डेटा विश्लेषक: नौकरी विवरण और औसत वेतन

डेटा विश्लेषक डेटा एकत्र करते हैं और इसे स्पॉट ट्रेंड और ग्लेन सूचनाओं की जांच करते हैं जिनका उपयोग व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। सूचना के युग में, कंपनियां निर्णय लेने के लिए पहले से कहीं अधिक बड़े डेटा पर भरोसा करती हैं जैसे कि ग्राहकों को लक्षित करने के लिए, किन उत्पादों और सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करना है, किन विज्ञापन विधियों का उपयोग करना है, कितने लोगों को काम पर रखना है और किन पदों के लिए, और नए बाजार विस्तार के लिए। वस्तुतः किसी भी व्यावसायिक निर्णय के लिए, कंपनी को सही दिशा में चलाने के लिए डेटा उपलब्ध है। डेटा विश्लेषक की भूमिका इस डेटा को प्राप्त करने और निष्कर्ष निकालने के लिए है जिसका उपयोग कंपनी निर्णय लेने के लिए कर सकती है।

डेटा एनालिस्ट हर जगह डिमांड में हैं। यह कोई उद्योग-विशिष्ट भूमिका नहीं है। पार्सिंग डेटा के महत्व को समझने के लिए किसी भी कंपनी के पास पर्याप्त डेटा कुशल विश्लेषकों की आवश्यकता है। जबकि डेटा विश्लेषकों ने औसत-औसत वेतन की कमान संभाली है, जो उन्हें रोजगार देने वाली कंपनियों के लिए निवेश (आरओआई) पर रिटर्न और भी अधिक प्रभावशाली है। डेटा विश्लेषकों द्वारा बताए गए रुझानों और सूचनाओं को अक्सर अपने नियोक्ताओं को प्रति वर्ष लाखों डॉलर बनाते हैं।

छात्र और युवा पेशेवर जो मात्रात्मक रूप से झुके हुए हैं, तर्क-चालित, कंप्यूटर-प्रेमी और अच्छे संचारक हैं, और जो उचित घंटे काम करते हुए उपरोक्त औसत आय करना चाहते हैं, उन्हें डेटा विश्लेषण को एक करियर विकल्प के रूप में देखना चाहिए। उद्योग विश्लेषकों ने 2010 के लिए इसे सबसे गर्म कैरियर विकल्पों में से एक का नाम दिया है, अनुमानों के साथ डेटा विश्लेषकों की मांग में तेजी से वृद्धि होनी चाहिए क्योंकि बड़े डेटा का उपयोग करने के महत्व के साथ अधिक व्यापार बोर्ड पर मिलते हैं।

सर्वेक्षण करना

शायद डेटा विश्लेषक के लिए सबसे महत्वपूर्ण कार्य फ़ंक्शन कंपनी के लिए किसी विशेष क्षेत्र की जांच के लिए यथासंभव प्रासंगिक डेटा प्राप्त करना है। कभी-कभी यह डेटा जनगणना या सरकारी आंकड़ों के माध्यम से या तीसरे पक्ष द्वारा प्रकाशित उद्योग रिपोर्ट के माध्यम से आसानी से ऑनलाइन उपलब्ध होता है। हालांकि, अन्य बार, डेटा विश्लेषक, अपनी नौकरी के हिस्से के रूप में, सर्वेक्षण आयोजित करके डेटा को स्वयं बनाना होगा।

उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप ऑपरेशन पर विचार करें जो केबल टेलीविज़न के एक नए विकल्प का परीक्षण कर रहा है जो एक घर उपयोगकर्ता के उच्च गति वाले इंटरनेट के माध्यम से विशिष्ट चैनलों को स्ट्रीम करता है। केबल के बारे में एक आम शिकायत यह है कि ग्राहकों को सैकड़ों चैनलों के साथ इन विशाल पैकेजों में मजबूर किया जाता है, जिनमें से अधिकांश वे कभी नहीं देखते हैं। यह सात-कोर्स भोजन और केवल दो पाठ्यक्रमों को खाने के लिए भुगतान करने के लिए समान है। स्टार्टअप को विश्वास है कि यह लोगों को ला कार्टे सेवा में जाने के लिए मना सकता है; सब के बाद, एक की मांग वर्षों के लिए अस्पष्ट रही है। हालाँकि, बहुत सी ऐसी जानकारी है जो यह नहीं जानती है, जैसे कि कौन से चैनल की सबसे अधिक मांग है, प्रति चैनल कितने ग्राहक भुगतान करेंगे, औसतन कितने चैनल ऑर्डर करेंगे और इसके आगे क्या होगा।

इस जानकारी में से अधिकांश प्रीपेड चार्ट और ग्राफ़ में आसानी से उपलब्ध नहीं है। डेटा विश्लेषक को अपने इच्छित डेटा की खरीद के लिए संभावित ग्राहकों का सर्वेक्षण करना चाहिए। एक बार यह प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद, वह डेटा को पार्स करने और निष्कर्ष निकालने के अगले चरण में जा सकता है।

