הביג דאטה המאפיין את עולמינו טומן בחובו פוטנציאל רב. מי שיודע איך לעבוד איתו ביעילות ובצורה הנכונה, מרוויח. בין אם אלו ארגונים מסחריים, ארגונים ממשלתיים, מכוני מחקר וגופים שונים, כולם עובדים עם דאטה. כל אחד עובד עם הדאטה הרלוונטי לתחומו ובאופן הרלוונטי עבורו. למעשה חלק מהאתגר הוא זיהוי המידע הרלוונטי.
על מנת לעבוד עם דאטה, הארגונים זקוקים לאנשי מקצוע אשר יודעים לאסוף דאטה, לקטלג דאטה, לנתח דאטה ולהסיק ממנו מסקנות. בסופו של התהליך המסקנות הללו מתורגמות להחלטות עסקיות שונות, למשל: מוצרים חדשים ותכונות חדשות, אסטרטגית שיווק טובה יותר, מדיניות, רגולציה ועוד.
דאטה אנליסט (data analyst) הוא אחד מאנשי המפתח לעבודה עם ביג דאטה (למידע על: קורס ביג דאטה). אך הוא לא לבד. על מנת לעבוד עם דאטה והיבטים שונים של המידע יש צורך גם בדאטה סיינטיסט (Data Scientist) ודאטה אינג‘ינר (Data Engineer). כל אחד מהם מטפל בהיבטים שונים של התחום ובהתאם לכך נדרש לידע, כלים ויכולות שונות. ולפיכך גם הכשרה ורקע שונה. במאמר זה נחדד את ההבדלים ביניהם.
דאטה אנליסט לעומת דאטה סיינטיסט ודאטה אינג‘ינר
אנליסט נתונים – הדאטה אנליסט מופקד על ניתוח הנתונים והפקת תובנות מהנתונים. בעצם הוא החוליה המקשרת בין הפן הטכני לבין הפן העסקי. לצורך כך הוא צריך יכולות של חשיבה אנליטית וחשיבה עסקית. כך הוא מאפשר לארגון ”לדוג“ מהמידע תובנות אשר יתורגמו להחלטות עסקיות המקדמות את הארגון.
מהנדס נתונים – על מנת שאנליסט הנתונים יוכל לעבוד עם המידע, הוא צריך ריכוז של נתונים. וכאן נכנס לפעולה הדאטה אינג‘ינר. תפקידו הוא להביא את המידע ממקורות המידע אל תוך מחסן הנתונים. לצורך כך הוא משתמש בטכנולוגיות מתקדמות ועבודתו שונה במהותה מאנליסט הנתונים.
מדען נתונים – מדען הנתונים מתעסק בבניית אלוגריתמים ומערכות AI הלומדות את הנתונים ומבצעות ניתוחים סטטיסטיים. לדוגמה מדען נתונים יכול לפתח מערכת אנליסטית המפיקה תובנות על קהל היעד בשיווק, או לבנות מערכת שתזהה דפוסים מחשידים למטרות אבטחת סייבר.
לכל אחד מבעלי התפקידים חשיבות בפני עצמו, אף הם שונים במהותם. כל אחד נזקק לכלים והכשרה שונה על מנת לבצע את עבודתו. לדוגמה מדען הנתונים נזקק לידע עמוק במתמטיקה, סטטיסטיקה והנדסת תכונה. אך אנליסט נתונים יוכל להסתמך על כלים פשוטים בהרבה, כמו לממשל אקסל ו SQL, דברים שניתן ללמוד בקורס אנליסט נתונים.
מכיוון שכל אחד מתעסק בהיבטים שונים של התחום, הם גם עשויים להתברג אל תוך תעשיות שונות. מדען הנתונים צפוי להשתלב בעיקר בתעשיות בהן יש צורך בבניית מודלים לכריית נתונים. ואילו אנליסט המידע יכול למצוא עבודה במגוון רחב יותר של תעשיות בהן יש צורך בניתוח וקבלת החלטות עסקיות מבוססות נתונים. כלומר יש עבורו יותר אפשרויות בשוק.
