एक छोटेसे उदाहरण घेऊन Data analyst च बॅकग्राऊंड जाणून घेऊ. एक कपडे विकणारी कंपनी आहे. ती दररोज कस्टमरला कपडे विकते आणि प्रत्येक कस्टमरच्या विक्रीची माहिती एक्सेलमध्ये अथवा सिस्टममध्ये नोंद करते. कंपनीचा व्यवसाय आता चांगला चालत आहे परंतु त्या कंपनीला अजून स्वतःमध्ये चांगले बदल करून कस्टमरला बेस्ट ड्रेसेस आणि त्यांच्या प्राइज रेंज प्रमाणे विकायचे आहेत. तर त्यासाठी लागणारा डेटा तिच्याकडे तर आहे पण त्या डेटाला नीट मांडणी करून समजून घ्यायचा आहे.
अशा वेळी रोल येतो तो Data Analyst चा. डेटा ॲनालिस्ट डेटाला विशिष्ट सिस्टमचा वापर करून वेगवेगळ्या प्रश्नांची उत्तरे देण्यालायक बनवतो. ते प्रश्न थोडक्यात तुम्ही पुढे पाहू शकता-
1) त्या कंपनीचे तीन महिन्यांमध्ये कोणते ड्रेस जास्त आणि कमी विकले गेले?
2) ड्रेस कोणत्या ठिकाणी जास्त आणि कमी विकले गेले?
3) कोणते कपडे ऑनलाईन आणि ऑफलाईन विकले गेले?
4) सर्वात जास्त आणि कमी सेल्स कोणकोणत्या आठवड्यामध्ये झाला?
5) कोणता प्रॉडक्ट सध्याच्या काळात विकला जात नाही आहे?
6) महाग कपडे आणि थोडे स्वस्त कपडे कोणत्या ठिकाणच्या कस्टमरने विकत घेतले आहेत?
तर Data Analyst कोणते काम करतात आणि ते कसे करतात? तुम्ही Data Analyst कसे बनू शकता? डेटा ॲनालिस्ट ची सॅलरी किती असते? या आणि बऱ्याच वेगवेगळ्या गोष्टी तुम्हाला खाली वाचून अगदी सोप्या पद्धतीने समजून जातील. त्यामुळे जराही वेळ न घालवता 5 मिनिट ची पुढील माहिती नक्की वाचा. पुढे वाचा.
Data Analyst लॉजिक, सांख्यिकी तंत्रे (Statistical Techniques) आणि कॉम्प्युटर प्रोग्रामिंगचा वापर करून संख्यांना माहितीमध्ये बदलतात ज्याचा वापर एखादी कंपनी प्रोसेस फ्लो आणि बिझनेस प्रोसेस सुधारण्यासाठी करते. कोणता डेटा खूप महत्त्वाचा आहे आणि कोणत्या डेटाला कमी वजन दिले जावे यामधील फरक ओळखणे हे ॲनालिस्ट चे महत्त्वाचे काम आहे.
अनेक कंपनीमध्ये, Data Analyst डेटाच्या क्वालिटी साठी आणि इंटरनल आणि कंपनी बाहेरील (External) डिपार्टमेंट साठी रिपोर्ट तयार करण्याचे काम सुद्धा करतात. डेटा ॲनालिस्ट कंपनीला बिझनेसची उद्दिष्टे साध्य करण्यात मदत करण्यासाठी विविध सोर्सेस मधून बिजनेस ची डिटेल माहिती मिळवतात, व्यवस्थापित करतात आणि त्याचे ॲनालिसिस करतात.
थोडक्यात Data Analyst कच्च्या (Raw) डेटाला त्यावर कृती करण्यायोग्य फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित (Convert) करतात. यामध्ये बिजनेस चा ट्रेंड शोधण्यासाठी आणि डेटा वापरून समस्या सोडवण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अनेक टूल्स, तंत्रज्ञान आणि प्रोसेस चा समावेश आहे. डेटा ॲनालिटिक्स व्यवसाय प्रोसेस ना आकार देऊ शकतात, निर्णयक्षमता सुधारू शकतात आणि व्यवसाय वाढीस प्रोत्साहन देऊ शकतात.
डेटा ॲनालिस्ट काय करतो? (What Does a Data Analyst Do?)
