A modern üzleti élet az információkra épül – ezért van szükség sok olyan szakemberre, aki adatokkal foglalkozik. De vajon miben különbözik egy Data Analyst és egy Data Scientist munkája? És mi köze ehhez a Data Engineer-nek? Cikkünkben összeszedtük a legfontosabb tudnivalókat.
Az emberiség történetében még soha nem állt rendelkezésünkre annyi adat, mint napjainkban. Az elérhető információk száma ráadásul – az okoseszközök használatának terjedése miatt – egyre csak növekszik. Ezzel párhuzamosan pedig egyre nagyobb azon szakemberek száma is, akik az adatokkal foglalkoznak.
Ha valaki szeretne ezzel a dinamikusan fejlődő területen dolgozni, három fő irányt követhet: lehet belőle Data Scientist, Data Analyst vagy Data Engineer. Bár első pillantásra hasonlónak tűnhetnek ezek a szakmák, és kapcsolódnak is egymáshoz, de mégis különböző feladatokat látnak el. Az alábbiakban ezért röviden összefoglaljuk a legfontosabb jellemzőiket.
Data Scientist – a matematikus
Adattudósnak – a szó eredeti jelentésénél maradva – azt nevezzük, aki tudományos szinten foglalkozik az adatokkal. Olyan kivételes matematikai és statisztikai tudás birtokában van, amellyel új modelleket dolgozhat ki az elemzéshez. Valódi Data Scientist nagyon kevés van, leginkább a kutatás-fejlesztés területén.
Data Analyst – az üzleti elemző
Az adatelemző is rendelkezik matematikai-statisztikai ismeretekkel, de a munkája sokkal általánosabb jellegű, és inkább az üzleti élethez kapcsolódik. Új statisztikai modellek kidolgozása helyett inkább alkalmazza a meglévőket. Időnként az adatok tisztításával, rendszerezésével is foglalkozik, de leginkább értelmezi a rendelkezésre álló információkat: riportokat és vizuális kimutatásokat készít, amelyekkel az adatokban rejlő mintákat, összefüggéseket vizsgálja. Ez rendkívül hasznos lehet a vezetői döntések előkészítésénél.
Egy adatelemző állás betöltéséhez általában szükség van szakirányú (például közgazdasági) végzettségre, de ennél is fontosabb a speciális üzleti szoftverek, mint a PowerBI, a Google BigQuery vagy a Jupiter Notebook alapos ismerete. További előnyt jelenthet alapszintű tudás a Python programozásban, illetve gyakorlat az adatvizualizációs megoldások (pl. Tableau) használatában.
Data Engineer – az informatikai fejlesztő
A feladata az, hogy biztosítsa a hozzáférést az adatokhoz az adatelemző (vagy akár a Data Scientist) számára. Összegyűjti és előkészíti az információk halmazát, kezeli és karbantartja az adatbázist, működteti a rendszert. Ehhez mélyebb programozási és informatikai ismeretekre van szükség, valamint gyakorlatra az ETL folyamatban (Extract, Tramsform, Load). A programozási nyelvek közül leginkább a Python-t és a Javát kell ismerni ezen a területen, az adatbáziskezelő rendszerek közül pedig a MySQL és a PostgreSQL gyakori. Emellett Big Data eszközöket (pl. MongoDB) és adatintegrációs szoftvereket is gyakran kell használni.
Így dolgoznak az adatok szakértői a gyakorlatban
A fentiekből következik, hogy az adatokkal foglalkozó szakemberek nem önállóan végzik a munkájukat. A legtöbb esetben az üzleti oldalt képviselő Data Analyst és az informatikai rendszerért felelős Data Engineer együttműködésére van szükség ahhoz, hogy eredményesen használják ki az adatgyűjtésben rejlő lehetőségeket.
Például egy online kereskedelemmel foglalkozó cégnél az adatelemző határozza meg, mi kell a vásárlók viselkedésének jobb megértéséhez (tudnia kell, kik nézték meg többször is az egyes termékeket vásárlás előtt, milyen gyakran tettek kosárba majd töröltek onnan termékeket, milyen csatornákon keresztül tértek vissza az oldalra). A Data Engineerrel közösen meghatározzák, hogy milyen forrásból és milyen adatokra van szükség, vagyis megtervezik a data pipeline-t. Ezután a mérnök-informatikus létrehozza az adatbázist és a lekérdezéseket, majd automatizálja a folyamatokat, hogy például naponta frissüljenek az adatok. Arra is ügyel, hogy a szükséges lekérdezések gyorsan rendelkezésre álljanak. Az adatelemző az összegyűjtött adatokból statisztikai kimutatásokat és vizualizációkat készít, majd prezentálja ezeket a marketing és a sales vezetőknek. Ha új adatokra van szükség, ismét a Data Engineerrel egyeztet.
Próbáld ki magad az adatok világában!
Ha legalább alapszinten értesz a Pythonhoz és az adatbázisokhoz, és szívesen foglalkoznál komolyabban adatokkal, akkor akár próbára is teheted magad. A Kaggle.com oldalon számos adattár, statisztikai modell és példafeladat található, amelyek segítségével kipróbálhatod, milyen a Data Engineer és a Data Analyst munkája. Ezen az oldalon a gépi tanulás (machine learning) eszközeit is megismerheted, ami plusz előnyt jelent, ha később az adatok világában helyezkednél el.
Ha viszont úgy érzed, még fejlesztened kellene az ismereteidet a programozás (Python, Java) vagy az adatbázis-kezelés területén, nézz szét aktuális képzéseink között!