Чем занимается DWH аналитик
Data Warehouse (DWH) является центральным местом, где в хронологическом порядке хранятся данные, которые могут быть использованы для анализа и научных исследований. Это важный инструмент, используемый компаниями для принятия осмысленных и взвешенных решений. Чтобы эффективно использовать данные в DWH со всей компании, требуется специалист, называемый DWH аналитик. Его задача состоит в том, чтобы анализировать эти данные и извлечь из них ценную информацию, которая поможет бизнесу увеличить прибыль и оставаться успешным на рынке.
- Кто такой DWH Аналитик и какие у него обязанности
- Важность знаний и умений для работы DWH Аналитика
- Подробные полезные советы для работы DWH Аналитика
- Вывод
Кто такой DWH Аналитик и какие у него обязанности
DWH Аналитик — это специалист, который занимается анализом и пониманием данных, хранящихся в DWH на платформе Big Data. Его главная задача — помочь бизнес-заказчикам получить ценную информацию из данных, размещенных в DWH. Он анализирует информацию, выделяет заметные тренды, отвечает на вопросы бизнес-лидеров, и делает все возможное, чтобы готовить данные к использованию.
Кроме того, DWH Аналитик имеет следующие обязанности:
- Выполнение исследования и поиска данных в автоматизированных системах
- Выполнение разовых ad-hoc запросов от бизнес-заказчиков
- Подготовка витрин данных, выгрузок и отчетов в платформе Big Data
- Составление отчетов об анализе данных и их интерпретация для менеджеров и руководства
- Построение визуализаций, которые помогают понять результаты анализа данных
Важность знаний и умений для работы DWH Аналитика
Для успешного выполнения своей работы, DWH Аналитик должен обладать определенными знаниями и навыками. Основные из них включают:
- Знание математики и статистики: это необходимо, чтобы понимать принципы, по которым работают алгоритмы анализа данных. Это также позволяет проводить статистические тесты и обнаруживать влияние одних факторов на другие.
- Владение языками программирования : DWH Аналитик должен знать языки программирования, такие как SQL, Python, R и другие, чтобы проводить манипуляции с данными, автоматизировать задачи и создавать отчеты.
- Умение работать с таблицами в Google и Excel: это важно в работе DWH Аналитика, так как таблицы являются основным форматом обработки данных.
- Умение работать с инструментами визуализации: DWH Аналитик должен уметь использовать инструменты визуализации, такие как Tableau, QlikView, Microsoft Power BI, для создания наглядной и понятной информации для руководства.
- Понимание потребностей бизнес-заказчиков: это позволит лучше понимать цель работы и создавать более полезные отчеты.
- Умение общаться с людьми нетехнических специальностей: важно уметь презентовать данные и найденные решения, а также отвечать на вопросы от непосвященных лиц.
Подробные полезные советы для работы DWH Аналитика
- Первым шагом DWH Аналитика должен быть анализ объектов данных. Важно понимать, какие данные были собраны, структуру данных, исходные данные для анализа и тип данных.
- После того, как объекты данных проанализированы, DWH Аналитик может приступить к разработке плана анализа. Необходимо определить, что нужно анализировать, какие вопросы нужно задать и какие методы использовать для получения ответов.
- В ходе анализа DWH Аналитик должен предоставлять отчеты и создавать визуализации, для которых важно уделить внимание читаемости и наглядности.
- DWH Аналитик должен работать со всеми отделами компании, чтобы понимать их потребности и выяснять проблемы, которые могут быть решены анализом данных.
- Он должен держать свои навыки на высоком уровне, с помощью постоянной обучения и современных технологий в индустрии.
Вывод
Для бизнеса очень важно иметь аналитика данных, который сможет извлекать полезную информацию из больших объемов данных. DWH Аналитик — это незаменимый специалист, который позволяет строить бизнес и принимать решения на основе данных. его задача состоит в анализе данных и извлечении из них ценной информации, которая помогает бизнесу расти и увеличивать прибыль. Необходимо учитывать, что DWH Аналитик должен постоянно совершенствовать свои навыки и прикладывать усилия для обучения новым технологиям в сфере анализа данных.
