Data-analytiikkatiimin rakentaminen: Keitä palkataan ja miksi

Yrityksillä ei ole varaa jättää huomiotta vahvan ja tehokkaan data- ja analyysitiimin merkitystä. Se on avain arvokkaiden tietovarantojen täyden potentiaalin vapauttamiseen ja menestystä edistävien tietoon perustuvien päätösten tekemiseen.

Mutta miten tällainen tiimi rakennetaan?

Olitpa sitten aloittamassa tyhjästä tai laajentamassa olemassa olevaa tiimiä, oikeiden ammattilaisten löytäminen, joilla on oikeat taidot ja asiantuntemus, on olennaista.

Tämässä artikkelissa syvennymme datatiimin eri jäsenten rooleihin ja vastuualueisiin, jotta voit rakentaa tehokkaita data-analytiikkatiimejä.

1. Datatutkijat: Asiantuntijat, jotka osaavat poimia oivalluksia monimutkaisesta datasta

Tilasto-, matematiikka- ja tietotekniikkataustainen data scientists on taito saada arvokkaita oivalluksia monimutkaisista tietokokonaisuuksista.

He hyödyntävät koneoppimisalgoritmien ja tilastollisen mallintamisen asiantuntemustaan kehittäessään ennustemalleja, jotka toimivat tietoon perustuvan päätöksenteon voimavarana.

Tehokkaiden viestintätaitojen ansiosta datatieteilijät pystyvät kääntämään havaintonsa liiketoimintaa koskeviksi käyttökelpoisiksi suosituksiksi.

Tässä muutamia datatieteilijän nimikkeitä ja lyhyt kuvaus siitä, milloin heidät palkattaisiin:

1. Datatieteilijä: Palkataan yleensä yleiseen data-analyysiin ja -mallinnukseen.

2. Koneoppimisinsinööri: Palkataan silloin, kun on erityinen tarve kehittää ja toteuttaa koneoppimismalleja.

4. Koneoppimisen tutkijatiedemies: Palkataan tekoälyalgoritmien ja -tekniikoiden pitkälle menevään tutkimukseen ja kehittämiseen.

5. Datatieteen konsultti: Palkataan tarjoamaan asiantuntijaohjausta ja neuvontaa datatieteen strategioissa ja toteutuksessa.

6. Kvantitatiivinen analyytikko: Palkataan suorittamaan kvantitatiivisia analyysejä ja kehittämään matemaattisia malleja taloudellisiin tai tilastollisiin tarkoituksiin.

7. Statisti: Palkataan syvälliseen tilastolliseen analyysiin ja tietojen tulkintaan.

8. Prediktiivinen mallintaja: Palkataan kehittämään malleja, joilla voidaan ennustaa tulevia tuloksia historiallisten tietomallien perusteella.

9. NLP-tutkija: Palkataan työskentelemään luonnollisen kielen käsittelyyn liittyvissä projekteissa, kuten kielimallien tai tekstinlouhinnan kehittämiseen.

10. Syväoppimisinsinööri: Palkataan, kun on tarve rakentaa ja toteuttaa syväoppimismalleja ja neuroverkkoja.

11. Liiketoimintatietoanalyytikko: Palkataan analysoimaan liiketoimintatietoja, tuottamaan raportteja ja tuottamaan näkemyksiä liiketoimintapäätöksentekoa varten.

2. Analyytikot: Paljastavat kuvioita ja oivalluksia datasta

Analyytikot ovat ratkaisevassa asemassa data- ja analytiikkatiimissä, sillä he sukeltavat syvälle dataan paljastaakseen mielekkäitä kuvioita ja oivalluksia.

Näillä ammattilaisilla on tarkka silmä yksityiskohdille ja vahvat analyyttiset taidot. He käyttävät erilaisia työkaluja ja tekniikoita kerätäkseen, puhdistaakseen ja analysoidakseen dataa ja auttaakseen organisaatioita tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.

Tässä on joitakin yleisiä analyytikon rooleja ja niiden vastuualueita:

2. Data-analyytikko: Tekee syvällisiä analyysejä tiedoista, tunnistaa trendejä ja esittää havaintoja päätöksentekoprosessien tueksi.

3. liiketoiminta-analyytikko: Keskittyy liiketoiminnan vaatimusten ymmärtämiseen ja niiden sovittamiseen yhteen data-analyysin kanssa näkemysten ja suositusten antamiseksi.

4. Financial analyst: Analysoi taloustietoja, laatii rahoitusmalleja ja tarjoaa näkemyksiä taloussuunnittelua ja -ennusteita varten.

5. Markkina-analyytikko: Tekee markkinatutkimuksia, analysoi asiakkaiden käyttäytymistä ja tunnistaa markkinatrendejä markkinointistrategioiden tueksi.

6. Toiminta-analyytikko: Tutkii operatiivisia tietoja, tunnistaa pullonkaulat ja ehdottaa parannuksia tehokkuuden lisäämiseksi.

