Язык данных — как новый иностранный: подобно английскому или испанскому, умение работать с данными расширяет горизонты, помогает найти высокооплачиваемую работу и улучшает коммуникацию с коллегами в любом уголке земного шара. В этой статье мы расскажем о компетенциях, которые входят в понятие грамотной работы с данными, и узнаем, как и зачем превращать данные в знания.
Где применяется работа с данными и почему это непросто
Термин «язык работы с данными» обычно подразумевает комплекс навыков, включающих в себя понимание, обработку и анализ данных, а также их корректную интерпретацию и применение на практике. Ключевым аспектом является умение аргументировать свои выводы и суждения, опираясь на полученные данные.
Владение языком описания данных открывает перед специалистом широкие возможности:
Владение языком описания данных открывает перед специалистом широкие возможности:
•
Визуальное представление ключевых показателей эффективности и понимание современных технологий обработки данных.
•
Правильный выбор и настройка методов визуализации в зависимости от поставленной задачи.
•
Эффективное использование визуализации для аналитических целей.
•
Подбор оптимальных графических стилей, цветовых палитр и шрифтов для создания информативных и выразительных визуализаций.
•
Разработка дата сторителлинга, вовлекающего зрителя на эмоциональном уровне.
•
Создание интерактивных презентаций, использующих современные приемы для повышения вовлеченности аудитории.
•
Понимание различных типов данных и их взаимосвязи с соответствующими шкалами и визуальными представлениями.
Работа с данными — относительно молодое направление, но наука об этом (Data Science) уже накопила обширный багаж знаний. Компетенции специалиста в этой области включают в себя понимание принципов работы с большими данными, знание основ статистики, а также способность формулировать гипотезы и принимать взвешенные решения, основанные на больших данных.
Как не утонуть в море информации
Грамотная обработка данных — это умение понимать информацию, работать с ней и строить процесс анализа данных, а также правильно интерпретировать и использовать. Также в этом процессе нужно уметь обосновывать свое мнение и выводы, основываясь на цифрах. Но почему сегодня столько говорят о данных, и работа с ними становится важным навыком? Здесь работает целый комплекс причин.
Данных стало больше
Человечество производит всё больше и больше данных год от года; появляются новые инструменты и технологии. Мы узнали о том, что существуют не только базы и хранилища данных, но и озёра данных и даже болота. Коммерческие, правительственные и общественные организации сделали огромные инвестиции в управление данными, закупив серверы, другое оборудование, информационные системы и программы. Сегодня они собирают огромное количество данных: транзакции, заболеваемость, рекламные предпочтения в интернете, разные типы персональных данных, поставленные лайки и реакции. Все эти сведения используются для того, чтобы сделать работу эффективнее, например, отследить динамику здоровья или настроить рекомендации.
Данные стали ценнее
Компания делает свои данные доступными для сотрудников, чтобы они сами могли строить отчёты или работать данными. К счастью, во многих компаниях уже внедрена Self-service аналитика, и сотрудники могут выполнять для данных анализ, не обращаясь к IT-специалистам. Формируются порталы и организации по работе с открытыми данными, а также создаются площадки для краудсорсинга данных: каждый может внести свою информацию в общее хранилище.
Данные стали доступнее
Стремительный рост объемов данных в последние годы кардинально трансформировал подходы компаний к аналитике. Организации стремятся перевести все свои процессы в цифровую среду, оцифровывая и структурируя информацию с помощью тегов. Эффективное использование этих данных для принятия обоснованных решений становится ключевым фактором успеха, и компании готовы предоставлять сотрудникам доступ к ним. Однако без квалифицированных специалистов, способных работать с данными, дальнейшее развитие в этом направлении невозможно.
Вот почему компании по всему миру включают в программы обучения сотрудников науку о том, как грамотно работать с данными. Это умение востребовано не только в бизнесе и не только для аналитиков, а практически для всех сотрудников.
Вот почему компании по всему миру включают в программы обучения сотрудников науку о том, как грамотно работать с данными. Это умение востребовано не только в бизнесе и не только для аналитиков, а практически для всех сотрудников.