Data Analyst डेटा सेटमधून पद्धतशीरपणे सांख्यिकीय माहिती गोळा करतात, प्रक्रिया करतात आणि ॲनालिसिस करतात . यामध्ये मध्ये पुढील गोष्टी समाविष्ट आहेत:
1. डेटा क्लीनिंग आणि तयारी (Data Cleaning and Preparation):
यामध्ये डेटा फिल्टर करणे, गहाळ मूल्ये हाताळणे त्यासोबतच अचूकता आणि प्रासंगिकता (relevance) सुनिश्चित करून ॲनालिसिस साठी डेटासेट तयार करणे समाविष्ट आहे.
डेटा एक्सप्लोरेशन आणि ॲनालिसिस: ॲनालिसिस झालेल्या डेटाचे एक्सप्लोर आणि ॲनालिसिस करण्यासाठी डेटाचे रिलेशन्स (एकमेकांवर डिपेंड असलेले), डेटा पॅटर्न आणि ट्रेंड ओळखण्यासाठी सांख्यिकीय टूल्स आणि तंत्रांचा वापर करतात.
2. डेटा व्हिज्युअलायझेशन(Data Exploration and Analysis):
मांडणी केलेला डेटा नीट दिसण्यासाठी आणि बघून समजून घेण्यासाठी ते चार्ट, ग्राफ आणि डेटा डॅशबोर्डद्वारे डेटा दाखवला जातो.
3. अहवाल देणे (Data Visualization):
Data Analyst डेटामधील अंतर्दृष्टी आणि निष्कर्ष भागधारकांना संप्रेषित करण्यासाठी रिपोर्ट आणि प्रेझेंटेशन तयार करतात, जे धोरण आणि निर्णय प्रक्रियेवर प्रभाव टाकू शकतात.
4. Report बनवणे:
Data Analyst डेटामधील माहितीचे पॉईंट समजून घेण्यासाठी आणि वेगवेगळ्या डिपार्टमेंटला डेटा रीड करण्यासाठी रिपोर्ट आणि प्रेझेंटेशन तयार करतात, जे बिजनेस पॉलिसी चांगली करण्यासाठी आणि बिजनेस मधील डिसिजन घेण्यासाठी मदत करतात.
5. सहयोग (Collaboration):
ते सहसा त्यांच्या डेटा नीट समजून घेण्यासाठी आणि डेटा मधील माहितीच्या आधारे निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी इतर डिपार्टमेंट सोबत काम करतात.
आजच्या जगातील डेटा ॲनालिस्टचे महत्त्व (Importance of Data Analysts)
आजच्या डेटा-चालित जगात, Data Analyst गरजेचे आहेत. एखाद्या माहितीवरून डेटा शोधून दिल्यानंतर पुढील गोष्टींसाठी त्यांचे खूप महत्त्व आहे.
1. धोरणात्मक निर्णय घेणे (Strategic Decision-Making):
Data Analyst बिझनेस च्या धोरणांचे मार्गदर्शन करू शकतील आणि परिणाम सुधारू शकतील. अशा ट्रेंड आणि इनसाइट्स (व्हॅल्युएबल माहिती) उलगडून Strategic Decision निर्णय घेण्यास आधार देतात.
2. कार्यक्षमतेत सुधारणा (Improving Efficiency):
ऑपरेशन्समधील ज्या क्षेत्रांमध्ये इम्प्रूमेंट गरजेचे आहे अशी क्षेत्रे ओळखून, Data Analyst कंपनींना प्रोसेस सुव्यवस्थित करण्यास, खर्च कमी करण्यास आणि प्रॉडक्टिव्हिटी वाढविण्यास मदत करतात.
3. कस्टमर एक्सपीरियन्सेस वाढवणे (Enhancing Customer Experiences):
कस्टमर डेटाचे ॲनालिसिस व्यवसायांना कस्टमरचे वर्तन आणि प्राधान्ये समजून घेण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे उत्पादने आणि सेवा मध्ये सुधारणा केली जाते.
4 जोखीम व्यवस्थापन (Risk Management):
डेटा ॲनालिसिस संभाव्य जोखीम आणि आव्हाने (risks and challenges) ओळखण्यात मदत करते, ज्यामुळे बिजनेस ला अशा प्रकारची जोखीम कमी करण्यासाठी धोरणे आखता येतात.
