एक्साइटिंग डेटा एनालिटिक्स करियर के अवसर: कार्यक्षेत्र और भूमिका

यदि आप डेटा एनालिटिक्स में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो आपके लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं। निगमों, सरकारी एजेंसियों और व्यक्तियों को डेटा के महत्व का एहसास होने के कारण, डेटा एनालिटिक्स में करियर के अवसर बढ़ रहे हैं। प्रत्येक निगम कच्चे डेटासेट को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में बदलने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए डेटा-प्रेमी व्यक्तियों जैसे डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक और डेटा इंजीनियर की तलाश कर रहा है।

डेटा विश्लेषक क्या है?

डेटा विश्लेषक वह भूमिका है जो अक्सर डेटा विश्लेषण कौशल से जुड़ी होती है। डेटा विश्लेषक बैंकिंग, विपणन, बीमा, मीडिया, सूचना प्रौद्योगिकी और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न प्रकार के उद्योगों में काम करते हैं। जब आप पहली बार इस क्षेत्र में काम करना शुरू करते हैं, तो आप डेटा प्राप्त करने, इसे साफ करने, इसका विश्लेषण करने और अपने परिणामों पर रिपोर्ट करने के लिए जिम्मेदार “फ्रंट-लाइन” डेटा विश्लेषक होने की संभावना रखते हैं। यह एक व्यावहारिक भूमिका है जिसके लिए आपको कंपनी के हितधारकों के साथ मिलकर काम करने और उनके निर्णयों का मार्गदर्शन करने की आवश्यकता होगी।

डेटा एनालिटिक्स में स्कोप

बिजनेस एनालिटिक्स में करियर आकर्षक है और व्यक्तिगत और व्यावसायिक विकास के लिए कई अवसर प्रदान करता है। सांख्यिकीय पद्धतियों की समझ, गणितीय क्षमता, व्यावसायिक प्रशिक्षण, तार्किक सोच और बड़े डेटा के साथ काम करना डेटा एनालिटिक्स विशेषज्ञ के लिए आवश्यक कुछ आवश्यक कौशल हैं। व्यावसायिक स्थितियों का विश्लेषण करने और रचनात्मक समाधान खोजने में सक्षम होना भी महत्वपूर्ण है।

भारत में बड़े डेटा का व्यापक उपयोग उच्च रोजगार दर, उच्च मजदूरी और भविष्य में उच्च मांग सुनिश्चित करता है। एनालिटिक्स बड़ी मात्रा में डेटा कैप्चर करके, व्यापार मॉडल का विस्तार करके, नवीन विचारों को बढ़ावा देकर, और समग्र कंपनी के विकास और विकास का समर्थन करके मौजूदा कारोबारी माहौल में क्रांति ला सकता है। यह दर्शाता है कि भारत में डेटा एनालिटिक्स की भविष्य की क्षमता उज्ज्वल कैरियर के अवसर क्यों प्रदान करती है

डेटा विश्लेषक पहले से ही कंपनियों में एक तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं क्योंकि वे अधिक प्रौद्योगिकी-संचालित और तेज-तर्रार हो गए हैं।
डेटा विश्लेषक जो बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा एकत्र, विश्लेषण और समझ सकते हैं, उन्हें भारत में स्टार्टअप और आईटी दिग्गज दोनों द्वारा काम पर रखा जा रहा है।

डेटा एनालिटिक्स व्यवसायों द्वारा उत्पन्न विशाल मात्रा में डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की कुंजी है। डेटा एनालिटिक्स किसी कंपनी को किसी विशेष ग्राहक को मार्केटिंग संदेश देने के लिए व्यावसायिक जोखिमों को पहचानने और कम करने से लेकर कई तरह से मदद कर सकता है।

डेटा एनालिटिक्स में करियर के अवसर

नियंत्रण

नेतृत्व की भूमिका में जाना डेटा विश्लेषकों के लिए एक और लोकप्रिय कैरियर मार्ग है। आप एक डेटा विश्लेषक के रूप में शुरू कर सकते हैं और वरिष्ठ विश्लेषक, विश्लेषण प्रबंधक, मुख्य विश्लेषिकी अधिकारी, या यहां तक ​​कि मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) तक अपना काम कर सकते हैं।

यदि आप इस रास्ते पर चलना चाहते हैं, तो आपको अपने नेतृत्व कौशल के साथ-साथ अपने डेटा कौशल को विकसित करने पर ध्यान देना चाहिए। कुछ कंपनियों को इन उच्च-स्तरीय पदों पर आगे बढ़ने के लिए डेटा एनालिटिक्स पर ध्यान देने के साथ डेटा एनालिटिक्स या बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में मास्टर डिग्री की आवश्यकता हो सकती है।

