ডেটা বিশ্লেষকরা ডেটা সংগ্রহ করে এবং ট্রেন্ডগুলি এবং গ্রিন তথ্যগুলি সনাক্ত করতে এটি পরীক্ষা করে যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হতে পারে। তথ্য যুগে, সংস্থাগুলি কোন গ্রাহককে টার্গেট করতে হবে, কোন পণ্যগুলি এবং পরিষেবাগুলিতে মনোনিবেশ করা উচিত, কোন বিজ্ঞাপনের পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত, কতজন লোক ভাড়া নেবে এবং কোন পদের জন্য এবং নতুন বাজারের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য বড় ডেটাগুলির উপর নির্ভর করে on সম্প্রসারণের জন্য। কার্যত যে কোনও ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তের জন্য, সঠিক সংস্থায় নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য ডেটা উপলব্ধ। ডেটা বিশ্লেষকের ভূমিকা হ'ল এই ডেটা সংগ্রহ করা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সংস্থাটি ব্যবহার করতে পারে এমন সিদ্ধান্তে টান।
ডেটা বিশ্লেষকরা আক্ষরিক অর্থেই সর্বত্র চাহিদা রয়েছে। এটি কোনও শিল্প-নির্দিষ্ট ভূমিকা নয়। যে কোনও সংস্থার ডেটা পার্সিংয়ের গুরুত্ব বোঝার জন্য যথেষ্ট জ্ঞান রয়েছে তার দক্ষ ডেটা বিশ্লেষকদের প্রয়োজন। ডেটা বিশ্লেষকরা গড়-গড় বেতনের উপরে কমান্ড দিচ্ছেন, যেসব সংস্থা তাদের নিয়োগ দেয় তাদের বিনিয়োগের উপর রিটার্ন (আরওআই) আরও বেশি চিত্তাকর্ষক। ডেটা বিশ্লেষকরা প্রদত্ত প্রবণতা এবং তথ্যগুলি প্রায়শই তাদের নিয়োগকারীদের প্রতি বছর কয়েক মিলিয়ন ডলার করে তোলে।
শিক্ষার্থী এবং তরুণ পেশাদাররা যারা পরিমাণগতভাবে ঝুঁকছেন, যুক্তি-চালিত, কম্পিউটার-বুদ্ধিমান এবং ভাল যোগাযোগকারী, এবং যারা যুক্তিসঙ্গত সময় কাজ করার সময় একটি উচ্চ-গড় আয় করতে চান, তাদের ক্যারিয়ারের পছন্দ হিসাবে ডেটা বিশ্লেষণ করা উচিত। শিল্প বিশ্লেষকরা এটি ২০১০-এর দশকে ক্যারিয়ারের অন্যতম জনপ্রিয় পছন্দের নাম হিসাবে চিহ্নিত করেছেন, যেখানে আরও বিজনেস আরও বড় ডেটা ব্যবহারের গুরুত্ব সহকারে আরও বেশি ব্যবসায়িক পদক্ষেপ নেওয়ার কারণে ডেটা বিশ্লেষকদের চাহিদা দ্রুত বৃদ্ধি করা উচিত বলে ইঙ্গিত দিয়েছিল।
সমীক্ষা পরিচালনা
কোনও ডেটা অ্যানালিস্টের পক্ষে সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কাজ ফাংশনটি কোম্পানির প্রয়োজনীয় কোনও নির্দিষ্ট ক্ষেত্রটি তদন্ত করার জন্য যথাসম্ভব প্রাসঙ্গিক ডেটা প্রাপ্ত করা। কখনও কখনও এই তথ্য অনলাইন, জনগণনা বা সরকারী পরিসংখ্যানের মাধ্যমে বা তৃতীয় পক্ষ দ্বারা প্রকাশিত শিল্প প্রতিবেদনের মাধ্যমে সহজেই পাওয়া যায় available তবে অন্যান্য সময় ডেটা বিশ্লেষককে তার কাজের অংশ হিসাবে জরিপ চালিয়ে নিজেই ডেটা তৈরি করতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি