La continua crescita dell’era digitale significa che aziende, organizzazioni sanitarie e agenzie governative vengono inondate di Big Data. Trasformare i bit di dati privi di significato in materiali utilizzabili in grado di fornire un vantaggio competitivo richiede persone in grado di analizzare, interpretare e definire le informazioni.
Così è un master in business analytics vale la pena? Se siete alla ricerca di una carriera che vi metterà in forte domanda tra i datori di lavoro, la risposta è un clamoroso sì. Big Data ha creato un bisogno di più dipendenti che sono qualificati sia nel business e analisi dei dati, un rapporto McKinsey Global Institute 2016 trovato-e come un numero crescente di aziende utilizzano i dati per alimentare la crescita e trasferirsi in nuovi settori di business, non ci sono abbastanza scienziati di dati per soddisfare tale esigenza. Attualmente, c’è una carenza di 250.000 analisti di dati aziendali e scienziati di dati, fornendo ampie opportunità di crescita per gli studenti che perseguono un master in analisi dei dati aziendali.
“Su tutta la linea, le aziende riferiscono che trovare il talento giusto è il più grande ostacolo che devono affrontare nel tentativo di integrare dati e analisi nelle loro operazioni esistenti”, afferma il rapporto McKinsey. “Circa la metà dei dirigenti in aree geografiche e settori ha riferito una maggiore difficoltà a reclutare talenti analitici rispetto a qualsiasi altro tipo di ruolo.”
L’avvento dei Big Data crea la necessità di analisi dei dati
I dati sono disponibili in tutte le forme e coprono tutti gli argomenti, dalle interazioni benigne sui social media alle statistiche sulla criminalità utilizzate dalle forze dell’ordine. Circa il 90 per cento dei dati di oggi è stato creato solo negli ultimi anni, che porta all’avvento dei Big Data. Ogni giorno vengono creati circa 2,5 quintilioni di byte di dati. Se presi singolarmente, formano un grande pasticcio di informazioni. Ma quando intrecciati insieme in gruppi coesi, i dati diventano pezzi preziosi di informazioni che possono essere utilizzati in milioni di applicazioni.
Applicazione dei Big Data nel business
L’analisi dei Big Data viene utilizzata in una varietà di applicazioni aziendali e in varie organizzazioni. Tra questi ci sono i seguenti:
- Finanza e banche. Le istituzioni finanziarie utilizzano le informazioni basate sui dati per rilevare e scoprire le frodi, seguire le normative finanziarie e mitigare i rischi.
- Produzione. I produttori industriali, high-tech e automobilistici utilizzano dati operativi e di riduzione dei costi per ottimizzare le catene di fornitura.
- Settore pubblico. Le agenzie governative crunch dati di tutti i tipi per fare e aggiornare i rapporti finanziari, migliorare i servizi sociali, e analizzare le tendenze della criminalità.
- Sanità. La gestione elettronica dei record, la medicina basata sull’evidenza e i dati sanitari predittivi aiutano i professionisti medici a prendere decisioni cliniche.
- Istruzione. I decisori accademici e amministrativi utilizzano i punteggi dei test, i record di frequenza degli studenti e i dati di conservazione degli insegnanti per supportare le modifiche alla politica educativa sia all’interno che all’esterno dell’aula.
- Commercio elettronico. I rivenditori online utilizzano il feedback dei clienti e l’analisi predittiva delle vendite per incrementare il business.
Perché preoccuparsi dei Big Data?
Un recente rapporto di ricerca del MIT Sloan Management Review ha rilevato che le organizzazioni che utilizzano la scienza dei dati e l’analisi hanno un vantaggio competitivo rispetto a quelle che non lo utilizzano e i manager rimangono ottimisti sul potenziale di analisi.
La revisione ha rilevato che le aziende che utilizzano con successo business analytics hanno maggiori probabilità di avere piani strategici per i suoi usi che si allineano con la strategia aziendale dell’organizzazione.
Quelle aziende che non utilizzano l’analisi aziendale “non sono preparate per i robusti investimenti e i cambiamenti culturali necessari per ottenere un successo sostenuto con l’analisi”, hanno scoperto i ricercatori.
“Le aziende che non sono state in grado di utilizzare l’analisi per un vantaggio competitivo — o quelle che hanno perso il loro vantaggio analitico a causa dei rapidi progressi nel mercato –
devono comprendere il livello di impegno e duro lavoro richiesto per eseguire e sostenere una strategia di analisi di successo”, hanno affermato i ricercatori.
Perché un Master in Analisi dei dati vale la pena: Scavando in Data Analytics Carriere
Se vi state ancora chiedendo se un master in business data analytics vale la pena, diamo uno sguardo più da vicino le prospettive di una carriera in data analytics. In un rapporto scritto in collaborazione con Business-Higher Education Forum e Burning Glass Technologies, IBM ha trovato il 59 per cento di tutti i lavori di data science e analytics sono in finanza, assicurazioni, servizi professionali, e campi della tecnologia dell’informazione.
La sfida più grande per il futuro della scienza dei dati e dell’analisi sta nell’avere una forza lavoro qualificata. IBM ha recentemente previsto la domanda di scienziati di dati aumenterebbe del 28 per cento entro il 2020. Si prevede che il numero di offerte di lavoro di data science e analytics crescerà da 2,6 milioni a 2,7 milioni in meno di tre anni.
Per il lavoro quotidiano, gli scienziati dei dati trascorrono la maggior parte del loro tempo a pulire e organizzare i dati, secondo un rapporto Crowdflower del 2016. Spesso chiamato “dispute di dati”, il lavoro comporta attività che includono lo spostamento di virgole e il debug di database. È una componente vitale per ottenere un output di alta qualità. Il resto della giornata lavorativa viene speso la raccolta di set di dati, dati di data mining per i modelli e algoritmi di raffinazione, tra le altre cose, Crowdflower trovato.
Ricerca di lavoro sito Glassdoor trovato data scientist per essere il No. 1 miglior lavoro negli Stati Uniti nel 2017, in base al numero di aperture di lavoro, stipendi, e valutazioni di soddisfazione del lavoro complessivo. Glassdoor ha trovato soddisfazione sul lavoro valutato 4.4 su 5 con uno stipendio mediano di $110.000.
Una recente ricerca su Glassdoor ha trovato più di 4.000 offerte di lavoro per posizioni di data scientist. Tra le competenze più redditizie per i professionisti della scienza dei dati e dell’analisi figurano la certificazione nelle piattaforme SQL e Azure di Microsoft.
Allo stesso tempo, IBM ha scoperto che i lavori di data science e analyst sono tra i più difficili da riempire a causa della carenza di candidati qualificati. La maggior parte delle aziende vogliono i candidati che hanno almeno un master, IBM ha trovato. Chiaramente, la risposta alla domanda “Vale la pena un master in analisi dei dati?”è un sì entusiasta.
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