सलाहकार

आप एक फर्म (या कई कंपनियों) के लिए कई वर्षों का डेटा विश्लेषण अनुभव प्राप्त करके खुद को डेटा एनालिटिक्स सलाहकार के रूप में आज़मा सकते हैं। किसी कंपनी के लिए सीधे काम करने के बजाय, आप एक फ्रीलांस कॉन्ट्रैक्टर के रूप में काम करेंगे या विभिन्न क्लाइंट्स के लिए विश्लेषण करने वाली एक कंसल्टिंग फर्म के लिए काम करेंगे।

सलाहकार के रूप में कार्य करना अक्सर आपके द्वारा किए जाने वाले विश्लेषण के प्रकारों में अधिक विविधता प्रदान करता है, साथ ही साथ अधिक लचीलापन (विशेष रूप से यदि आप स्व-नियोजित हैं)।

चिकित्सा डेटा विश्लेषक

बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स का हेल्थकेयर उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है और यह एक ऐसा उद्योग है जहां प्रतिभाशाली डेटा विश्लेषक बहुत बड़ा बदलाव ला सकते हैं। वास्तव में, “स्वास्थ्य डेटा विश्लेषक” उसका शीर्षक बन गया है। मेडिकल एनालिटिक्स प्रोफेशन, जिसे “चिकित्सा के व्यावसायिक पक्ष” के रूप में भी जाना जाता है, में चिकित्सकों, नैदानिक ​​शोधकर्ताओं और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के प्रमुख निर्णय निर्माताओं को सार्थक, डेटा-संचालित जानकारी प्रदान करना शामिल है। चिकित्सा डेटा विश्लेषक, डेटा विश्लेषकों की तरह, व्यवसायों को रोगी के अनुभवों को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए डेटा एकत्र और विश्लेषण करते हैं।

विपणन अनुसंधान विश्लेषक

एक बाजार अनुसंधान विश्लेषक भविष्य के उत्पादों या सेवाओं के प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए आर्थिक स्थितियों पर नज़र रखता है। वह व्यवसायों को यह समझने की अनुमति देता है कि व्यक्तिगत उत्पादों के लिए कौन से उत्पाद आवश्यक हैं, उन्हें किसे लक्षित करना चाहिए और किस कीमत पर। कंपनी द्वारा पेश किए गए उत्पाद या सेवा की संभावित बिक्री को समझने और मूल्यांकन करने के लिए एक फर्म के लिए बाजार अनुसंधान विश्लेषक की स्थिति आवश्यक है। वह उपभोक्ता व्यवहार पर डेटा एकत्र करके और अपने प्रतिस्पर्धियों के कार्यों को लगातार देखकर इसे प्राप्त करता है।

सांख्यिकीविद

एक सांख्यिकीविद् संख्यात्मक डेटा एकत्र करता है और इसका उपयोग निगम को मात्रात्मक डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और अनुमान लगाने में मदद करने के लिए करता है। एक सांख्यिकीविद् इंजीनियरिंग, स्वास्थ्य अनुसंधान और व्यवसाय जैसे क्षेत्रों में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय दृष्टिकोण और उपकरण लागू करता है। ग्राहक को सार्थक जानकारी प्रदान करने के लिए वह बड़ी मात्रा में संख्यात्मक डेटा का सारांश प्रस्तुत करता है।

व्यापार डेटा विश्लेषक

व्यवसाय डेटा विश्लेषक का कार्य विवरण व्यावसायिक समस्याओं के लिए प्रौद्योगिकी समाधान विकसित करना या कंपनी के व्यवसाय संचालन में सुधार करना है। वह नियमित व्यापार विश्लेषण के माध्यम से विश्लेषण का वर्णन करता है और बाजार की परिस्थितियों को रिकॉर्ड करता है। एक व्यावसायिक डेटा विश्लेषक सांख्यिकीय पद्धतियों, डेटा खनन तकनीकों और अन्य मॉडलों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करता है।

रसद विश्लेषकों

रसद विश्लेषक खरीद से लेकर शिपिंग और वितरण तक आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए जिम्मेदार हैं। रसद विश्लेषक आपूर्ति श्रृंखला में मुनाफे के संभावित नुकसान की पहचान करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं और फिर इस डेटा का उपयोग उत्पादों के उत्पादन, वितरण और वितरण की दक्षता में सुधार के लिए लागत में कमी की रणनीति विकसित करने के लिए करते हैं।

डेटा वास्तुकार

एक डेटा आर्किटेक्ट, एक आर्किटेक्ट की तरह, आर्किटेक्चर बनाता है जिसे किसी संगठन को डेटा को सफलतापूर्वक प्राप्त करने, व्यवस्थित करने, विश्लेषण करने, प्रबंधित करने और उपयोग करने की आवश्यकता होती है। इसमें व्यावसायिक लक्ष्यों को डेटा गवर्नेंस संरचना में बदलना, एक संरचना बनाना, यह निर्दिष्ट करना कि संरचना के माध्यम से डेटा कैसे प्रवाहित होगा, और पूरे संगठन में संरचना बनाने और तैनात करने के लिए अन्य टीमों और इंजीनियरों के साथ सहयोग करना शामिल है।