BI Developerka
Przekształcam dane z systemów informatycznych w informacje biznesowe.
Dlaczego lubię ten zawód?
Lubię moją pracę, bo jest pełna wyzwań. Cały czas uczę się nowych sposobów gromadzenia, analizowania danych i szukania połączeń między nimi. To świetna gimnastyka dla umysłu i można powiedzieć, że jestem też trochę detektywką, odkrywając nieoczywiste połączenia między z pozoru niepowiązanymi zbiorami danych.
Czym się zajmuję?
Jestem kimś pomiędzy architektką danych, a ich analityczką. Moim zadaniem jest zmienianie surowych danych w wartościowe informacje, niezbędne do podejmowania decyzji biznesowych. Chodzi o decyzje dotyczące takich kwestii, jak: w co zainwestować, jakie nowe produkty lub usługi oferować klientom, a które wycofać z rynku, z jakimi podwykonawcami współpracować, na jakie nowe rynki wejść, skąd zdobywać finansowanie, a nawet jaką formę działalności wybrać w takim, a nie innym otoczeniu finansowo-podatkowym… Żeby móc efektywnie dostarczać takich informacji, muszę znać miejsca, z których mogę pobierać surowe dane. Często są one pochowane w różnych, niepołączonych ze sobą miejscach, dlatego czasem trudno do nich dotrzeć i ocenić ich wartość w konkretnej sytuacji.
Do mnie należy takie zorganizowanie przepływu danych w firmie, żeby właściwe osoby mogły się zorientować, gdzie szukać określonego typu informacji. Zajmuję się też tworzeniem i projektowaniem procesów ELT, które służą do pozyskiwania danych, a także budową i zarządzaniem bazami danych. Organizuję dane powstające w firmie dobierając odpowiednie rodzaje baz tak, aby można było łatwo wyszukiwać w nich potrzebne informacje.
I tak, jeśli przygotowuję raport na temat zmian ceny konkretnego produktu w danym okresie, muszę ustalić, jakich danych będę potrzebować. Chodzi o zakres cenowy produktu, ale i liczbę egzemplarzy sprzedanych po danej cenie, liczbę zapytań o produkt w wyszukiwarkach czy w sklepie internetowym, liczbę reklamacji, albo komentarzy na stronie. Istotne są też terminy promocji i wyprzedaży, wielkość rabatów hurtowych, ograniczenia produkcji, ewentualne problemy w transporcie.
Po pobraniu danych z różnych źródeł, znalezieniu powiązań między nimi i zrobieniu odpowiedniej selekcji, tworzę raport zawierający informacje istotne dla osób, które będą z niego korzystać, np. dla działu marketingu, sprzedaży, zarządu firmy.
Co powinnam umieć?
Muszę znać się na integracji danych z różnych systemów, zapisanych w różnych formatach, jak PDF, DOC, XLS, potrafić zbierać, przetwarzać i analizować dane, znać się na sposobach ich wizualizacji i tworzeniu interaktywnych dashboardów, potrafić wykorzystywać hurtownie danych i usługi chmurowe z uwzględnieniem różnego rodzaju zmiennych. Muszę potrafić posługiwać się programami do kompleksowej analizy danych i tworzenia raportów, takimi jak Power BI, Tableau, Power Excel.
Muszę znać się na ekonometrii, bo jest niezbędna przy tworzeniu modeli pokazujących zależności między różnymi danymi, oraz na uczeniu maszynowym opartym na sztucznej inteligencji.
Muszę wiedzieć, jakie dane generuje działalność konkretnej firmy, jakie są kluczowe wskaźniki oraz dobrze rozumieć cały proces biznesowy.
W mojej pracy ważna jest znajomość różnych rodzajów baz danych i umiejętność sprawnego posługiwania się nimi, znajomość konkretnego języka programowania, np. SQL, i umiejętność korzystania z chmury danych.
Powinnam też znać język angielski, bo dzięki temu mogę sprawnie posługiwać się programami, które mają angielski interfejs, czytać anglojęzyczną literaturę fachową, śledzić w sieci światowe nowinki z mojej branży, uczestniczyć w zagranicznych kursach i szkoleniach oraz znaleźć pracę w międzynarodowych firmach i porozumiewać się z pracownikami lub członkami zarządu.
Jakie kompetencje miękkie są ważne w mojej pracy?
- kreatywność,
- cierpliwość,
- umiejętność analitycznego myślenia,
- umiejętność logicznego rozumowania,
- odporność na stres,
- umiejętność pracy pod presją czasu,
- spostrzegawczość,
- dokładność.
Gdzie mogę pracować?
Mogę znaleźć zatrudnienie w firmach z branży IT, przedsiębiorstwach z branży finansowej, ubezpieczeniowej, medycznej, transportowej, farmaceutycznej i wielu innych – wszędzie tam, gdzie trzeba analizować mnóstwo danych i łączyć je w pożądany, a niekiedy nieoczywisty sposób.
Tekst udostępniony na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 (CC BY 4.0). Jeśli chcesz go rozpowszechnić lub użyć w swoich materiałach, zajrzyj tutaj.
