Обработка, анализ больших объемов информации позволяют обнаруживать важные закономерности, феномены, процессы, от которых зависит существование целых организаций.
Работодатели-перфекционисты считают, что аналитики биг дата должны разбираться в той отрасли, которой занимаются на определенный период. На практике в профессии это реализовать непросто. Специалист, работающий по анализу больших данных — редкая птица, и найти узкопрофильного кандидата весьма сложно. Намного важнее, чтобы аналитик умел вливаться в специфику работы компании по ходу дела.
Подбор big data разработчиков также может осложниться ожиданиями кандидата. Аналитики обычно хотят работать в сильной команде. Просто предложить им рабочее место недостаточно. Это те самые кандидаты, которых следует заинтересовать проектом и интересным оффером.
Какие задачи стоят перед специалистом
Работа аналитика в сфере больших данных включает большое количество разнообразных задач. Этот специалист не просто собирает информацию. Он ее:
- систематизирует;
- анализирует;
- находит значимые взаимосвязи;
- доносит результаты до коллег в понятном и наглядном виде.
Грамотный анализ больших данных позволяет бизнесу развиваться быстрее. А также улучшать клиентский сервис и снижать издержки. Все это делает таких специалистов незаменимыми.
Вот основные задачи, которые стоят перед big data engineer:
- организация системного сбора информации с целью её быстрой и эффективной последующей обработки;
- проведение анализа поведения пользователей, прогнозирование их действий, разделение клиентской базы на сегменты с использованием методов кластеризации, классификации и моделирования;
- адаптация продуктовых решений под индивидуальные потребности клиентов;
- исследование эффективности внутренних процессов компании и операционной деятельности в целом;
- формирование предложений по улучшению и оптимизации текущих бизнес-процессов на основе аналитических данных;
- оценка рисков, обнаружение подозрительных операций и выявление мошеннической активности;
- интеграция и согласование информации, поступающей из разных источников — от онлайн-продаж до маркетинговых каналов и оффлайн-активностей;
- подготовка регулярной отчетности, визуализация аналитических выводов и презентация результатов заинтересованным сторонам.
Soft skills и hard skills big data специалиста
Hard skills — это технические навыки, которыми должен владеть каждый специалист в области больших данных:
- Знание языков программирования. Наиболее часто используемые — Python и Java. Питон популярен благодаря богатой экосистеме библиотек, а Джава широко используется в Hadoop-среде.
- Работа с базами данных. Специалист обязан уверенно ориентироваться в SQL и NoSQL-хранилищах. Понимать, где и когда применять тот или иной тип хранения.
- Опыт с платформами обработки данных. Эти инструменты позволяют обрабатывать огромные объемы информации в реальном времени или пакетном режиме.
- Навыки работы с облачными платформами. AWS, GCP, Microsoft Azure предоставляют мощные инструменты для масштабируемой работы с данными.
- Машинное обучение и анализ данных. Анализировать поведение пользователей, строить прогнозные модели, выявлять паттерны — это все требует знания алгоритмов ML, библиотек Scikit-learn, TensorFlow, а также базовой статистики и математики.
- Визуализация данных. Хороший аналитик умеет не только «копать» в сведениях, но и понятно их представить. Навыки работы с Power BI, Tableau, matplotlib или Seaborn являются обязательными.
Soft skills — это то, что помогает специалисту эффективно взаимодействовать с другими людьми и успешно работать в реальных условиях:
- Критическое мышление. Умение задавать правильные вопросы, сомневаться в исходных гипотезах и выстраивать логические выводы — основа качественной аналитики.
- Коммуникабельность. Специалист по данным часто взаимодействует с другими отделами: маркетингом, продуктовой командой, финансами. Нужно уметь объяснить сложные вещи простыми словами, особенно для людей без технического бэкграунда.
- Навыки презентации. Одно дело — провести анализ, другое — донести выводы до руководства. Умение делать четкие, наглядные отчеты и выступать с презентациями — это часть повседневной работы.
- Гибкость и обучаемость. Технологии развиваются стремительно. Появляются новые библиотеки, подходы, инструменты. Специалист должен уметь быстро адаптироваться и постоянно учиться.
- Взаимодействие в команде. Большие данные — это командная работа. Поэтому нужно уметь договариваться, слушать и быть частью общего процесса.
При подборе биг дата разработчиков BGStaff обращает внимание как на жесткие, так и на гибкие навыки. Hard skills дают возможность специалисту выполнить задачу технически. А soft skills — сделать это эффективно, в срок, в коммуникации с другими и на пользу бизнесу.