डेटा ॲनालिस्ट स्किल्स (Data Analyst Skills)
Data Analyst ना यशस्वी होण्यासाठी तांत्रिक आणि सॉफ्ट कौशल्यांचे मिश्रण आवश्यक हे. येथे दोन मुख्य श्रेणींचे ब्रेकडाउन आहे
तांत्रिक कौशल्य (Technical Skills):
1. डेटा क्लीनिंग आणि रँगलिंग (Data Cleaning and Wrangling):
यामध्ये डेटा मध्ये एरर्स (Errors), विसंगती (inconsistencies) आणि गहाळ (missing) व्हॅल्यूज ओळखून आणि निराकरण करून ॲनालिसिस साठी कच्चा डेटा तयार करणे समाविष्ट आहे.
2. डेटा ॲनालिसिस आणि अन्वेषण (Data Analysis and Exploration):
ॲनालिसिस झालेल्या डेटासेटमधील नमुने, ट्रेंड आणि संबंध एक्सप्लोर करून उघड करण्यासाठी सांख्यिकीय पद्धती आणि तंत्रांचा वापर करतात.
3. सांख्यिकीय विश्लेषण (Statistical Analysis):
परिकल्पना (hypothesis) टेस्ट, कोरिलेशन्स आणि रिग्रेशन सारख्या सांख्यिकीय संकल्पनांची मजबूत समज आवश्यक आहे.
4. प्रोग्रामिंग (Programming):
Python, R आणि SQL सारख्या लँग्वेज ना डेटा हाताळणी, ॲनालिसिस आणि व्हिज्युअलायझेशन साठी जास्त मागणी आहे.
5. डेटाबेस व्यवस्थापन (Database Management):
डेटाबेस सिस्टम आणि क्वेरी लँग्वेज (SQL,NoSQL) ची ओळख डेटा प्राप्त करण्यासाठी आणि मॅनेज करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
6. डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization):
टेक्निकल आणि नॉन टेक्निकल लोकांना डेटा मधील Main पॉइंट नीटपणे दाखवून समजवण्यासाठी स्पष्ट आणि माहितीपूर्ण चार्ट, आलेख आणि डॅशबोर्ड तयार करणे.
सॉफ्ट स्किल्स (Soft Skills)
1. गंभीर विचार आणि समस्या सोडवणे (Critical Thinking and Problem-Solving):
नाविन्यपूर्ण उपायांसह जटिल डेटा आव्हानांना सामोरे जाण्यास सक्षम असणे आणि माहितीचे वस्तुनिष्ठपणे ॲनालिसिस करणे.
2. कम्युनिकेशन (Communication):
तांत्रिक निष्कर्षांचे विविध प्रेक्षकांसाठी स्पष्ट आणि संक्षिप्त सादरीकरणे, रिपोर्ट आणि व्हिज्युअलायझेशनमध्ये प्रभावीपणे Translation करणे.
3. तपशीलाकडे लक्ष देणे (Attention to Detail):
डेटा अखंडता आणि निष्कर्षामधील विश्वास डेटा विश्लेषणामध्ये महत्त्वाचा असतो.
4. टीमवर्क (Teamwork):
आयटी, मार्केटिंग आणि सेल्स यांसारख्या विविध विभागांतील सहकाऱ्यांसोबत सहकार्य आवश्यक आहे.
मी डेटा ॲनालिस्ट कसा होऊ शकतो? (How do I become a data analyst)
Data Analyst होण्यासाठी किती वेळ लागतो या संदर्भात, ते व्यक्तीवर बरेच अवलंबून असते. ज्यांच्याकडे थोडेसे ज्ञान आणि अनुभव आहे ते काही महिन्यांतच कौशल्यांमध्ये प्रभुत्व मिळवू शकतात. इतरांसाठी, यास अनेक वर्षे अभ्यास लागतील.
Data Analyst कसे बनवावे यासाठी आम्ही काही स्टेप्स दिल्या आहेत-
1. डेटा विश्लेषणाच्या मूलभूत गोष्टींसह प्रारंभ करा
संबंधित क्षेत्रातील डिग्री (संगणक विज्ञान, सांख्यिकी इ.) हा डेटा ॲनालिस्ट बनण्याचा एक सामान्य मार्ग आहे. परंतु आपण सर्टिफिकेट्स, अभ्यासक्रम आणि प्रोजेक्टचा पोर्टफोलिओ तयार करून आवश्यक कौशल्ये देखील शिकू शकतो.