8. Riskianalyytikko: Arvioi mahdollisia riskejä ja suorittaa riskien mallintamista ja analysointia riskienhallintastrategioiden tueksi.

3. Datainsinöörit: Tietoinfrastruktuurin rakentaminen

Data-insinöörit ovat data- ja analytiikkatiimin keskeisiä jäseniä, jotka vastaavat data-analyysia tukevan infrastruktuurin rakentamisesta ja ylläpidosta. He varmistavat, että datainfrastruktuuri on tehokas, luotettava ja skaalautuva.

Nämä ammattilaiset ovat erikoistuneet suunnittelemaan ja rakentamaan järjestelmiä, jotka käsittelevät suuria tietomääriä tehokkaasti. He työskentelevät ohjelmointikielillä, kuten Pythonilla, R:llä tai SQL:llä, ja heillä on asiantuntemusta dataintegraatiosta, dataputkien kehittämisestä ja tietovarastointiteknologioista.

Datasuunnittelun keskeisiä tehtäviä ovat:

1. tietokannan ylläpitäjä (DBA): Hallinnoi ja ylläpitää tietokantoja varmistaen tietojen eheyden, turvallisuuden ja käytettävyyden.

2. ETL-kehittäjä: Suunnittelee ja kehittää ETL-prosesseja (extract, transform, load), joiden avulla voidaan poimia tietoja eri lähteistä, muuntaa ne käyttökelpoiseen muotoon ja ladata ne tietovarastoon tai datajärveen.

3. Data-arkkitehti: Suunnittelee yleisen data-arkkitehtuurin, mukaan lukien tietomallit, tietovirrat ja tietovarastointiratkaisut.

4. Data pipeline engineer: Rakentaa ja ylläpitää dataputkia, jotka mahdollistavat sujuvan ja tehokkaan tiedonkulun järjestelmien ja tietokantojen välillä.

5. Dataintegraatioasiantuntija: Integroi eri lähteistä peräisin olevia tietoja varmistaen eri tietokokonaisuuksien yhdenmukaisuuden ja yhteensopivuuden.

6. Datavarastoinsinööri: Rakentaa ja hallinnoi tietovarastoja varmistaen tietojen optimaalisen suorituskyvyn ja tehokkaan tallennuksen.

7. Pilvitietoinsinööri: Erikoistuu datainfrastruktuurin käyttöönottoon ja hallintaan pilviympäristöissä hyödyntäen pilvilaskennan etuja tietojenkäsittelyssä ja -varastoinnissa.

4. Data lake -asiantuntijat: Keskitettyjen tietovarastojen hallinnan asiantuntijat.

Data lake -asiantuntijat ovat ammattitaitoisia ammattilaisia, jotka suunnittelevat, toteuttavat ja hallinnoivat datajärviä – keskitettyjä tietovarastoja, joihin tallennetaan ja analysoidaan suuria määriä strukturoitua ja strukturoimatonta dataa. He varmistavat tehokkaan datan tallentamisen, tutkimisen ja analysoinnin ja maksimoivat tietoresurssien potentiaalin.

Milloin kannattaa harkita data lake -asiantuntijan palkkaamista:

• Jos käytössäsi on suuria määriä dataa useista eri lähteistä.

• Jos sinun on käsiteltävä strukturoitua ja strukturoimatonta dataa tehokkaasti.

• Jos haluat keskittää datan tallennuksen, jotta se on helposti saatavilla ja analysoitavissa.

• Kun tarvitaan kehittynyttä datan tutkimista ja analysointia.

Datajärviasiantuntijan palkkaaminen varmistaa datajärven asianmukaisen suunnittelun, toteutuksen ja optimoinnin. He tekevät yhteistyötä muiden tiimin jäsenten kanssa dataputkien integroimiseksi ja sujuvien datatoimintojen helpottamiseksi.

5. Tietokannan ylläpitäjät: Tietojen eheyden ja saatavuuden varmistaminen

Tietokannan ylläpitäjillä (DBA) on ratkaiseva rooli organisaation tietokantojen hallinnassa ja ylläpidossa. He varmistavat tietojen eheyden, turvallisuuden ja saatavuuden.

DBA:t optimoivat tietokantojen suorituskyvyn, toteuttavat turvatoimia ja hoitavat tehtäviä, kuten seurantaa, vianmääritystä sekä varmuuskopiointia ja palautusta.

Työskennellessään tiiviissä yhteistyössä data-insinöörien ja -tiedemiesten kanssa DBA:t tuottavat luotettavia tietoja analyysejä ja päätöksentekoa varten. He ovat välttämättömiä organisaatioille, jotka käsittelevät suuria tietomääriä ja pyrkivät varmistamaan tietojen laadun ja optimoimaan tietokantatoiminnot.

