Son zamanlarda birçok şirket verinin işlenmesi ve veriden anlamlı sonuçlar çıkarılması konusunda daha bilinçli hale gelmiştir. Gelişen iş modelleriyle veri bütünlüğü, kalitesi, güvenilirliği gibi kavramlarla birlikte, verinin barındırdığı bilgi ve içgörü de artık her sektörün ana odağıdır. Bu yüzden veri kalitesini artırmak, anlamlı, eyleme geçirilebilir içgörüler çıkarmak ve karar alma süreçlerini yönetmek için veri analistlerine duyulan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır.
Veri analisti, çeşitli iş problemlerine ilişkin verileri ilgili platformlardan toplayarak değerli öngörülere dönüştüren kişidir. Analitik bir bakış açısıyla çeşitli eğilimleri tespit ederek karar alma süreçlerinde doğrudan rol alır.
Veri analistinin kim olduğunu açıkladıktan sonra şimdi de sahip olması gereken yetkinliklere değinelim.
Kurumun pazardaki konumu, mevcut iş problemine yönelik gereksinimleri, organizasyondaki kritik süreçler, şirketin sağladığı hizmet ya da ürünler hakkında detaylı bakış açısı, her türlü bağlılık ve bağımlılıklar gibi konular yapılan işe ait bilgileri oluşturmaktadır. İş bilgisi hakkında fikir sahip olmak, şirket verilerini anlamaya yardımcı olarak erken alarm mekanizmaları geliştirmeye katkı sağlayacaktır. İş probleminin bir an önce anlaşılması ve aksiyon alınması için veri analistleri iş bilgisi hakkında fikir sahibi olmalıdır.
Bir veri analisti olarak çeşitli yazılım ve araçlarla çalışabilmek, ham verilerden içgörüler çıkarabilmek adına çok önemlidir. Temel düzeyde istatistik bilgisi de probleme ilişkin çıkarımlar yapma açısından oldukça faydalıdır.
Veri analisti gerekli durumlarda veri tabanına ya da bulut ortamlarına bağlanabilmeli, buradan gerekli gördüğü verileri kolaylıkla alabilmelidir. SQL ve veri tabanı becerileri edinmek, bu ihtiyaçları karşılama konusunda başroldedir.
Verinin uygun formata getirilmesi, filtrelenmesi ya da veri manipülasyonu gibi işlemler için ileri Excel uygulamaları veri analisti becerileri arasındadır. Özellikle makro yazmak, pivot tablo ve ileri fonksiyonlar Veri Analistinin en çok başvurduğu yöntemlerdir.
Ayrıca verideki içgörüleri daha görünür kılmak için bazı veri görselleştirme araçlarına ihtiyaç duyulur. Power BI, Tableau ve Qlick Sense, sektörde kullanılan en popüler veri görselleştirme araçlarıdır.
Son olarak Python gibi bir programlama dili kullanarak verileri analiz etmek, projeler yapmak, diğer araçlara göre bazen daha etkili olabilmektedir. Bazı veri önişleme işlemlerinin Excel’de daha hızlı ve pratik yapılabilmesinin yanı sıra Python’ın daha verimli olduğu noktalar da mevcuttur. Açık kaynak kodlu, ücretsiz ve kolay kavranabilir olması nedeniyle Python, birçok veri analisti için en popüler seçenektir.
Eleştirel düşünme becerisi, daha iyi kararlar almak ve mevcut işleri daha iyi anlamak için bilgiyi sorgulama sürecidir. Ayrıca verilerin barındırdığı anlamlara ilişkin derinlemesine bir bakış açısıyla olumlu ve olumsuz tüm yönlerin ortaya çıkarılması ve neden sonuç ilişkisi kurulmasıdır. Eleştirel düşünmek, veri analistinin verileri daha objektif değerlendirmesi konusunda büyük katkı sağlar.
İletişim becerileri her alanda olduğu gibi veri analizi süreçlerinde de anahtar role sahiptir. Veri analistleri her zaman paydaşlar, meslektaşlar, veri tedarikçileri, sistem sahipleri ve diğer pek çok kişiyle iletişim halindedir. Sorunun eksiksiz aktarılması ve karar alma süreçlerinin doğru yürütülmesi açısından iletişim becerileri, Veri analistlerinin sahip olması gereken teknik olmayan yeteneklerin başında gelir.
Bir probleme çözüm sunmak ve projeyi neticelendirmek kadar yapılan çalışmaları doğru aktarmak da Veri analizi süreçlerine dahil edilebilir. Veri analisti yaptığı çalışmaları diğer kişilere aktarırken dikkati canlı tutmalı, problemi ve keşif süreçlerini hikayeleştirerek aktarmalıdır. Ayrıca sunum esnasında bulguları çarpıcı görsel ve grafiklerle desteklemeli, bilgiyi nasıl içgörüye dönüştürdüğünü açıkça ifade edebilmelidir.
Veriye dayalı iş stratejisi gereği veri analistleri her sektörde istihdam edilebilir. Özellikle e-ticaret, pazarlama, bankacılık, finans, sağlık, işletme gibi alanlarda yaygın olarak veri analistleri rol almaktadır. Sektör bazında bu denli çeşitlilik olması, her endüstride ayrı bir uzmanlık alanının doğmasına sebep olmuştur. Örnek vermek gerekirse e-ticaret sektöründe veri analizi rollerini ürün fiyatlandırmada kullanarak fiyatlandırma analisti unvanında kişiler istihdam edilmektedir. Benzer şekilde pazarlama endüstrisinde müşteri segmentasyonu görevleri için crm uzmanları görev almaktadır. Tüm bu bilgiler ışığında veri analistlerinin birçok sektörde hem veri analisti unvanıyla hem de uzmanlık alanına özel tanımlanan diğer pek çok unvanla çalışması mümkündür.
Bir veri analistinin maaşı sahip olduğu beceriler, deneyim yılı, aldığı eğitimin niteliği gibi belirli parametrelerle yakından ilgilidir. Glassdoor Haziran 2022 verilerine göre başlangıç seviye bir veri analisti maaşı yaklaşık 11200 TL civarındadır. En çok veri analisti istihdamı e-ticaret ve pazarlama şirketleri tarafından gerçekleşirken, finans ve teknoloji firmaları ortalamadan daha yüksek bir ödeme paketi sunmaktadır.
Veri Analisti olma süreci disiplinli bir çalışma ve analitik bir akış açısına sahip olmayı gerektirir. Özellikle STEM alanlarından mezun kişiler veri analisti becerilerini daha rahat elde etmekte ve sektörde daha kolay iş bulabilmektedir. Veri Analisti olma sürecinde bu gereklilikler dışında iyi hazırlanmış bir gelişim programı ve mümkünse mentor desteği, adayların öğrenme ve gelişim sürecini ivmelendirecek çalışmalardır. Teknik ve teknik olmayan eğitimleri, zengin müfredatı, gerçek sektör projeleri ve 7/24 ulaşılabilir mentor desteği ile Miuul Veri Analisti Kariyer Yolculuğu, bu alandaki en iyi Türkçe eğitim programı niteliğindedir.
Kaynaklar