Introdução
¿Cuál es la habilidad más importante que necesita para tener éxito en el dominio de la analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico....? Eu vi essa pergunta flutuando por toda parte: nosso fórum de discussão, mídias sociais e até mesmo em plataformas de bate-papo. Então, existe uma habilidade tão absorvente??
A resposta, como você já deve ter adivinhado, está na combinação de várias habilidades. Análise de negócios é um campo amplo que engloba uma série de habilidades que precisamos para ter sucesso. Não há uma abordagem de tamanho único. Mas esta é a boa notícia.: existem algumas habilidades-chave que você pode adquirir para se certificar de que você se torna um bom profissional de análise de negócios.
Foram-se os tempos em que as pessoas eram valorizadas apenas por se formar.. O domínio de análise de negócios não funciona assim!! A pan-indústria do mercado deixou de se tornar uma indústria focada em títulos para uma indústria baseada em habilidades.. Isso sim, Ninguém está pedindo para você não ir para universidades ou desistir!! Mas não confie em apenas um diploma se você quiser se tornar um profissional de análise..
A educação te dá um emprego., mas as habilidades aumentam suas perspectivas de crescimento. Neste artigo, vamos explorar as habilidades mais importantes exigidas por um profissional de Business Analytics. Por favor, note que esta lista não é exaustiva, mas cobre as habilidades básicas absolutas que você deve adquirir.
Caso você esteja interessado em iniciar sua jornada no Business Analytics, ver os seguintes recursos livres:
Tabela de conteúdo
- Diferença entre um analista de negócios e um profissional de análise de negócios
- Habilidades técnicas em análise de negócios
- Estatística e probabilidade
- Recuperação de dados
- Ferramentas estatísticas
- Programação estatística
- Exibição
- Soft skills para análise de negócios
- Comunicação
- Pensamento estruturado / crítico
- Resoluçãoo "resolução" refere-se à capacidade de tomar decisões firmes e atingir metas estabelecidas. Em contextos pessoais e profissionais, Envolve a definição de metas claras e o desenvolvimento de um plano de ação para alcançá-las. A resolução é fundamental para o crescimento pessoal e o sucesso em várias áreas da vida, pois permite superar obstáculos e manter o foco no que realmente importa.... de problemas
- Curiosidade
Diferença entre um analista de negócios e um profissional de análise de negócios
Eu vi muitas vezes na indústria como as pessoas usam o 2 termos anteriores em um contexto semelhante. Dos principais líderes da indústria e recrutadores ao homem comum, todos usam o termo incorretamente. Vamos esclarecer a diferença.
UMA Analista de negócios é mais do lado gerencial. Seu foco é mais na análise e desenvolvimento eficiente das atividades que compõem um negócio.. Isso inclui comunicação interdepartamental, formulação política, etc.
Por exemplo, o analista de negócios atua como a lacuna entre o cliente e o departamento de vendas e garante que todas as comunicações sejam conduzidas suavemente da maneira que eles querem.
UMA Profissional de Análise de Negócios foca mais em estatísticas, dados, registro de relatórios e dados. Eles também visam melhorar várias funções em uma empresa, mas a diferença é que eles analisam números para fazê-lo..
Nas seções a seguir, vamos ler sobre as principais habilidades que um profissional de Business Analytics deve ter.
Habilidades técnicas para funções de análise de negócios
Vamos olhar para as habilidades técnicas e teóricas necessárias para se tornar um bom profissional de análise de negócios.
UMA) Probabilidade e Estatística
Estatísticas e probabilidades ajudam você a entender os números, responder algumas das hipóteses relevantes e fazer melhores previsões. Por exemplo-
- Unidades médias vendidas durante a temporada de vendas?
- Quanto as unidades vendidas diariamente variam??
- A porcentagem de potenciais clientes está qualificada, mas não está pronta para comprar?
- O número médio de chamadas necessárias para uma conversão bem sucedida.
- Percentual de clientes que compram nossos produtos em relação ao nosso mercado
O que mais, usando métodos estatísticos como regressão e séries temporidades, pode-se fazer previsões relevantes sobre vendas futuras semelhantes, a probabilidade de alcançar os objetivos estabelecidos, etc.
B) Recuperação de dados
O que você vai fazer com todos os conhecimentos e habilidades se você não sabe como recuperar dados do sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) de uma empresa em que você vai aplicar todas as suas habilidades analíticas? É para isso que se trata a recuperação de dados.. La recuperación de datos es la identificación y extracción de los datos necesarios de la base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.... mediante una línea de comandos.
Mas, Como extrair os dados necessários de uma grande quantidade de dados de acordo com a meta declarada?? Aqui é precisamente onde SQL vir a jogar. SQL é uma linguagem de programação projetada especificamente para trabalhar com grandes bancos de dados, especialmente bancos de dados relacionais.
Existem muitos sistemas de gerenciamento de banco de dados disponíveis no mercado, como a Oracle, MongoDB, SQLite. Mas a mais famosa usada por um grande número de organizações respeitáveis e aspirantes a candidatos é o MySQL.. É o DBMS de código aberto mais bem avaliado que é famoso por sua maturidade e confiabilidade..