24% лиц, принимающих решения в сфере бизнеса, полностью уверены в своей способности читать, работать с данными, анализировать и спорить на основе данных — то есть имеют фундаментальные навыки, которые определяют грамотность человека в области данных.
Данные обещают нам понимание закономерностей и трендов, которые окружают нас. Эти знания можно использовать для принятия решений и для достижения целей: цифры могут подтвердить или опровергнуть изначальную гипотезу и подскажут обоснованное решение. Также они могут стать основой для роста. Важно выбирать, насколько осознанно мы будем их использовать.
Что нужно для работы с данными? Модель компетенций
Модель аналитических компетенций — это единая система, включающая в себя перечень компетенций, а также показатели для оценки их развития. В случае с навыками анализа данных компетенции можно разделить на Общие и Профессиональные.
Общие компетенции. Формируют культуру работы с данными и грамотность в этой области. К ним относятся:
Общие компетенции. Формируют культуру работы с данными и грамотность в этой области. К ним относятся:
•
понимание жизненного цикла аналитики данных;
•
методы и инструменты управления проектами в сфере аналитики;
•
использование метрик качества данных (Data Quality) для выявления аномалий и ошибок;
•
основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения;
•
визуализация и интерпретация данных.
Профессиональные компетенции. Навыки работы с данными и их углубленного анализа. Нужны для разработки новых аналитических продуктов и построения моделей. Включают:
•
подготовку и организацию данных;
•
основы разработки программного обеспечения;
•
математические основы анализа данных;
•
методы оптимизации и имитационного моделирования.
Культура грамотной работы с данными
На высшем уровне компетенции, необходимые для работы с данными на уровне пользователя, можно структурировать в четыре ключевых направления.
1. Чтение и понимание данных. Овладев этим навыком, вы поймёте, что такое язык данных. Научитесь разбираться с базами данных, а также в основных понятиях, таких как гистограмма, оси координат, применение медианы. Понимание терминологии позволяет легко интерпретировать данные.
2. Основы работы с данными. Включают в себя умение взаимодействовать с полученной и освоенной информацией. Это понимание инструментов для обработки данных, использование методов визуализации и подготовка данных к презентации.
3. Анализ данных. Навыки анализа данных — это способность делать выводы на основе имеющихся данных. Вы можете освоить статистические методы и алгоритмы для самостоятельного анализа и поиска ценных инсайтов. Или же уметь читать и интерпретировать готовые аналитические отчеты, извлекая из них полезные выводы. Важно понимать, что статистические навыки являются лишь частью более широкого спектра аналитических компетенций.
4. Коммуникация с помощью данных. Это умение аргументировать свою точку зрения, гипотезу или предлагаемые действия, используя данные в качестве доказательной базы. Данные становятся альтернативой традиционной интуиции, которая часто использовалась при принятии решений.
Эти навыки необходимы для того, чтобы определить, какие данные могут быть полезны, и преобразовать их из простого набора цифр в ценное решение. Максимальная польза от данных достигается, когда они становятся основой для принятия важных решений. Не все собранные данные являются ценными, не все их можно интерпретировать с пользой. Некоторые данные создают «шум», который невозможно превратить в полезную информацию.
1. Чтение и понимание данных. Овладев этим навыком, вы поймёте, что такое язык данных. Научитесь разбираться с базами данных, а также в основных понятиях, таких как гистограмма, оси координат, применение медианы. Понимание терминологии позволяет легко интерпретировать данные.
2. Основы работы с данными. Включают в себя умение взаимодействовать с полученной и освоенной информацией. Это понимание инструментов для обработки данных, использование методов визуализации и подготовка данных к презентации.
3. Анализ данных. Навыки анализа данных — это способность делать выводы на основе имеющихся данных. Вы можете освоить статистические методы и алгоритмы для самостоятельного анализа и поиска ценных инсайтов. Или же уметь читать и интерпретировать готовые аналитические отчеты, извлекая из них полезные выводы. Важно понимать, что статистические навыки являются лишь частью более широкого спектра аналитических компетенций.