স্টার্টআপ অপারেশন বিবেচনা করুন যা কেবল তারের টেলিভিশনের একটি নতুন বিকল্প যা পরীক্ষা করে যা কোনও বাড়ির ব্যবহারকারীর উচ্চ-গতির ইন্টারনেটের মাধ্যমে নির্দিষ্ট চ্যানেলগুলিকে প্রবাহিত করে testing কেবল সম্পর্কে একটি সাধারণ অভিযোগ হ'ল গ্রাহকরা শত শত চ্যানেল সহ এই বিশাল প্যাকেজগুলিতে বাধ্য হন, যার বেশিরভাগ তারা কখনই দেখেন না। এটি সাতটি কোর্সের খাবারের জন্য অর্থ প্রদানের এবং কোর্সের দুটি মাত্র খাওয়ার সমান। স্টার্টআপটি আত্মবিশ্বাসী এটি একটি ল-কার্ট পরিষেবাটিতে লোককে স্যুইচ করতে বাধ্য করতে পারে; সর্বোপরি, একের চাহিদা বছরের পর বছর ধরে স্পষ্ট। তবে এমন অনেক তথ্য রয়েছে যা এটি জানে না, যেমন কোন চ্যানেলগুলির সর্বোচ্চ চাহিদা রয়েছে, চ্যানেল প্রতি গ্রাহকরা কত টাকা দেবেন, গড়ে একজন গ্রাহক কতগুলি চ্যানেল অর্ডার করবেন এবং তারপরেও তা ঘোষণা করে।
এই তথ্যগুলির বেশিরভাগটি প্রিপেইকেজড চার্ট এবং গ্রাফগুলিতে সহজেই উপলভ্য নয়। ডেটা বিশ্লেষককে তার প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহের জন্য সম্ভাব্য গ্রাহকদের জরিপ পরিচালনা করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ হয়ে গেলে, তিনি ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্তগুলি আঁকানোর পরবর্তী ধাপে যেতে পারেন।
ডেটা এবং অঙ্কন উপসংহার পার্স করা
বিশ্বের সমস্ত ডেটা কোনও সংস্থা এমন কোনও কর্মচারী লোক নেই যা এই তথ্যের সূক্ষ্মতাগুলি পার্স করতে পারে এবং সঠিক সিদ্ধান্তে টানতে পারে যা লাভজনক ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যায়। এটি একটি ডেটা বিশ্লেষকের আরও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা। একজন দক্ষ ডেটা বিশ্লেষক ডেটা টরেন্ট নিতে পারেন এবং এর মধ্যে প্রাসঙ্গিক প্রবণতা সনাক্ত করতে পারেন।
মাইক্রোসফ্ট এক্সেল, শেয়ারপয়েন্ট এবং মাইএসকিউএল এর মতো প্রায়শই ডেটা বিশ্লেষক কম্পিউটার প্রক্রিয়াটি তাকে সহায়তা করার জন্য কম্পিউটার সফ্টওয়্যার নিয়োগ করে। প্রবণতা শনাক্ত করার পরে, ডেটা বিশ্লেষক প্রাসঙ্গিক ডেটাগুলি চার্ট এবং গ্রাফগুলিতে সংগঠিত করতে পারেন যা তার আঁকানো সিদ্ধান্তকে সমর্থন করে। আবার, কম্পিউটারগুলি প্রায়শই এই প্রক্রিয়াটিকে সহায়তা করে, একটি ডেটা বিশ্লেষককে উচ্চ-স্তরের কম্পিউটার দক্ষতা অর্জনের জন্য গুরুত্বকে আন্ডার করে।
উপস্থাপনা করা
ডেটা বিশ্লেষকের কাজের প্রযুক্তিগত দিকটি হ'ল ডেটা প্রাপ্তি, এটি পরীক্ষা করা, প্রবণতাগুলি চিহ্নিত করা এবং তথ্য আহরণ এবং তার ফলাফলগুলি থেকে সিদ্ধান্তগুলি আঁকা। এই মুহূর্তে চূড়ান্ত প্রকল্পের পর্যায়টি আসে: সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে এই ফলাফলগুলি এবং সিদ্ধান্তগুলি উপস্থাপন করে। একটি উচ্চ স্তরে কাজের এই উপাদানটি সম্পাদন করার জন্য ভাল যোগাযোগ এবং উপস্থাপনা দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ। এক্সিকিউটিভ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা প্রায়শই গণিত হুইজ বা কম্পিউটার প্রতিভা নয়, তাই উচ্চ প্রযুক্তিগত তথ্য প্রায়শই সাধারণ ব্যক্তির পদগুলিতে অনুবাদ করা উচিত।
দক্ষতা
আদর্শ ডেটা বিশ্লেষক গণিত, যুক্তি এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে দৃ strong় দক্ষতার অধিকারী। তিনি অত্যন্ত সুসংহত এবং অভিভূত না হয়ে বিপুল পরিমাণে ডেটা নিতে পারেন। কম্পিউটার সফ্টওয়্যার বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটির অনেকাংশে সহায়তা করে বলে একটি ডাটা বিশ্লেষক কম্পিউটার সাক্ষরতার চেয়ে বেশি হওয়া উচিত; মাইক্রোসফ্ট এক্সেল এবং মাইএসকিউএল এর মতো প্রোগ্রামগুলির কাজের জ্ঞান প্রয়োজন তার।
ডেটা বিশ্লেষকদের ভাল যোগাযোগ এবং উপস্থাপনা দক্ষতা প্রয়োজন। সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা বিশ্লেষকদের অনুসন্ধানগুলি ব্যবহার করে। সঠিকভাবে এটি করার জন্য, তাদের অবশ্যই ফলাফলের প্রভাবগুলি বুঝতে হবে। ডেটা বিশ্লেষকরা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা বুঝতে পারে এমন একটি পরিষ্কার পদ্ধতিতে এই তথ্য সরবরাহ করার জন্য দায়বদ্ধ।
বেশিরভাগ ডেটা বিশ্লেষকদের কমপক্ষে একটি স্নাতক ডিগ্রি রয়েছে, পছন্দের কলেজের মেজররা গণিত, পরিসংখ্যান, অর্থ ও কম্পিউটার বিজ্ঞান। মাস্টার্স ডিগ্রি যে কোনও প্রার্থীকে চাকরির বাজারে আরও প্রতিযোগিতামূলক করে তোলে, তবে ডেটা বিশ্লেষক হওয়ার জন্য এটির প্রয়োজন হয় না necessary এই অবস্থানের জন্য, সংস্থাগুলি শিক্ষাগত শংসাপত্রগুলির চেয়ে ক্ষেত্র-নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে প্রমাণিত প্রবণতা পছন্দ করে prefer
গড় বেতন
২০১৩ সালের হিসাবে কোনও ডাটা বিশ্লেষকের জন্য গড় বার্ষিক বেতন $ 54, 070। বিভিন্ন শিল্পে বিভিন্ন ধরণের সংস্থাগুলি ডেটা বিশ্লেষকদের নিয়োগ করে এই সত্য যে বিস্তৃত বেতনের সীমাতে অবদান রাখে। সংস্থার আকার, শিল্প, ভৌগলিক অবস্থান, প্রার্থীর পড়াশোনা, তার অভিজ্ঞতা এবং অন্যান্য বিষয়গুলি একত্র করে ডেটা বিশ্লেষকের প্রথম বছরের বেতন নির্ধারণ করে।
ইউএস লেবার স্ট্যাটিস্টিকস ব্যুরো (বিএলএস) বাজার গবেষণা বিশ্লেষকদের শিরোনামে ডেটা বিশ্লেষককে কুপিয়েছে, এমন একটি ক্ষেত্র যার জন্য সংস্থাটি কমপক্ষে ২০২২ অবধি বিস্ফোরক বিকাশের পরিকল্পনা করেছে। বিএলএস প্রকল্পের শুরুতে এক তৃতীয়াংশ থেকে ক্ষেত্রের বৃদ্ধির জন্য প্রকল্প তৈরি করে 2012 এবং 2022 এ শেষ হয়, এই সময়ে 131, 500 কাজ যুক্ত করুন।
