Kariéra v Big Data: Znáte všechny profese v oblasti zpracování dat?

Datový vědec, datový analytik, datový inženýr… Označují podle vás všechny tři názvy jednu a tu samou profesi? Tak to jste na omylu! Se zpracováním dat v různé podobě se můžete setkat v celé řadě profesí a tyto profese jsou aktuálně na trhu práce čím dál žádanějším zbožím. Podle žebříčku nejvyhledávanějších profesí v roce 2020 portálu LinkedIn se datový vědec umístil v USA tři roky po sobě v první trojce. Pro aktuální období drží příčku druhou (hned po zdravotní sestře).

Které profese se tedy vlastně zabývají prací s daty? Přinášíme vám stručný přehled těch nejdůležitějších z nich.

Kariéra v Big Data: povolání budoucnosti

Dnes a denně se společnosti snaží vyvíjet co nejúčinnější personalizované marketingové kampaně, a proto je kladen čím dál větší důraz na analýzu a zhodnocení dat, shromažďovaných za tímto účelem. S tím, jakým závratným způsobem roste množství informací generované využíváním nových technologií (od sociálních sítí až po internet věcí) – podle Chicago Analytics Group se již nyní měří množství dat v zettabajtech a každým rokem se jejich množství zdvojnásobí – byla hodnota datového trhu pro rok 2020 odhadována na 203 miliard amerických dolarů.

S tím se pojí celá řada otázek: Kdo má tyto údaje vlastnit? Kdo k nim může mít přístup? Jak je uchovávat, aniž by to vyžadovalo příliš energie? Při hledání odpovědí na tyto a další nové otázky hrají čím dál větší roli odborníci na zpracování dat. Jestli vás tento obor zajímá, pak vězte, že lepší kariéru si nemůžete vybrat – odborníci na práci s daty jsou teď velmi poptávaní. A protože je poptávka tak vysoká, nabízené nástupní platy pro mladé absolventy jsou v tomto oboru mnohdy velmi atraktivní… My vám tedy nyní pomůžeme seznámit se s tímto nepříliš probádaným oborem!

Jaká povolání zahrnují práci s daty?

Datový vědec, datový analytik, datový architekt… Už se ve všech těch pojmech ztrácíte? Jen žádnou paniku, zeptali jsme se vás Clémenta Mundrzika, specialistu na náborové řízení, který se zaměřuje především na profily z oblasti „datové vědy“. Ten nám na konkrétních případech všechno vysvětlil.

Datový vědec data interpretuje

• Náplň práce
  Clément zahájil výklad následovně: „Aby mohly být údaje užitečně využívány, je potřeba je shromáždit a analyzovat. Tento proces se nazývá datová věda. Vezměte si třeba nějaký obchod. Proč vznikl? Nebo proč zbankrotoval? Datový vědec získá surová data, extrahuje z nich informace a interpretuje je tak, aby našel na tyto otázky odpovědi.“ Cílem datového vědce je dokázat data využít a zhodnotit.
• Dovednosti
  Pro tohle povolání potřebujete umět pracovat s některými analytickými nástroji a také se hodí jistá technologická zdatnost, ale to není vše: datový vědec musí mít všeobecný přehled a musí se dokázat přizpůsobit potřebám jednotlivých klientů. Osoba v tomto postavení má na svých bedrech velkou odpovědnost a musí znát nejen programovací jazyky, ale také musí umět sestavovat reporty a jednat s vedením podniku. „Jednou z jeho hlavních předností by měla být empatie. Datový vědec musí být komunikativní a musí se vcítit do pozice klienta a pochopit jeho lidské potřeby. Znám například datového vědce, který se zabývá prevencí zranění u hráčů ragby. Chodí mezi ně na hřiště, diskutuje s nimi i s jejich lékaři a analyzuje externí vlivy, například časový faktor. Dokáže přeformulovat a přizpůsobit své vyjadřování podle toho, s kým hovoří.“ Díky všem takto získaným údajům je schopen provádět prediktivní modelování, jinými slovy, vytváří algoritmy schopné předpovídat budoucí vývoj. Díky tomu může předvídat nadcházející trendy: spotřebitelské chování, nákupní zvyklosti, růst určitého odvětví a s ním související příležitosti a podobně.
• Vzdělání a uplatnění
  Dobrým základem pro kariéru v datové vědě je vystudování oboru se zaměřením na IT či statistiku.

Datový inženýr, „big data“ technik

• Náplň práce
  Datový inženýr (dnes často nazývaný také inženýr velkých dat neboli „big data“) má oproti datovému vědci techničtější profil. Provádí prostřednictvím počítačových programů analýzu dat a následně „přichází s prostředky, jak data využívat“. Třídí shromažďované informace. Datový inženýr se stará o to, aby shromažďování a ukládání dat a nakládání s nimi probíhalo hladce a plynule, čímž umožňuje datovým vědcům zjišťovat aktuální či budoucí trendy.
• Dovednosti
  „Ovládá programovací jazyky Python, Scala. Ví, jak rychle získávat data a jak optimalizovat proces jejich shromažďování. Také dokáže data ‚vyčistit‘, aby bylo možné je číst,“ vysvětluje Clément Mundrzik. Aby mohl pracovat s vhodnými nástroji, musí mít v malíčku technickou angličtinu. Dále je nezbytné, aby uměl pracovat s frameworky (Hadoop, Spark, Hive, Storm, Pig atd.) a s databázovým softwarem. Z měkkých dovedností využije datový inženýr zejména dobrý mluvený projev, nutný pro podávání reportů a prezentace analýz.
• Vzdělání a uplatnění
  Co se týče vzdělání, hodí se vysokoškolské vzdělání v oboru softwarového inženýrství či informatiky se specializací na big data. Datový inženýr může následně pracovat interně jako zaměstnanec firmy, ale také může zůstat na volné noze. Po získání praxe se může uplatnit i na pozici vedoucího IT.

