W natłoku danych firmy starają się pełnić nową rolę

Naukowiec zajmujący się danymi z opisów stanowisk nie istniał pięć lat temu. Nikt nie reklamował eksperta w dziedzinie analizy danych i nie można było chodzić do szkoły, aby specjalizować się w tej dziedzinie. Dziś firmy walczą o rekrutację tych specjalistów, na wielu uczelniach pojawiają się kursy, jak zostać jednym z nich, a Harvard Business Review nawet ogłosił, że analityk danych jest najseksowniejszy praca XXI wieku.

Analitycy danych zbierają ogromne ilości danych i próbują wydobyć przydatne informacje. Praca łączy statystyki i programowanie, aby zidentyfikować czasami subtelne czynniki, które mogą mieć duży wpływ na wyniki firmy, od tego, czy dana osoba kliknie określony rodzaj reklamy, po to, czy nowa substancja chemiczna będzie toksyczna dla ludzkiego organizmu.

Podczas gdy Wall Street, Madison Avenue i Detroit zawsze korzystały z dżokejów danych, aby zrozumieć statystyki biznesowe, rozwój tej specjalności odzwierciedla ogromny wzrost zakresu i różnorodności danych dostępnych obecnie w niektórych branżach, na przykład w tych, które zbierają dane o klientach w sieci. Jest więcej danych, niż poszczególni menedżerowie są w stanie ogarnąć — jest ich zbyt dużo, zbyt szybko się zmieniają, aby można je było przeanalizować tradycyjnymi metodami.

Ponieważ smartfony obiecują, że staną się na przykład nowym źródłem cennych danych dla sprzedawców detalicznych, Walmart konkuruje o pozyskanie większej liczby naukowców zajmujących się danymi, a teraz reklamuje dziesiątki otwartych stanowisk, w tym Big Fast Data Engineer. Czujniki w fabrykach i sprzęcie przemysłowym również dostarczają mnóstwo nowych danych, co skłania General Electric do zatrudniania naukowców zajmujących się danymi do analizy tych strumieni.

Termin nauka o danych został ukuty w Dolinie Krzemowej w 2008 roku przez dwóch analityków danych pracujących wówczas w LinkedIn i Facebooku (patrz Co wie Facebook). Obecnie wiele startupów opiera swoje biznesy na umiejętności analizowania dużych ilości danych – często pochodzących z różnych źródeł. ZestFinance ma na przykład model predykcyjny, który wykorzystuje setki zmiennych do określenia, czy pożyczkodawca powinien oferować kredyt wysokiego ryzyka. Osiągane przez nią ryzyko ubezpieczeniowe jest o 40 procent niższe niż ponoszone przez tradycyjnych pożyczkodawców, mówi analityk danych ZestFinance, John Candido. Wszystkie dane są dla nas danymi kredytowymi, mówi.

Naukowiec danych stał się popularną nazwą stanowiska, częściowo dlatego, że pomogła zebrać rosnącą liczbę przypadkowo zdefiniowanych i nakładających się ról zawodowych, mówi Jake Klamka, który prowadzi sześciotygodniowe wspólnota umieszczanie doktoratów z dziedzin takich jak matematyka, astrofizyka, a nawet neuronauka w takich zawodach. Mamy każdego, kto w swoich badaniach pracuje z dużą ilością danych – mówi Klamka. Muszą umieć programować, ale muszą też mieć silne umiejętności komunikacyjne i ciekawość.

Najlepsi naukowcy zajmujący się danymi są definiowani zarówno przez ich kreatywność, jak i umiejętności pisania kodu. Firma Kaggle organizuje konkursy, w których analitycy danych konkurują, aby znaleźć najlepszy sposób na zrozumienie ogromnych zbiorów danych (patrz Startup zamienia przetwarzanie danych w sport o wysoką stawkę ). Wielu czołowych Kagglerów (w serwisie jest zarejestrowanych 88 000) pochodzi z dziedzin takich jak astrofizyka czy elektrotechnika, mówi dyrektor generalny Anthony Goldbloom. Najwyżej sklasyfikowanym uczestnikiem jest aktuariusz w Singapurze .

Uczelnie zaczynają odpowiadać na potrzeby rynku pracy. Uniwersytet Stanford planuje uruchomić ścieżkę magisterską z zakresu analityki danych w swoim dziale statystyki, mówi kierownik wydziału Guenther Walther . Kilkanaście innych programów zostało już uruchomionych w szkołach, w tym na Uniwersytecie Columbia i Uniwersytecie Kalifornijskim w San Francisco. Cloudera , firma sprzedająca oprogramowanie do przetwarzania i organizowania dużych ilości danych, ogłosiła w kwietniu, że będzie współpracować z siedmioma uniwersytetami, aby zaoferować studentom profesjonalne szkolenia z zakresu pracy z technologiami Big Data.

Dyrektor programu edukacyjnego Cloudera, Mark Morissey, mówi, że zbliża się niedobór umiejętności i że rynek nie będzie rósł w tempie, w jakim chce obecnie. To podniosło pensje. W Dolinie Krzemowej pensje dla początkujących analityków danych wynoszą od 110 000 do 120 000 USD.

Inni uważają, że ten trend może stworzyć nowy obszar outsourcingu. Shashi Godbole, naukowiec zajmujący się danymi z Bombaju w Indiach, który zajmuje 20. miejsce na tablicy wyników Kaggle, niedawno zakończył organizowany przez Kaggle cogodzinny koncert konsultingowy, nowy biznes, do którego wkracza platforma. Pracował dla małej organizacji non-profit zajmującej się ochroną zdrowia z siedzibą w Chicago, a teraz licytuje więcej miejsc pracy (zarabia 200 dolarów na godzinę, a Kaggle 300 dolarów na godzinę). Jego praca w Kaggle jest na razie w niepełnym wymiarze godzin, ale mówi, że pewnego dnia może być jego głównym źródłem dochodu.

Dla samych naukowców zajmujących się danymi praca jest z pewnością mniej seksowna, niż się wydaje. Josh Wills, starszy dyrektor ds. analizy danych w Cloudera, mówi, że w większości przypadków wiąże się to z czyszczeniem niechlujnych danych — na przykład przez umieszczenie ich we właściwych kolumnach i posortowanie.

Jestem dozorcą danych. To najseksowniejsza praca XXI wieku, mówi. To bardzo pochlebne, ale też trochę zaskakujące.

ukryć