Tutkimuksen mukaan 62 prosenttia data-analyytikoista tuhlaa aikaa odotellen dataa muilta. Esim. datan sisäänluku on analyytikon näkökulmasta yksi asioista, joihin menestyksestään kiinnostuneen analyytikon tulee tarkastella. Kun haluat kohti tuloksia, joista organisaatio kiittää, mieti ainakin nämä aiheet:
Miten helposti pystyn yhdistelemään dataa eri lähteistä?
Sirpaleinen, eri tietokantoihin ja järjestelmiin tallennettu data vaikeuttaa analyytikkojen pääsyä dataan. Datan yhdistely monista lähteistä ja monissa formaateissa taulukkolaskentaohjelmassa edellyttää uuvuttavan paljon manuaalista työtä. Ja joka kerta kun lähdejärjestelmissä tiedot päivittyvät tai dataa tulee lisää, työ alkaa alusta.
Tiedon sisäänluku ja yhdistely kestävät oikealla työkalulla vain minuutteja tai sekunteja, kun työnkulku on kerran automatisoitu. Näin jalostettua dataa on helppo tarvittaessa myös jatkojalostaa, muokata ja rikastaa - uudelleen ja uudelleen - uusiin analyysitarkoituksiin.
Mitä paremmin kykenet tuomaan eri lähteistä peräisin olevaa dataa mielekkääksi kokonaisuudeksi, sitä rikkaampia oivalluksia tuotat ja sitä parempia päätöksiä business niiden perusteella voi tehdä.
Arvosi yrityksen johdon silmissä kasvaa kohisten.
Pystynkö saamaan datasetin kuntoon siten, että en tuhlaa siihen (tolkuttomasti) aikaa?
Huonolaatuinen data, tuplakirjaukset ym. ovat paitsi ärsyttäviä, mutta ennen kaikkea ne vievät kallisarvoista aikaasi. Mitä helpommin pystyt jäsentämään dataan yhteen paikkaan ja yhtenäiseksi, sitä enemmän arvoa pystyt tuottamaan.
Yleensä datan putsaus ja jäsentely eli se puuduttava jumppa esim. Excelissä, johon käytät todennäköisesti turhauttavan paljon aikaa, on analyytikon työn raskain osa. Ja myös virheitä sattuu helposti.
Menestyksesi data-analyytikkona riippuu mitä suurimmassa määrin siitä, mitä ja minkälaatuista dataa pystyt käyttämään hyväksesi. Ja varsinkin, voitko tehdä asian suhteen toimenpiteitä itse.
Modernilla itsepalveluanalytiikan työkalulla rakennat valmiista työkaluista workflow'n, jolla putsaat, yhdistät ja aggregoit sekä automatisoit kaikki vaiheet. Monivaiheinen prosessi hoituu jatkossa sekunneissa ilman virheitä.
Onko menestymiseni kannalta relevanttia opiskella R- tai Python-kieliä vai kannattaako toimia toisin?
Data-analyytikko on perinteisesti tarvinnut prediktiiviseen analytiikkaan apua R- tai Python-koodin vääntöön. (Kiireiset ja kalliit) koodarit joko omassa organisaatiossa tai kumppanitoimistossa auttavat tässä.
Toisena vaihtoehtona on ohjelmointikielen opiskelu. Tällöin koodia ei tarvitse tilata, eikä odotella. Uuden opetteluun ja varsinkin koodin avulla mallien luomiseen menee tosin paljon aikaa.
Kolmas, moderni vaihtoehto on data-analyytikon menestyksen kannalta olennainen:
Alteryx-itsepalveluanalytiikkatyökalussa on valmiiksi rakennettu työkaluja kuvailevan (descriptive), diagnosoivan (predictive), ennakoivan (prescriptive) ja sijaintidataa hyödyntävän analytiikan mallintamista ja optimointia (optimization) varten. Paras itsepalveluanalytiikka auttaa siis koodia osaamatonta nopeasti eteenpäin. Valmiilla työkaluilla (esim. ARIMA Time-series) rakentaa työnkulun drag&drop-työkalussa itse.
Tarkista, että koodia voi muuttaa tai kirjoittaa lisää, sillä tämänkin tulee olla mahdollista. Markkinoilla olevista työkaluista Alteryxissä tämä on tehty mahdolliseksi.
Onko ulkoisen datan hyödyntäminen analyysin rikastamiseksi mahdollista?
Analyytikkona tuotat arvokkaampaa tietoa, jos rikastat yrityksen omia lukuja ulkoisista datalähteistä saatavalla tiedolla.
Mitä helpommin voit integroida kolmansien tahojen tuottamaa dataa osaksi omaa analytiikkaasi, sitä paremmin ymmärrätte liiketoimintaympäristöä. Varmista siksi, että sinulta onnistuu esimerkiksi sijaintidatan hyödyntäminen.
Pääsenkö etenemään riittävän nopeasti?
On olennaisempaa tuottaa analyysejä liiketoiminnan tarpeiden tahdissa kuin keskittyä pitkään yksittäiseen projektiin, jonka lopputuloksista liiketoiminnan tarpeet ovat pahimmassa tapauksessa ehtineet ajaa ohi.
Analytiikkatarpeisiin on siis vastattava ketterästi.
Modernin itsepalveluanalytiikan avulla - kuten Alteryx Designerin - se on mahdollista yksi käyttökohde kerrallaan. Yhden käyttökohteen toteutus voi olla valmis jo muutamassa tunnissa, päivässä tai viikoissa. Samalla ohjelmistoinvestoinnilla teet uusia sitä mukaa, kun käyttökokemus lisääntyy.
Jos haluat tietää, miten Sinusta voi tulla erityisen hyvä data-analyytikko ja miten loistat duunissasi, lataa Data-analyytikon opas menestykseen:
