Perspektyvi ateities profesija – duomenų specialistas: kokie įgūdžiai ir savybės reikalingi būsimiems specialistams ir kur juos įgyti

Didžiųjų duomenų rinkimas, valdymas, analizė – viena sparčiausiai pastaraisiais metais pasaulyje augančių verslo sričių. Jos plėtrą itin paspartino pandemija, skatinusi skaitmenizuoti ir į internetą perkelti dar daugiau paslaugų. Tai perspektyvi sritis tiek sėkmingam verslo vystymui, tiek karjerai, todėl viešųjų duomenų rinkimo internete paslaugas teikiančios duomenų analitikos komandos vadovas dalinasi, kokie įgūdžiai ir savybės reikalingi būsimiems specialistams ir kur juos įgyti.

„Nors verslo perkėlimas į internetinę erdvę atvėrė gerokai didesnes rinkas, tačiau kartu sustiprino įmonių konkurenciją. Jei anksčiau turint fizinę parduotuvę Lietuvoje, buvo ne itin svarbu, ką veikia konkurentas kitoje pasaulio pusėje, tai interneto amžiuje ši konkurencija jau įgauna svarbą. Tai reiškia, jog bendrasis duomenų kiekis, kuriais gali būti suinteresuotas verslas, taip pat išaugo. Pirmieji, kurie pradeda išnaudoti visus duomenų privalumus, ir yra duomenų specialistai. Remiantis jų išvadomis formuojama įmonės strategija ir veiksmai. O prasta interpretacija gali vesti prie klaidingų veiksmų“, – sako „Oxylabs“ duomenų analitikos komandos vadovas R. Ulys.

Trys pagrindinės rolės

Jis teigia, kad industrijos viduje retai vartojamas terminas „didžiųjų duomenų specialistas“, nes laikui bėgant buvo išgrynintos trys pagrindinės rolės: duomenų ir verslo analitikas, duomenų inžinierius bei duomenų mokslininkas, kurios atlieka skirtingas funkcijas.

„Verslo analitikas sprendžia tiesiogines verslo problemas, dažniausiai optimizacijas kaštuose, produktyvume, procesuose. Duomenų mokslininkas iš istorinių duomenų kuria modelius, galinčius automatizuoti procesus, teikti rekomendacijas verslui, nuspėti ateitį. O duomenų inžinierius ruošia ir kuria duomenų valdymo infrastruktūrą, organizuoja valdymo procesus, automatizuoja surinkimo procesus iš įvairių vidinių ir išorinių šaltinių, kuria ir diegia įrankius, skirtus analitikams bei duomenų mokslininkams“, – pasakoja R. Ulys.

Duomenų analitiko rolė yra pradinė, labiau skirta platesnio profilio specialistams. Nors iš duomenų analitiko pozicijos galima pereiti į kitas roles, pastarosioms paprastai reikia daugiau žinių ar patirties. Pranašumas patekti į duomenų mokslininko vietą tenka turintiems gerus statistikos ir matematikos įgūdžius. Tuo metu duomenų inžinieriai turi geriau išmanyti programavimą ir duomenų bazių valdymo specifiką.

Svarbios studijos universitete

Norint įsidarbinti vienoje iš šių pozicijų, paprasčiausias kelias – universitete studijuoti sritį, susijusią su matematika, logika ar programavimu. Kitas kelias – rinktis plataus profilio sritį, pavyzdžiui, psichologiją ar filosofiją. Šios studijos ne tik paruošia analitiniam mąstymui, leidžia žvelgti į problemas iš skirtingų perspektyvų, bet ir suteikia gerus komunikacijos bei organizavimo gebėjimus, kurie svarbūs dirbant su kitomis komandomis.

„Universitetai jau imasi kurti duomenų specialistų rengimui skirtas bakalauro programas. Šie bus vertingi ateitiems profesionalams, tačiau keblūs aukštojo mokslo įstaigoms – duomenų sritis yra greitai kintanti, todėl jos privalės nuolat sekti naujoves ir nuolat atnaujinti programų turinį. Šią spragą dalinai užpildo mokymai alternatyviose mokyklose, kaip „Turing College“ ir „Code Academy“, kurios turi duomenų specialistus ruošiančias programas. Nors vien šių kursų baigimo, norint įsidarbinti, gali neužtekti, juos perėjęs būsimasis specialistas gali gerokai padidinti tikimybę, jog jam pavyks sekti šiuo karjeros keliu“, – teigia duomenų analitikos komandos vadovas.

Nėra vietos rutinai

R. Ulys pasakoja, kad didžiąją duomenų specialisto darbo dalį sudaro duomenų paruošimas ir kur kas mažesnę – jų analizė.

„Duomenų paruošimas ir valymas dažniausiai vyksta perkeliant juos iš skirtingų šaltinių, naudojant „SQL“ ir „Python“ kalbas. Tuo metu analizė skirta specifinei problemai ar jų domenui spręsti ir duomenų vizualizavimui, kadangi juos ir gautas išvadas reikia perduoti atsakingiems asmenims. Pastarieji dažniausiai nėra artimai susipažinę su apdorojimo darbu, tad specialistui reikia visą informaciją perteikti paprastesne kalba. Beveik visada naudojame vizualizacijas, kadangi šios labiausiai pasiteisino kaip tinkamiausias informacijos perdavimo būdas“, – pasakoja specialistas.

R. Ulys priduria, kad duomenų specialisto darbe nėra vietos rutinai, nes kiekviena nauja problema yra unikalus ir, dažniausia, dar nematytas iššūkis. Analizė pardavimų komandai bus visiškai kitokia rinkodaros komandai. Kartu skirsis problemos sprendimo tikslas – nuo paprastos vizualizacijos ir įžvalgų iki vidinių procesų automatizavimo.

Smalsumas – viena iš kertinių savybių

R. Ulio teigimu, svarbiausia savybė, kurią privalo turėti kiekvienas duomenų specialistas, yra smalsumas. Kitaip sakant, žmogui turi būti „viskas įdomu“.

„Pirmiausia, šiandieniame pasaulyje yra daugybė būdų ir technologijų išspręsti tą pačią problemą, tad specialistas turi nuolat domėtis, kaip tą daryti naudojant skirtingus įrankius. Antra, IT sritis labai greitai auga ir sparčiai tobulėja. Atsiranda naujų ir dažnai efektyvesnių būdų spręsti tas pačias problemas, tad duomenų specialistas turi būti iniciatyvus ir noriai jų ieškoti ir jais domėtis pats“, – sako duomenų analitikos komandos vadovas.

R. Ulys pratęsia, kad nors kvalifikacijos kėlimas anksčiau minėtose duomenų specialybėse skiriasi, tačiau visi specialistai turėtų būti gerai susipažinę su programavimu, duomenų paruošimu ir vizualizacija. Taip pat suprasti debesų (angl. cloud) technologijas, vis plačiau naudojamas visose duomenų srityse.