introduzione
¿Cuál es la habilidad más importante que necesita para tener éxito en el dominio de la analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche....? Ho visto questa domanda fluttuare ovunque: il nostro forum di discussione, social media e anche su piattaforme di chat. Quindi, esiste una tale capacità assorbente??
La risposta, come avrai già intuito, sta nella combinazione di diverse abilità. L'analisi aziendale è un campo ampio che comprende una serie di competenze di cui abbiamo bisogno per avere successo. Non esiste un approccio unico per tutti. Ma questa è la buona notizia: ci sono alcune competenze chiave che puoi acquisire per assicurarti di diventare un buon professionista dell'analisi aziendale.
Sono finiti i tempi in cui le persone venivano valutate solo per avere una laurea.. Il dominio di business analytics non funziona così!! La pan-industria del mercato è passata dal diventare un'industria focalizzata sui titoli a un'industria basata sulle competenze.. Si Certamente, nessuno ti chiede di non andare all'università o di abbandonare!! Ma non fare affidamento solo su una laurea se vuoi diventare un professionista dell'analisi..
L'istruzione ti dà un lavoro, ma le competenze aumentano le tue prospettive di crescita. In questo articolo, esploriamo le competenze più importanti richieste da un professionista di Business Analytics. Si prega di notare che questo elenco non è esaustivo, ma copre le competenze di base assolute che devi acquisire.
Nel caso in cui tu sia interessato a iniziare il tuo viaggio in Business Analytics, Vedere le seguenti risorse gratuite:
Sommario
- Differenza tra un analista aziendale e un professionista dell'analisi aziendale
- Competenze tecniche nell'analisi aziendale
- Statistica e probabilità
- Recupero dati
- Strumenti statistici
- Programmazione statistica
- Schermo
- Soft skills per l'analisi aziendale
- Comunicazione
- Pensiero strutturato / critico
- RisoluzioneIl "risoluzione" si riferisce alla capacità di prendere decisioni ferme e raggiungere gli obiettivi prefissati. In contesti personali e professionali, Implica la definizione di obiettivi chiari e lo sviluppo di un piano d'azione per raggiungerli. La risoluzione è fondamentale per la crescita personale e il successo in vari ambiti della vita, In quanto ti permette di superare gli ostacoli e mantenere la concentrazione su ciò che conta davvero.... di problemi
- Curiosità
Differenza tra un analista aziendale e un professionista dell'analisi aziendale
Ho visto spesso nel settore come le persone usano il 2 termini precedenti in un contesto simile. Dai migliori leader del settore e reclutatori all'uomo comune, Tutti usano il termine in modo errato. Chiariamo la differenza.
UN Analista di affari è più sul lato manageriale. Il suo focus è più sull'analisi e lo sviluppo efficiente delle attività che compongono un'azienda.. Ciò include la comunicazione interdipartimentale, formulazione delle politiche, eccetera.
Ad esempio, L'analista aziendale funge da divario tra il cliente e il reparto vendite e si assicura che tutte le comunicazioni siano condotte senza intoppi nel modo desiderato.
UN Professionista dell'analisi aziendale si concentra maggiormente sulle statistiche, dati, reporting e registrazione dei dati. Mirano anche a migliorare varie funzioni in un'azienda, ma la differenza è che analizzano i numeri per farlo..
Nelle sezioni seguenti, leggiamo le competenze chiave che un professionista di Business Analytics dovrebbe avere.
Competenze tecniche per ruoli di business analytics
Diamo un'occhiata alle competenze tecniche e teoriche necessarie per diventare un buon professionista dell'analisi aziendale.
UN) Probabilità e statistica
Statistiche e probabilità ti aiutano a capire i numeri, rispondere ad alcune delle ipotesi rilevanti e fare previsioni migliori. Ad esempio-
- Unità medie vendute durante la stagione dei saldi?
- Quanto variano le unità vendute giornalmente??
- La percentuale di potenziali clienti è qualificata ma non pronta all'acquisto?
- Il numero medio di chiamate necessarie per una conversione di successo.
- Percentuale di clienti che acquistano i nostri prodotti rispetto al nostro mercato
Cosa c'è di più, utilizzando metodi statistici come la regressione e le serie temporali, si possono fare previsioni pertinenti su vendite future previste simili, la probabilità di raggiungere gli obiettivi prefissati, eccetera.
B) Recupero dati
Cosa farai con tutte le conoscenze e le abilità se non sai come recuperare i dati dal sistema di gestione del database (DBMS) di un'azienda in cui applicherai tutte le tue capacità analitiche? Ecco a cosa serve il recupero dei dati.. La recuperación de datos es la identificación y extracción de los datos necesarios de la Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti.... mediante una línea de comandos.
Ma, Come estraiamo i dati richiesti da una grande quantità di dati in base all'obiettivo dichiarato?? Questo è esattamente dove SQL vieni a giocare. SQL è un linguaggio di programmazione progettato specificamente per lavorare con database di grandi dimensioni, in particolare i database relazionali.
Ci sono molti sistemi di gestione di database disponibili sul mercato come Oracle, MongoDB, SQLite. Ma il più famoso utilizzato da un gran numero di organizzazioni rispettabili e aspiranti candidati è MySQL.. È il DBMS open source più votato famoso per la sua maturità e affidabilità..
Puoi consultare il seguente corso: Structured Query Language (SQL) per la scienza dei dati
C) Strumenti statistici
Una volta che hai i dati, è necessario conoscere almeno uno strumento statistico, dove è possibile importare tali dati ed eseguire analisi. Alcuni dei software statistici includono: SPSS, SAS, saggio, Mathematica, eccetera.