6. Chief data officer (CDO): Datan huippuosaamisen ja strategian ajaminen

Datajohtajan (CDO) palkkaamista suositellaan, kun organisaatiossa tunnustetaan datan strateginen merkitys ja halutaan perustaa oma johtoasema datan huippuosaamisen ja strategian ajamiseksi. Seuraavassa on muutamia skenaarioita, joissa CDO:n palkkaamisesta voi olla hyötyä:

1. Dataan perustuva muutos: Jos organisaatiossasi on meneillään digitaalinen muutos ja tavoitteena on hyödyntää dataa strategisena voimavarana, CDO:n palkkaaminen voi tarjota tarvittavaa asiantuntemusta ja johtajuutta, jotta tämä muutos voidaan toteuttaa menestyksekkäästi.

2. Lainsäädännön noudattaminen: Kun organisaatiosi toimii toimialoilla, joilla on tiukkoja dataa koskevia säännöksiä, kuten terveydenhuollossa tai finanssialalla, CDO voi varmistaa vaatimustenmukaisuuden noudattamisen, luoda datanhallintakehykset ja suojella arkaluonteisia tietoja.

3. Datanhallinnan haasteet: Jos organisaatiosi kamppailee datasiilojen, heikon datan laadun tai pirstaleisten dataprosessien kanssa, CDO voi tuoda kokonaisvaltaisen lähestymistavan datanhallintaan ja varmistaa datan integroinnin, laadun ja saatavuuden.

4. Datan arvon maksimointi: Kun haluat saada maksimaalisen arvon tietoresursseistasi, CDO voi johtaa data-analytiikkastrategioiden kehittämistä ja toteuttamista ja edistää oivalluksia ja innovaatioita tietoon perustuvan päätöksenteon tueksi.

5. Tietoon perustuvan kulttuurin vaaliminen: Jos haluat edistää dataan perustuvaa kulttuuria koko organisaatiossa, CDO voi edistää datan lukutaitoa, yhteistyötä ja dataan perustuvien oivallusten käyttöä päivittäisissä toiminnoissa ja strategisissa aloitteissa.

6. Strategiset kumppanuudet: Kun haluat tutkia strategisia kumppanuuksia ulkopuolisten datantarjoajien, myyjien tai alan asiantuntijoiden kanssa, CDO voi helpottaa näitä yhteistyösuhteita ja varmistaa, että organisaation datatarpeet täyttyvät.

CDO:n palkkaaminen on suositeltavaa, kun organisaatiosi haluaa priorisoida datalähtöistä päätöksentekoa, parantaa datan hallintaa ja laatua, edistää digitaalista muutosta ja luoda datakeskeisen kulttuurin. Päätöksen CDO:n palkkaamisesta tulisi olla linjassa organisaatiosi tavoitteiden, datanhallinnan kypsyyden ja datan hyödyntämiseen strategisena voimavarana sitoutumisen kanssa.

Roolien valinta ja data-analyytikkotiimin jäsentäminen

Data-analyytikkotiimiä rakentaessasi on tärkeää harkita huolellisesti, mitä rooleja tarvitset ja miten tiimi jäsennetään tukemaan liiketoimintasi tehtäviä. Seuraavassa on muutamia keskeisiä seikkoja, jotka kannattaa pitää mielessä:

Tunnista keskeiset roolit: Tunnista keskeiset roolit datatiimillesi, mukaan lukien datatieteilijät, data-analyytikot ja data-insinöörit. He työskentelevät yhdessä poimiakseen oivalluksia, analysoidakseen tietoja ja rakentaakseen infrastruktuuria.

Erikoistuneet roolit: Harkitse erikoistuneita rooleja, kuten koneoppimisinsinöörejä, business intelligence -analyytikkoja tai datan visualisoinnin asiantuntijoita, jotta voit parantaa tiimisi valmiuksia erityistarpeisiin.

Joustava tiimirakenne: Rakenna tiimisi tavoitteiden ja resurssien mukaan joko keskitetysti tai hajautetusti organisaatiosi koon, monimutkaisuuden ja kulttuurin mukaan.

Liiketoiminnan toimintojen tukeminen: Varmista, että tiimisi ymmärtää tukemansa liiketoimintayksikön ja -toiminnon, jolloin se voi tarjota räätälöityjä näkemyksiä ja ratkaisuja kunkin toiminnon erityishaasteisiin. Tämä linjaus edistää tietoon perustuvaa päätöksentekoa eri yksiköissä.

Johtopäätös

Erin menestyksekkään analytiikka- ja datatiimin rakentaminen edellyttää huolellista harkintaa rooleista ja asiantuntemuksesta, joita tarvitaan tietoon perustuvan päätöksenteon tukemiseen. Datatutkijoiden, data-analyytikoiden, data-insinöörien, datajärviasiantuntijoiden, tietokannan ylläpitäjien ja tietohallintojohtajan palkkaaminen voi tarjota vankan perustan vankalle datatiimille. Edistämällä yhteistyötä, luomalla selkeät roolit ja edistämällä dataan perustuvan innovoinnin kulttuuria organisaatiot voivat valjastaa datan voiman liiketoimintastrategian edistämiseen, toimintojen optimointiin ja liiketoimintatavoitteiden saavuttamiseen.