Datový architekt, návrhář

• Náplň práce
  Datový architekt shromažďuje surová data. Dále je odpovědný za navrhování a optimalizaci infrastruktur a databází. Jeho úkolem je rovněž zajištění ochrany dat. Stejně jako datový inženýr rozumí všem finesám nejrůznějších technologií. Jeho práce ale probíhá ve fázi předcházející datovému inženýrství: architekt vymýšlí a vizualizuje návrhy systému, zatímco inženýr jej realizuje.
• Dovednosti
  Musí ovládat celou řadu nástrojů, jako jsou databáze, serverová infrastruktura a paměťové nástroje pro uchovávání dat. Pravidelně spolupracuje s datovými vědci, a proto by měl mít týmového ducha a dobré komunikační schopnosti.
• Vzdělání a uplatnění
  Datový architekt využije vzdělání v oblasti IT, managementu, statistiky, hodit se může i diplom z oborů s technologickým či marketingovým zaměřením.
  Mimochodem – jedná se o pozici určenou spíše zkušenějším pracovníkům, kteří mají praxi v oblasti business intelligence.

Datový analytik převádí data do srozumitelné podoby

• Náplň práce
  Datový analytik získává informace ze shromážděných dat, ty dále analyzuje a používá k plánování strategického růstu. Z toho důvodu musí také formulovat kritéria pro segmentaci údajů. „Matematika, statistika, algoritmy – v těchto disciplínách se málokdo dobře orientuje. Analytik předkládá výsledky pracovníkům na obchodních pozicích tak, aby tomu rozuměli. Nedílnou součástí každodenní práce datového analytika je převádět analýzy do zpráv, grafických vizualizací a prezentací“.
• Dovednosti
  Datová analytika je to pravé ořechové pro všechny matematické nadšence! Také pro ni budete potřebovat solidní znalosti ze statistiky. Datový analytik musí být schopen z dat vytvářet tabulky a analýzy. Musí vládnout anglickým jazykem, ale také pečlivostí.
• Vzdělání a uplatnění
  Kdo se chce věnovat této profesi, měl by studovat obor se zaměřením na IT, marketing nebo statistiku. Co se týče uplatnění v oboru, datové analytiky najdete především ve velkých korporacích nebo ve společnostech s firemní databází.

Chief Data Officer, manažer

• Náplň práce
  CDO neboli datový manažer se podílí na správě firemních dat a na vývoji strategií společnosti. Jeho úkolem je zajišťovat spolehlivost a konzistentnost shromažďovaných údajů. Metodologicky vybírá údaje, které jeho společnost následně využije k přijímání optimálních obchodních rozhodnutí. Jeho práce souvisí i s marketingem, managementem a obchodní agendou společnosti.
• Dovednosti
  Nezbytné jsou solidní základní znalosti nástrojů business intelligence a datové analýzy stejně jako matematická a statistická zdatnost. Datový manažer se musí vyznačovat také svou precizností. Je třeba, aby byl komunikativní a uměl naslouchat svým podřízeným. Vlastně musí mít veškeré manažerské schopnosti.
• Vzdělání a uplatnění
  Postavení Chief Data Officera si žádá vzdělání v IT oboru, případně matematické, statistické či marketingové zaměření. Protože se jedná o pozici, která je součástí nejvyššího managementu, CDO musí disponovat jistými zkušenostmi.

Jak vysvětluje Clément, uvedené profese i jejich povinnosti se mohou překrývat, záleží například na velikosti společnosti, v níž pracují. Podle něj se do rozvoje datového odvětví investuje nejvíce v anglosaských zemích a ve Skandinávii. I v českých firmách je ale správa a zpracování dat rostoucím odvětvím – s datovou analytikou pracují tři čtvrtiny firem v Česku a její přínosy kvituje polovina všech firem. S rozvojem využití dat ve společnostech roste i poptávka po zkušených pracovnících, kterých je ale málo. Jen v České republice chybí každoročně až 10 000 datových analytiků!

Možnosti uplatnění pro šikovné odborníky jsou v této oblasti skutečně velké, protože správné využití dat a marketingové rozhodování založené na jejich analýze je pro budoucí úspěch firem klíčové. A jak říká Clément Mundrzik: „Algoritmy zpracování dat jsou již nyní součástí našeho života. Možná si to teď ještě pořádně neuvědomujeme, ale to se brzy změní.“

Přeložila Barbora Stolínová
Foto: Welcome to the JungleSledujte Welcome to the Jungle na Facebooku, LinkedInu nebo Instagramu a nenechte si ujít žádné novinky.*