4. Коммуникация с помощью данных. Это умение аргументировать свою точку зрения, гипотезу или предлагаемые действия, используя данные в качестве доказательной базы. Данные становятся альтернативой традиционной интуиции, которая часто использовалась при принятии решений.
Эти навыки необходимы для того, чтобы определить, какие данные могут быть полезны, и преобразовать их из простого набора цифр в ценное решение. Максимальная польза от данных достигается, когда они становятся основой для принятия важных решений. Не все собранные данные являются ценными, не все их можно интерпретировать с пользой. Некоторые данные создают «шум», который невозможно превратить в полезную информацию.
Этапы анализа данных: от сбора до принятия решений
Всегда полезно помнить, как данные попадают к вам и куда они попадут после вас. Это повысит качество вашей работы. Схематично превращение данных в мудрость можно представить в виде пирамиды.
Пирамида Data-Information-Knowledge-Wisdom
Последовательность решения задач анализа данных можно пояснить на таком примере. Операторы сотовой связи каждый день фиксируют действия пользователей: звонки, SMS, трафик мобильного интернета. Кто, кому, когда, из какого города и в какой звонил или писал; сколько времени проговорил и сколько израсходовал интернета — всё это фиксируется. Это этап сбора, или Data Mining. Потом данные фильтруются: компания оставляет только те, что ей нужны. Это этап подготовки данных. Например, потребление мобильного интернета в Москве и области. Эти данные «упаковываются» в удобное хранилище. К такому подготовленному источнику данных сотрудники уже могут обращаться с запросами: допустим, изучить динамику потребления интернета в течение года. Далее формируют способ визуализации: например, столбчатую диаграмму с разбивкой по месяцам. Её могут включить в дашборд по выбранной цели: к примеру, оператор связи решает, стоит ли увеличить мощности, и делает прогноз потребления интернета на основе динамики.
Саммари:
1. Умение работать с данными расширяет горизонты, помогает найти высокооплачиваемую работу и улучшает коммуникацию с коллегами и партнёрами.
2. Ключевой аспект процесса работы с данными — умение аргументировать свои выводы и суждения, опираясь на полученную информацию.
3. Сегодня о технологии работы с данными, их понимании и интерпретации говорят очень много, ведь мы живём в эпоху, когда информации стало больше, она имеет ценность и доступна не только экспертам. Языки манипулирования данными — ключ к пониманию процессов и принятию взвешенных решений.
4. Обработка данных как компетенция включает в себя общие компетенции (навыки для чтения данных, основы работы с большими данными, основы машинного обучения и т. д), а также профессиональные компетенции (подготовка данных, основы разработки ПО, методы оптимизации и имитационного моделирования).
5. Всегда полезно помнить, как данные попадают к вам и куда они попадут после.
Анализ данных — это процесс, который начинается со сбора, включает сортировку, поиск взаимосвязей, обработку и, наконец, завершается принятием обоснованного решения.
Подготовлено по материалам сайта dataliteracy.ru.
2. Ключевой аспект процесса работы с данными — умение аргументировать свои выводы и суждения, опираясь на полученную информацию.
3. Сегодня о технологии работы с данными, их понимании и интерпретации говорят очень много, ведь мы живём в эпоху, когда информации стало больше, она имеет ценность и доступна не только экспертам. Языки манипулирования данными — ключ к пониманию процессов и принятию взвешенных решений.
4. Обработка данных как компетенция включает в себя общие компетенции (навыки для чтения данных, основы работы с большими данными, основы машинного обучения и т. д), а также профессиональные компетенции (подготовка данных, основы разработки ПО, методы оптимизации и имитационного моделирования).
5. Всегда полезно помнить, как данные попадают к вам и куда они попадут после.
Анализ данных — это процесс, который начинается со сбора, включает сортировку, поиск взаимосвязей, обработку и, наконец, завершается принятием обоснованного решения.
Подготовлено по материалам сайта dataliteracy.ru.
Комментарии к статье
Комментарии: 0