Successfully reported this slideshow.

Jak se mění práce analytika (Martin Bosák)

1

Share

1 of 13
1 of 13

Jak se mění práce analytika (Martin Bosák)

1

Share

Download to read offline

Jaké problémy dnes řeší dnešní datový analytik v různých firmách a co ho brzy čeká? Ukážeme konkrétní příklady z projektů, jejich řešní a také komplikace po cestě.

Jaké problémy dnes řeší dnešní datový analytik v různých firmách a co ho brzy čeká? Ukážeme konkrétní příklady z projektů, jejich řešní a také komplikace po cestě.

More Related Content

Jak se mění práce analytika (Martin Bosák)

  1. 1. Jak se mění práce analytika
  2. 2. Martin Bosák • Solution Architect • UK, CZ, DE, QA, … • Telco, banking, consulting • Data transformation and vizualisation • Predictive analytics and data governance 2
  3. 3. Agenda Kde se data analytik rodí? Možnosti jsou široké Hlavní směry vývoje Self service Změny v obsahu práce Historie a budoucnost Skutečnost (příklady)
  4. 4. Kde se data analytik rodí? 4 Business IT / BI Data Analytik Business analysis Data science Data engineering Škola?
  5. 5. Dva základní směry • Více abstrakce o Vizuální modely, vizualizace etl, Natural Language processing o Self-Service vs. • Více technologií o In-memory, BigData (Hadoop), python, … o Real-time, IoT 5
  6. 6. Změny BI Analytik / DWH Developer • Databáze • Staré reporting nástroje (Cognos, Reporting Services) • Velká specializace • Místo je problém 6 Business Data Analyst • Excel • 1,048,576 řádků • Hypothesis driven approach • R + Databáze Data Scientist • Python • ML + AI • A vše ostatní Data Engineer • + Big Data / Hadoop • Více nástrojů • Místo není problém Business Data Analyst • + Modern Tools • Automated analysis • Self-Service BI
  7. 7. Historie / Realita (častá) IT • Hodně dat • Hooodně reportů • Hooooodně požadavků • Nepořádek v datech  „Kolik máme zákazníků?“ • IT chystá reporty • IT chystá data 7 Business • Spousty počítání v excelu • Chyby ve vzorcích • Úmyslné chyby
  8. 8. Budoucnost resp. vize firem (častá) IT • Hodně dat • Pár základních reportů • Popsaná data • Více nástrojů • Méně specializace 8 Business • Self-Service BI • Tvoří si vlastní reporty • Business definice řídí výpočet • Automatizace • Využívají i IT nástroje
  9. 9. Příklady - Projekty a problémy • Dáme jim nástroj, ve kterém si to můžou spočítat sami  Nemají čas nebo alokaci  Nemají chuť  Prostě to není pro ně • Security vs. Důvěra vs. Odpovědnost  Nechám ho to počítat vs. Spustí schválený výpočet • Nevědí co přesně dělají • Dokumentace 9
  10. 10. Příklad I – Direct Marketing • Postavení prediktivního modelu - předem sepsaná metodika, několik let vývoje • Půl dne na exekuci jednotlivých kroků  Vysoká specializace  Hádání se s marketing oddělením komu posílat • Dnes automatizace  Srozumitelnější výstupy  Více nástrojů 10
  11. 11. Příklad II – Self Service Analytika • Velký projekt – počítání provizí • 8 zemí (UK, SP, GR, HU, RU, CZ, GH, QA) • Self service nástroje • Datová školení • V každé zemi jiná složitost (objem, procesy, výpočty, velikost týmu, zkušenost týmu) o Excel, legacy systémy, neprůhledné procesy 11
  12. 12. Příklad III - Governance • Business/Data Analytici mají přehled o tom co je jak v reportu spočítáno • Mohou sestavit dotaz na IT podle daných data definic • Přehledná data lineage • Pracuje se hodně s metadaty 1 2
  13. 13. Billigence is a dynamic business intelligence consultancy company operating in Europe, Asia, U.S. and Australia. Our focus is on the delivery of low maintenance, scalable BI solutions that offer value for money. We deliver our promises and build a trustworthy relationships with our clients. Sydney • Perth • London • Prague • San Diego • Singapore mail@billigence.com • www.billigence.com

×