डेटा पार्स करना और निष्कर्ष निकालना

दुनिया में सभी डेटा एक कंपनी है जो कर्मचारियों पर लोगों के बिना अच्छा नहीं करती है जो इस डेटा की सूक्ष्मताओं को पार्स कर सकते हैं और सटीक निष्कर्ष निकाल सकते हैं जो लाभदायक व्यापारिक निर्णय लेते हैं। यह डेटा विश्लेषक की एक और महत्वपूर्ण भूमिका है। एक कुशल डेटा विश्लेषक डेटा का एक धार ले सकता है और प्रासंगिक रुझानों की पहचान कर सकता है।

अक्सर, डेटा विश्लेषक कंप्यूटर सॉफ्टवेयर को इस प्रक्रिया के माध्यम से मदद करने के लिए नियुक्त करते हैं, जैसे कि Microsoft Excel, SharePoint और MySQL। रुझानों की पहचान करने के बाद, डेटा विश्लेषक प्रासंगिक डेटा को चार्ट और ग्राफ़ में व्यवस्थित कर सकता है जो उसके द्वारा तैयार किए गए निष्कर्षों का समर्थन करते हैं। फिर, कंप्यूटर अक्सर इस प्रक्रिया में सहायता करते हैं, उच्च स्तरीय कंप्यूटर कौशल रखने के लिए डेटा विश्लेषक के महत्व को रेखांकित करते हैं।

प्रस्तुतियाँ देना

डेटा विश्लेषक की नौकरी का तकनीकी पहलू डेटा प्राप्त करना, उसकी जांच करना, रुझानों का पता लगाना और जानकारी निकालना है, और फिर अपने निष्कर्षों से निष्कर्ष निकालना है। इस बिंदु पर अंतिम परियोजना चरण आता है: निर्णय निर्माताओं के लिए इन निष्कर्षों और निष्कर्षों को प्रस्तुत करना। उच्च स्तर पर नौकरी के इस घटक के प्रदर्शन के लिए अच्छा संचार और प्रस्तुति कौशल महत्वपूर्ण है। कार्यकारी और निर्णय निर्माता अक्सर गणित के व्हिज्स या कंप्यूटर जीनियस नहीं होते हैं, इसलिए अत्यधिक तकनीकी जानकारी को अक्सर आम आदमी की शर्तों में अनुवादित किया जाना चाहिए।

कौशल

आदर्श डेटा विश्लेषक के पास गणित, तर्क और पैटर्न मान्यता में मजबूत कौशल हैं। वह अत्यधिक संगठित है और भारी मात्रा में डेटा को बिना अभिभूत किए ले सकता है। क्योंकि कंप्यूटर सॉफ्टवेयर विश्लेषण प्रक्रिया का बहुत हिस्सा है, एक डेटा विश्लेषक कंप्यूटर साक्षर से अधिक होना चाहिए; उसे Microsoft Excel और MySQL जैसे कार्यक्रमों का कार्यसाधक ज्ञान चाहिए।

डेटा विश्लेषकों को अच्छे संचार और प्रस्तुति कौशल की भी आवश्यकता होती है। निर्णयकर्ता महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषकों के निष्कर्षों का उपयोग करते हैं। हालांकि, ऐसा करने के लिए, उन्हें निष्कर्षों के निहितार्थ को समझना चाहिए। डेटा विश्लेषक इस जानकारी को स्पष्ट तरीके से प्रदान करने के लिए जिम्मेदार हैं जो निर्णय निर्माताओं को समझ में आ सकते हैं।

अधिकांश डेटा विश्लेषकों के पास कम से कम स्नातक की डिग्री है, जिसमें पसंदीदा कॉलेज की बड़ी संख्या गणित, सांख्यिकी, वित्त और कंप्यूटर विज्ञान है। एक मास्टर की डिग्री किसी भी उम्मीदवार को नौकरी के बाजार में अधिक प्रतिस्पर्धी बनाती है, लेकिन डेटा विश्लेषक बनने के लिए एक होना आवश्यक नहीं है। इस स्थिति के लिए, कंपनियां शैक्षिक क्रेडेंशियल्स पर क्षेत्र-विशिष्ट क्षेत्रों में प्रमाणित योग्यता को प्राथमिकता देती हैं।

औसत वेतन

2013 के अनुसार, डेटा विश्लेषक के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 54, 070 है। औसत श्रेणी, जिसका अर्थ है 25 वें से 75 वें प्रतिशत तक, लगभग $ 45, 000 से $ 66, 000 है। तथ्य यह है कि विभिन्न प्रकार के उद्योगों में डेटा विश्लेषकों को रोजगार देने वाली कंपनियों में इस तरह की कई कंपनियां व्यापक वेतन सीमा में योगदान करती हैं। कंपनी का आकार, उद्योग, भौगोलिक स्थान, उम्मीदवार की शिक्षा, उसका अनुभव और अन्य कारक डेटा विश्लेषक के प्रथम वर्ष के वेतन का निर्धारण करने के लिए गठबंधन करते हैं।

यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स (बीएलएस) बाजार अनुसंधान विश्लेषकों के शीर्ष के तहत डेटा विश्लेषकों को देता है, एक ऐसा क्षेत्र जिसके लिए संगठन कम से कम 2022 तक विस्फोटक विकास करता है। बीएलएस क्षेत्र की शुरुआत की अवधि के लिए एक-तिहाई बढ़ने का अनुमान है। 2012 और 2022 में समाप्त, इस समय के दौरान 131, 500 नौकरियां जोड़ दी गईं।