2. तुमची तांत्रिक कौशल्ये तयार करा.
वरच्या भागात काही तांत्रिक कौशल्ये दिली आहेत. ती तुम्ही नक्की वाचा ज्यामुळे Data Analyst तुमच्यामध्ये नक्की कोणत्या स्किल्स असाव्यात हे चांगल्या प्रकारे समजेल.
3. वास्तविक डेटासह प्रोजेक्टवर काम करा
तुम्ही Data Analyst साठी नवीन असल्यास, बेसिक शिकून प्रारंभ करा आणि ते तुमच्यासाठी योग्य आहे की नाही हे पाहण्यासाठी रिअल डेटा सेट सोबत काम करा.
4. तुमच्या कामाचा पोर्टफोलिओ तयार करा
संभाव्य नियोक्त्यांना तुमची डेटा मधील कौशल्ये दाखवण्यासाठी एक पोर्टफोलिओ तयार करा. डेटा स्क्रॅपिंग, क्लीनिंग, व्हिज्युअलायझेशन आणि ॲनालिसिस मध्ये तुमची क्षमता प्रदर्शित करणारे प्रकल्प समाविष्ट करा. टीमवर्क कौशल्ये दर्शविण्यासाठी गट प्रकल्प समाविष्ट करण्याचा विचार करा. ते कसे करावे यासाठी इतरांचे पोर्टफोलिओ तुम्ही बघू शकता.
5. सर्टिफिकेट मिळवा-
प्रमाणपत्र मिळवणे तुम्हाला नियोक्त्यांसमोर उभे राहण्यास मदत करू शकते. तुमच्याकडे नोकरीवर काम करण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये असल्याचे प्रमाणपत्र दाखवले तर ते जास्त मुलाचे असते.
उच्च मान्यताप्राप्त सर्टिफिकेटसाठी काही पर्यायांमध्ये पुढील समाविष्ट आहेत:
- Associate Certified Analytics Professional
- Open Certified Data Scientist
- Google Certified Professional Data Engineer
- Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
- Microsoft Certified Data Analyst Associate
- SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9
- SAS Certified Big Data Professional Using SAS 9
- Cloudera Certified Associate Data Analyst
डेटा ॲनालिस्ट सॅलरी (Data Analyst Salary)
भारतातील डेटा विश्लेषक पगार अनेक घटकांवर अवलंबून बदलू शकतात, आजच्या काळातील Glassdor च्या सॅलरी संकल्पना पुढीलप्रमाणे आहे:
एवरेज रेंज: ₹4.5 लाख ते ₹12 लाख प्रति वर्ष
पगारावर परिणाम करणारे घटक: अनुभव, स्थान, कौशल्य संच, उद्योग
फ्रेशर साठी: ₹4 लाख ते ₹8 लाख प्रतिवर्ष
मध्यम स्तर: अनुभवानुसार पगार वाढतो
विचारात घेण्यासाठी अतिरिक्त मुद्दे:
काही सोर्सेस ₹1.8 लाख ते ₹11.4 लाखांपर्यंत विस्तृत रेंज सुचवतात
तुमच्या क्षेत्रातील पगाराची अधिक व्यापक कल्पना मिळविण्यासाठी Glassdoor, PayScale आणि Indeed सारखे अनेक स्त्रोत वापरणे महत्त्वाचे आहे.
सर्वात अचूक पगाराच्या माहितीसाठी, तुम्ही तुमच्या विशिष्ट स्थानावरील डेटा ॲनालिस्ट नोकऱ्या शोधू शकता आणि जॉब बोर्डवर अनुभव पातळी शोधू शकता.
ॲनालिसिस टूल्स (Data Analysis Tools)
आजच्या काळात डेटा ॲनालिसिस साठी खालील 24 टूल्स तुम्ही वापरू शकता
1. Excel
2. Microsoft Power BI
3. SAP BusinessObjects
4. Sisense
5. TIBCO Spotfire
6. Thoughtspot
7. Qlik
8. SAS Business Intelligence
9. Tableau
10. Google Data Studio
11. Redash
12. Periscope Data
13. Metabase
14. Jupyter Notebook
15. IBM Cognos
16. Chartio
17. Mode
18. KNIME
19. Looker
20. RapidMiner
21. Domo
22. Oracle Analytics Cloud
23. R
24. Python