Você pode consultar o seguinte curso: Linguagem de consulta estruturada (SQL) para ciência de dados
C) Ferramentas estatísticas
Uma vez que você tem os dados, você precisa saber pelo menos uma ferramenta estatística, onde você pode importar esses dados e realizar análises. Alguns dos softwares estatísticos incluem: SPSS, SAS, sábio, Matemática, etc.
Atualmente, o mais notável que qualquer pessoa pode aprender em qualquer lugar no Microsoft Excel. MS Excel é uma planilha que ajuda a analisar e traçar dados. Também realiza um grande número de funções matemáticas e estatísticas complexas.. Tudo o que você tem que fazer é digitar a fórmula e selecionar a gama de dados para os quais você tem que calcular o parâmetro.
Caso você esteja interessado, ver este curso: Microsoft Excel: de iniciante para avançado-2.0
D) Linguagens de programação estatística
O conhecimento em uma linguagem estatística é uma demanda recente na indústria. E as línguas mais usadas são Python e R. A razão para isso é o volume de dados que é gerado atualmente., você precisa de ferramentas que possam gerenciar facilmente tais volumes de dados. Existem 2 principais benefícios fornecidos por programas estatísticos.
Em primeiro lugar, 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 variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.....
Em segundo lugar, essas línguas são ricas em bibliotecas que ajudam a criar modelos preditivos com facilidade. Por exemplo, uma única biblioteca, Claro, em Python pode ajudá-lo a criar a maioria dos modelos com facilidade. A combinação desses dois torna uma linguagem estatística melhor para lidar com dados grandes e complexos..
Caso você esteja interessado, ver este curso: Introdução ao Python
E) Exibição
Os dados são visualizados em todas as indústrias do século XXI. Serve como uma ponte entre o que os profissionais de análise de negócios fazem e o que o cliente faz. / parte interessada precisa saber. Com visualização em tempo real entrando no jogo, todo o espectro de exibição foi elevado a outro nível.
Um aspirante a candidato deve saber a importância da visualização e uma compreensão clara de qual gráfico ou gráfico será usado para um determinado conjunto de dados..
Atualmente, a ferramenta de visualização mais destacada no mercado inclui: PowerBI, Tableau e Qlik Sense.
Você pode conferir nosso curso sobre Tableau aqui.
Soft skills necessárias para funções de análise de negócios
Há uma série de personalidades e habilidades qualitativas que completam um candidato tecnicamente eficiente em análise de negócios.. A seguir, algumas das excelentes habilidades sociais que um profissional de análise de negócios deve ter..
1. Habilidades de comunicação
Na era em que todas as atividades podem ser automatizadas, são as soft skills que vão ajudá-lo a diferenciar-se e o mais importante de tudo é a comunicação. Um candidato nesta indústria deve ser capaz de transmitir suas análises e pensamentos o mais simples possível sem perder os detalhes complexos..
O que mais, Outro aspecto importante da comunicação que você precisa dominar é o seu habilidades de escuta. Você precisa entender as necessidades dos departamentos em cuja base você vai consultar os dados, analisá-los e visualizá-los.
2. Pensamento estruturado e crítico
Um pensador sempre traz uma nova perspectiva e ângulo para o trabalho que faz.. O pensamento crítico não apenas ajudaria a interpretar as implicações dos dados analisados., ele também vai ajudá-lo a entender quais dados precisam ser coletados em primeiro lugar para analisar.
também ajudará você a decidir que tipo de análise será realizada e que tipo de elementos visuais serão usados para comunicar a análise de forma mais eficaz..
Caso você esteja interessado, ver este curso:Pensamento Estruturado e Comunicação para Profissionais de Ciência de Dados
3. Curiosidade
Curiosidade é o caminho para o pensamento crítico. Fazer as perguntas certas no momento certo só vai ajudá-lo a melhorar sua compreensão e pensamento.. O que mais, leva ao pensamento profundo e racional e ajuda a descobrir soluções mais criativas para o problema atual.
Muitas organizações consideram a curiosidade como uma habilidade necessária, como leva a menos erros ao tomar decisões. O que mais, leva ao pensamento positivo e comunicação aberta dentro da equipe.
4. Resolução de problemas
A resolução de problemas no setor de análise de negócios exige que a pessoa aplique logicamente uma combinação de pensamentos., processos e ações para alcançar de forma eficaz e correta o objetivo final que você deseja.
O que mais, um bom solucionador de problemas assume menos e pesquisa mais para entender com o que eles estão lidando e como seguir em frente. Procure uma solução possível analisando o que está acontecendo no setor, o que o futuro potencial se parece e o que você pode fazer para enfrentá-lo.
5, aprendiz ao longo da vida
Quanto mais você aprende, mais cresce. Nenhum de nós nasce com habilidades analíticas e muitas dessas habilidades são aprendidas na hora.. Portanto, é preciso ter a vontade de aprender constantemente e melhorar suas habilidades.
Notas finais
Para concluir, neste artigo, entendemos as habilidades necessárias na indústria de análise de negócios. O que mais, analisamos a história da profissão de análise de negócios e também explicamos, em resumo, a diferença entre um analista de negócios e um profissional de análise de negócios.
Caso você queira seguir uma carreira como profissional de Business Analytics, ver nosso programa:
O que mais, você pode consultar o seguinte artigo:
Quais habilidades você acha que são melhores para aspirantes a análise de negócios? Deixe-nos saber nos comentários abaixo!.
