• d.guzenko

Data Science и новые возможности для бизнес-аналитиков


Одна из основных задач для бизнес-аналитика – постоянный поиск и стремление принести дополнительную ценность для бизнеса. И сегодня для этого хорошее время.

В настоящее создано большое количество эффективных ИТ-решений, которые накапливают данные. Все больше бизнес-процессов и показателей оцифровано и находятся в распоряжении компаний.


Накопленные данные, в сочетании с передовыми технологиями и программным обеспечением, позволяют бизнес-аналитикам выполнять задачи исследования и анализа данных. Заинтересованные лица могут получить представление обо всем: показатели продаж, тенденции в маркетинге, предполагаемые поломки оборудования, тенденции изменения количества клиентов и многое другое. Все это благодаря изучению данных, которые генерируются в ходе учета ежедневных операций бизнеса.


Специалист по данным (Data Scientists) - это эксперт, умеющий представлять и анализировать данные, получать информацию и создавать модели прогнозирования. Используя комбинацию извлечения и обогащения данных, интеллектуальный анализ и статистику, а также инструменты визуализации и представления данных, такой профессионал может извлечь ценность из бизнес-данных.


К сожалению, «идеальный» специалист по данным, обладающий повышенным уровнем подготовки, доменными знаниями, навыком работы с клиентов и многолетним опытом, похож на единорога, о котором говорят, что он существует, но редко встречается. На практике Data Scientists трудно найти, они дороги и их реальные навыки сложно проверить. Поиск специалиста, хорошо разбирающегося в потребностях конкретной отрасли, может быть сложным и дорогостоящим процессом.


Хорошей новостью является то, что современные технологии предоставляют инструменты, необходимые бизнес-аналитикам для выполнения задач исследования данных и получения эффективных результатов. Благодаря наличию таких инструментов, бизнес-аналитикам стало легче чем когда-либо выполнять функции исследователей данных.


Существующее программное обеспечение может преобразовывать данные, применять интеллектуальный анализ и методы машинного обучения, а также оценивать прогнозную производительность алгоритмов.


Компания Microsoft предлагает бесплатный инструмент для выполнения Data Science проектов – Microsoft Azure ML Studio, который не требует навыков программирования, а представляет из себя студию, в которой работы с данными происходит в режиме drag&drop, позволяя создать все блоки проекта в визуально доступном виде. И для этого совсем необязательно использовать языки программирования, поскольку система самостоятельно переведет готовый проект на язык Python и обеспечит его выполнение. В конечном итоге сам проект имеет примерно следующий вид:



Компании могут получить такие же уникальные сведения, которые они получили бы от исследователя данных, работая с бизнес-аналитиком, вооруженным правильными инструментами.

Тех, кто хочется разобраться с инструментами визуализации и анализа данных, а также попробовать их при решении практических задач, приглашаем на наш тренинг «Data Science и машинное обучение для бизнес-аналитика».



Тренинги от "Art of Business Analysis":

Комплексный тренинг по бизнес-анализу

Базовые компетенции бизнес-аналитика

Data Science и машинное обучение для бизнес-аналитиков

Просмотров: 189