Attualmente, il più eccezionale che chiunque può imparare da qualsiasi parte in Microsoft Excel. MS Excel è un foglio di calcolo che aiuta ad analizzare e tracciare i dati. Esegue anche un gran numero di funzioni matematiche e statistiche complesse.. Tutto quello che devi fare è digitare la formula e selezionare l'intervallo di dati per il quale devi calcolare il parametro.
Nel caso in cui tu sia interessato, vedi questo corso: Microsoft Excel: un esperto nell'eccellenza con una serie di esercizi pratici per ogni argomento
D) Linguaggi di programmazione statistica
La conoscenza in un linguaggio statistico è una domanda recente nel settore. E i linguaggi più utilizzati sono Python e R. La ragione di ciò è il volume di dati attualmente generato., hai bisogno di strumenti in grado di gestire facilmente tali volumi di dati. Ci sono 2 principali benefici forniti dai programmi statistici.
Primo, facilitan la transformación de datos y se pueden crear fácilmente nuevas variables utilizando las existentes o realizar transformaciones matemáticas basadas en la distribución de una variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi.....
Al secondo posto, Questi linguaggi sono ricchi di librerie che consentono di creare facilmente modelli predittivi. Ad esempio, un'unica libreria, chiaro, in Python può aiutarti a creare la maggior parte dei modelli con facilità. La combinazione di questi due rende un linguaggio statistico migliore per la gestione di dati grandi e complessi..
Nel caso in cui tu sia interessato, vedi questo corso: Introduzione a Python
E) Schermo
I dati vengono visualizzati in tutti i settori del ventunesimo secolo. Funge da ponte tra ciò che fanno i professionisti dell'analisi aziendale e ciò che fa il cliente. / la parte interessata deve sapere. Con visualizzazione in tempo reale che entra nel gioco, l'intero spettro di visualizzazione è stato portato ad un altro livello.
Un aspirante candidato dovrebbe conoscere l'importanza della visualizzazione e una chiara comprensione di quale grafico o grafico verrà utilizzato per un particolare insieme di dati..
Attualmente, lo strumento di visualizzazione più eccezionale sul mercato include: PowerBI, Qlik Sense y-table.
Puoi dare un'occhiata al nostro corso su Tableau qui.
Competenze trasversali necessarie per i ruoli di business analytics
Ci sono un certo numero di personalità e competenze qualitative che rendono completo un candidato di analisi aziendale tecnicamente efficiente.. Di seguito sono riportate alcune delle eccezionali abilità sociali che un professionista dell'analisi aziendale dovrebbe avere..
1. Abilità comunicative
Nell'era in cui tutte le attività possono essere automatizzate, sono le soft skills che ti aiuteranno a differenziarti e la cosa più importante di tutte è la comunicazione. Un candidato in questo settore dovrebbe essere in grado di trasmettere la propria analisi e i propri pensieri nel modo più semplice possibile senza perdere i dettagli complessi..
Cosa c'è di più, Un altro aspetto importante della comunicazione che devi padroneggiare è il tuo capacità di ascolto. È necessario comprendere le esigenze dei reparti sulla cui base si interrogano i dati, analizzarli e visualizzarli.
2. Pensiero strutturato e critico
Un pensatore porta sempre una nuova prospettiva e una nuova angolazione al lavoro che fa.. Il pensiero critico non ti aiuterebbe solo a interpretare le implicazioni dei dati analizzati., ti aiuterà anche a capire quali dati devono essere raccolti in primo luogo per analizzare.
ti aiuterà anche a decidere quale tipo di analisi verrà eseguita e quale tipo di elementi visivi verranno utilizzati per comunicare l'analisi in modo più efficace..
Nel caso in cui tu sia interessato, vedi questo corso:Pensiero strutturato e comunicazione per i professionisti della scienza dei dati
3. Curiosità
La curiosità è la strada per il pensiero critico. Porre le domande giuste al momento giusto ti aiuterà solo a migliorare la tua comprensione e il tuo pensiero.. Cosa c'è di più, porta a un pensiero profondo e razionale e aiuta a scoprire soluzioni più creative al problema attuale.
Molte organizzazioni considerano la curiosità come un'abilità necessaria, in quanto porta a un minor numero di errori quando si prendono decisioni. Cosa c'è di più, porta al pensiero positivo e alla comunicazione aperta all'interno del team.
4. Risoluzione del problema
La risoluzione dei problemi nel settore dell'analisi aziendale richiede che la persona applichi logicamente una combinazione di pensieri., processi e azioni per raggiungere in modo efficace e corretto l'obiettivo finale che desideri.
Cosa c'è di più, un buon risolutore di problemi assume meno e ricerca di più per capire con cosa ha a che fare e come andare avanti. Cerca una possibile soluzione analizzando ciò che sta accadendo nel settore, come sarà il potenziale futuro e cosa puoi fare per affrontarlo.
5, studente permanente
Più impari, più cresce. Nessuno di noi nasce con capacità analitiche e molte di queste abilità vengono apprese al volo.. Perciò, bisogna avere la volontà di imparare e migliorare costantemente le proprie capacità.
Note finali
Completare, in questo articolo, abbiamo compreso le competenze richieste nel settore dell'analisi aziendale. Cosa c'è di più, analizziamo la storia della professione di analisi aziendale e spieghiamo anche, In sintesi, la differenza tra un analista aziendale e un professionista dell'analisi aziendale.
Nel caso in cui tu voglia intraprendere una carriera come professionista di Business Analytics, vedi il nostro programma:
Cosa c'è di più, È possibile consultare il seguente articolo:
Quali competenze pensi siano le migliori per aspiranti business analytics? Fateci sapere nei commenti qui sotto!.
