Kto je dátový analytik?

Dátový analytik je odborník, ktorý sa špecializuje na zhromažďovanie, spracovanie a interpretáciu dát s cieľom poskytnúť organizáciám použiteľné informácie pre rozhodovanie. V kontexte umelej inteligencie dátový analytik čoraz častejšie využíva nástroje strojového učenia a automatizované systémy na identifikáciu vzorov v rozsiahlych datasetoch. Práca dátového analytika zahŕňa čistenie dát, štatistickú analýzu a tvorbu vizualizácií, ktoré komunikujú zistenia netechnickým stakeholderom.

Hlavné zodpovednosti dátového analytika

Dátový analytik pracuje s rôznymi typmi dát vrátane štruktúrovaných databáz, logov systémov či údajov z externých zdrojov. Medzi kľúčové činnosti patrí analýza dát pomocou štatistických metód, vytváranie reportov a dashboardov, ako aj identifikácia trendov relevantných pre biznis.

V praxi dátový analytik spolupracuje s tímami produktového manažmentu, marketingu alebo financií. Výstupy jeho práce môžu zahŕňať odporúčania pre optimalizáciu procesov, segmentáciu zákazníkov alebo predikciu správania používateľov. Pri práci s AI nástrojmi analytik validuje výstupy modelov a interpretuje ich v kontexte domény.

Nástroje a technológie

Dátový analytik bežne využíva programovacie jazyky ako Python alebo R pre štatistickú analýzu a SQL pre prácu s databázami. Pre vizualizáciu dát slúžia nástroje ako Tableau, Power BI alebo open-source knižnice matplotlib a seaborn.

S rozvojom AI vznikli platformy, ktoré automatizujú časti analytického procesu. Nástroje pre automated machine learning (AutoML) umožňujú analytikom vytvárať prediktívne modely bez hlbokých znalostí programovania. Napriek tomu zostáva kritické myslenie a doménová expertíza nevyhnutnou súčasťou práce.

Praktický tip:

Pre začínajúcich dátových analytikov je vhodné osvojiť si základy SQL a jedného vizualizačného nástroja. Praktické skúsenosti možno získať prácou s verejne dostupnými datasetmi na platformách ako Kaggle.

Dátový analytik a súvisiace pozície

Rola dátového analytika sa čiastočne prekrýva s pozíciami data scientist a business intelligence analytik. Data scientist sa zvyčajne viac zameriava na budovanie prediktívnych modelov a prácu s algoritmami strojového učenia, zatiaľ čo BI analytik sa sústreďuje na reporting a vizualizáciu pre manažment.

Dátový analytik predstavuje často vstupnú pozíciu do oblasti práce s dátami. Kariérny postup môže smerovať k seniorným analytickým pozíciám, data science alebo špecializácii na konkrétnu doménu ako finančná analýza či marketingová analýza. Niektoré organizácie rozlišujú medzi junior a senior analytikmi podľa komplexnosti riešených úloh a miery samostatnosti.

Obmedzenia a výzvy

Práca dátového analytika má svoje špecifiká, ktoré môžu predstavovať výzvy. Kvalita výstupov závisí od kvality vstupných dát. Nekompletné alebo chybné dáta vedú k nespoľahlivým záverom. Analytik tiež čelí riziku konfirmačného skreslenia pri interpretácii výsledkov. Ide o sklon človeka vyhľadávať a všímať si najmä informácie, ktoré potvrdzujú jeho existujúci názor, a ignorovať alebo zľahčovať tie, ktoré mu protirečia.

Pri využívaní AI nástrojov je potrebné kriticky hodnotiť ich výstupy. Automatizované systémy môžu produkovať štatisticky korektné, ale prakticky nepoužiteľné závery bez doménovej znalosti. Komunikácia technických zistení netechnickým stakeholderom zostáva jednou z najnáročnejších súčastí tejto role.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• IBM – What is a Data Analyst: https://www.ibm.com/think/topics/data-analyst

Odporúčané zdroje:

• Kaggle – platforma pre dátovú vedu a analytiku: https://www.kaggle.com