגל, כדורסל, שחיה, אטלטיקה ועוד רבים אחרים. הוא מסייע בקבלת החלטות באשר לתחרויות, משפר ביצועים אישיים וקבוצתיים ותורם גם לשיווק בתחום רפואת ספורט.
- Financial Data Analyst – תפקיד מסוג זה מתמקד בתחום הפיננסי של הארגון, ובו, בעיקר באמצעות אקסל, מנתחים נתונים כספיים של החברה. בתחום הפיננסי ישנם אנליסטים עסקיים, אנליסטים ניהוליים, ועוד.
- Credit/Payment Analyst – עוד תפקיד בתחום פיננסי, שמטרתו ניתוח נתונים בשוק האשראי הכולל דיווח אשראי, ניטור אשראי, סיכון הלוואות, אישורי הלוואות וניתוח הלוואות.
- Market Research Analyst – אנליסטים אלה חוקרים שווקים מקומיים ובעולם, אוספים מידע על מנת להשפיע על מכירות בשוק הקיים או כניסה לשווקים חדשים ומסייעים בתכנון קמפיינים שיווקיים. בין היתר הם אוספים מידע אודות המתחרים, המחירים, מכירות ושיטות שיווק, הפצה ופרסום. הם מנתחים נתונים מהאינטרנט,ומיישמים טכניקות ניתוח בתחום שיווק.
- Marketing/PPC Analyst – תפקיד דומה בהגדרה לקודם, אך עיקר הפעילות של אנליסטים אלה הוא עבודה עם כלים בתחום קידום דיגיטלי ואינטרנט, כגון Google Analytics. המטרה העיקרית 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.
- Social Media Data Analyst – תפקיד המתמקד בעיקר בניתוח מדיה חברתית. חברות הצומחות בתחום הזה מתבססות על הנתונים על מנת לבנות, לפקח ולקדם את הטכנולוגיה בתחום המדיה החברתית.
- Sales Analyst – מתמקדים בניתוח נתוני מכירות כדי לתמוך בתהליכים קיימים, לגרום לשיפור ביצועים ולייעל תהליכי מכירות.
- Healthcare Data Analyst – ענף נוסף בו התפתח מאד תפקיד ניתוח הנתונים הוא ענף 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 לנצל ולמנף את נתוני המטופלים הנצברים. אנליזה בתחום הבריאות כיום גם נכנסת בחלק מתכנית לימודי תואר. - Fraud Analyst – תפקיד זה עוסק בזיהוי וניטור הונאות וניתוח שלהן.
- Risk Data Analyst – תפקיד מבוקש בחברות מוצר, שמטרתו 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. - 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.
- Machine Learning Analyst – תפקיד זה דומה מאד לתפקידו של ה-Data Scientist. אנליסטים למידת מכונה עשויים לעבוד על מגוון היבטים, כולל הכנת נתונים, עדכון נתונים, הרצה של מודלים וניתוח תוצאות.
כאשר אנו מתבוננים שוב בדרישות של רוב התפקידים שציינו קודם וכן ברגע שאנליסטים עובדים בחברות הייטק, דרישות המשרה 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, בחברת האם נאיה טכנולוגיות, מובילים. הקורס מציע לימודי דאטה אנליסט פרקטיים עם 5 פרויקטים, ובליווי המדריכים המובילים של נאיה קולג’.
היכנסו לעמוד קורס Data Research Analyst החדש!
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.
