Опановуємо роботу з даними

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Навіщо потрібен фреймворк

• Дає структурований підхід до опанування даних
• Охоплює цілісне поняття роботи з даними, що включає:
  • Індивідуальні вміння
  • Організаційну культуру даних та екосистему

Робота з даними для фахівців

• Робота з даними підкреслює розвиток навичок даних у всіх співробітників
  • Бізнес-користувачі: керівники, менеджери з продажів, маркетингу та операцій
  • Експерти з даних: аналітики даних і дата-сайєнтисти
• Щоб вони використовували дані для обґрунтованих рішень

Пов'язуйте бізнес-проблеми з даними

• Встановлення вимірюваних цілей
• Виявлення проблем за ключовими метриками
• Переклад цих проблем на аналітичні запитання

Працюйте з даними

• Очищення даних
• Проведення дослідницького аналізу даних
  • Візуалізація даних
• Опис даних
  • Базові статистичні поняття та міри

Комунікуйте за допомогою даних

• Ефективно застосовуйте сторітелінг з даними
• Презентуйте висновки на основі даних
• Тлумачте результати складного аналізу у практичні інсайти та рішення

Роль експертів з даних

• Експерти з даних — аналітики, науковці та інженери — відіграють ключову роль
• Вони виконують складніші завдання з даними
• Їхня присутність:
  • Прискорює дата-проєкти
  • Забезпечує менторство
  • Гарантує галузеві найкращі практики й стандарти

Організаційне середовище для роботи з даними

• Опанування даних — це не лише індивідуальні навички
• Важливо створити середовище, де ці навички розквітнуть

Культура роботи з даними

• Культура роботи з даними — це середовище, де дані цінують, приймають і інтегрують у прийняття рішень

Екосистема даних

• Інфраструктура для доступу до даних і забезпечення їхньої якості, безпеки та відповідності
• Інструменти для ефективного збирання, зберігання, аналізу й візуалізації даних
• Процеси — це робочі потоки, протоколи, методології та структури, що полегшують роботу з даними, співпрацю й комунікацію

Повний фреймворк роботи з даними

Давайте потренуємось!

Data Fluency