데이터 분석가는 데이터를 수집하고 조사하여 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수있는 추세를 파악하고 정보를 수집합니다. 정보화 시대에 기업은 어느 고객을 대상으로해야하는지, 어떤 제품과 서비스에 초점을 맞출 것인지, 어떤 광고 방법을 사용해야하는지, 얼마나 많은 사람을 고용하고 어떤 위치에, 새로운 시장을 결정하기 위해 그 어느 때보 다 빅 데이터에 의존합니다. 확장을 위해. 사실상 모든 비즈니스 의사 결정을 위해 회사를 올바른 방향으로 이끌 수있는 데이터가 제공됩니다. 데이터 분석가의 역할은이 데이터를 조달하고 회사가 의사 결정에 사용할 수있는 결론을 도출하는 것입니다.
데이터 분석가는 문자 그대로 어디에서나 요구됩니다. 이것은 산업별 역할이 아닙니다. 데이터 파싱의 중요성을 이해하기에 정통한 회사라면 숙련 된 데이터 분석가가 필요합니다. 데이터 분석가가 평균 이상의 급여를 요구하는 반면, 이를 활용하는 회사의 투자 수익 (ROI)은 더욱 인상적입니다. 데이터 분석가들에 의해 발견 된 정보와 수집 된 정보는 종종 고용주를 매년 수백만 달러로 만듭니다.
양적 성향, 논리 중심, 컴퓨터에 능숙하고 훌륭한 의사 소통을하고 합리적인 시간 동안 일하면서 평균 이상의 소득을 올리려는 학생과 젊은 전문가는 데이터 분석을 직업 선택으로 고려해야합니다. 업계 분석가들은이를 2010 년대에 가장 인기있는 경력 중 하나로 선정했으며, 빅 데이터 활용의 중요성으로 더 많은 기업이 탑승함에 따라 데이터 분석가의 수요가 급격히 증가 할 것으로 예상됩니다.
설문 조사 실시
아마도 데이터 분석가에게 가장 중요한 직무는 회사의 특정 요구 영역을 조사하기 위해 가능한 많은 관련 데이터를 얻는 것입니다. 때때로이 데이터는 온라인, 센서스 또는 정부 통계 또는 제 3자가 게시 한 업계 보고서를 통해 쉽게 이용할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 데이터 분석가가 업무의 일부로 설문 조사를 수행하여 데이터를 직접 작성해야합니다.
예를 들어, 가정용 사용자의 초고속 인터넷을 통해 특정 채널을 스트리밍하는 케이블 텔레비전의 새로운 대안을 테스트하는 시작 작업을 생각해보십시오. 케이블에 대한 일반적인 불만은 고객이 수백 개의 채널이있는이 거대한 패키지에 들어가야한다는 것입니다. 7 코스 식사 비용을 지불하고 2 코스 코스 만 먹는 것이 가장 중요합니다. 스타트 업은 사람들이 단품 서비스로 전환하도록 설득 할 수 있다고 확신합니다. 결국, 하나에 대한 수요는 수년 동안 촉진되었습니다. 그러나 수요가 가장 많은 채널, 채널당 지불 할 고객 수, 가입자가 평균적으로 주문할 채널 수 등과 같이 알 수없는 많은 정보가 있습니다.
이 정보의 대부분은 사전 패키지 된 차트 및 그래프에서 쉽게 사용할 수 없습니다. 데이터 분석가는 잠재 고객에 대한 설문 조사를 수행하여 필요한 데이터를 조달해야합니다. 이 프로세스가 완료되면 데이터 분석 및 결론 도출의 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.
데이터 파싱 및 결론 도출
이 데이터의 미묘한 부분을 파싱하고 수익성있는 비즈니스 의사 결정으로 이어지는 정확한 결론을 도출 할 수있는 직원이없는 세상의 모든 데이터는 회사에 좋지 않습니다. 이것은 데이터 분석가의 또 다른 중요한 역할입니다. 숙련 된 데이터 분석가는 수많은 데이터를 가져 와서 관련 트렌드를 식별 할 수 있습니다.
종종 데이터 분석가는 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 Microsoft Excel, SharePoint 및 MySQL과 같은이 프로세스를 도와줍니다. 추세를 식별 한 후 데이터 분석가는 관련 데이터를 차트 및 그래프로 구성하여 자신이 도출 한 결론을 뒷받침 할 수 있습니다. 다시 말하지만 컴퓨터는 종종이 프로세스를 지원하여 데이터 분석가가 높은 수준의 컴퓨터 기술을 보유해야한다는 중요성을 강조합니다.
프리젠 테이션
데이터 분석가의 직무의 기술적 인 측면은 데이터를 수집하고, 데이터를 조사하고, 추세를 파악하고, 정보를 추출한 다음 그의 결론에서 결론을 도출하는 것입니다. 이 시점에서 최종 프로젝트 단계가이 결정과 결론을 의사 결정자에게 제시합니다. 이 구성 요소를 높은 수준에서 수행하려면 훌륭한 의사 소통 및 프레젠테이션 기술이 필수적입니다. 경영진과 의사 결정자는 종종 수학이나 컴퓨터 천재가 아니므로 높은 기술 정보는 종종 평신도의 용어로 번역되어야합니다.
기술
이상적인 데이터 분석가는 수학, 논리 및 패턴 인식에 대한 강력한 기술을 보유하고 있습니다. 그는 고도로 조직되어 있으며 압도되지 않고 많은 양의 데이터를 취할 수 있습니다. 컴퓨터 소프트웨어는 많은 분석 프로세스를 지원하기 때문에 데이터 분석가는 컴퓨터에 대한 지식이 있어야합니다. 그는 Microsoft Excel 및 MySQL과 같은 프로그램에 대한 실무 지식이 필요합니다.
데이터 분석가에게는 훌륭한 의사 소통 및 프레젠테이션 기술이 필요합니다. 의사 결정자는 데이터 분석가의 조사 결과를 사용하여 중요한 결정을 내립니다. 그러나이를 정확하게 수행하려면 연구 결과의 의미를 이해해야합니다. 데이터 분석가는 의사 결정자가 이해할 수있는 명확한 방식으로이 정보를 제공 할 책임이 있습니다.
대부분의 데이터 분석가는 학사 학위를 소지하고 있으며 대학 전공은 수학, 통계, 재무 및 컴퓨터 과학을 선호합니다. 석사 학위는 취업 시장에서 후보자를 더욱 경쟁력있게 만들지 만, 데이터 분석가가 될 필요는 없습니다. 이러한 입장에서 기업은 교육 자격 증명보다 필드 별 영역에서 입증 된 적성을 선호합니다.
평균 연봉
데이터 분석가의 평균 연봉은 2013 년 기준 54, 070 달러입니다. 25 ~ 75 번째 백분위 수를 의미하는 중간 범위는 대략 45, 000 ~ 66, 000 달러입니다. 다양한 산업 분야의 다양한 회사가 데이터 분석가를 고용한다는 사실은 광범위한 급여 범위에 기여합니다. 회사의 규모, 산업, 지리적 위치, 응시자의 교육, 그의 경험 및 기타 요인들이 결합하여 데이터 분석가의 첫해 급여를 결정합니다.
미국 노동 통계국 (BLS)은 2022 년까지 조직이 폭발적인 성장을 예상하는 분야 인 시장 조사 분석가의 표제하에 데이터 분석가를 집중시킵니다. 이 기간 동안 131, 500 개의 일자리가 추가되어 2012 년과 2022 년에 끝납니다.
