デジタル時代の継続的な成長は、企業、医療機関、政府機関がビッグデータを氾濫させていることを意味します。 無意味なデータを、競争上の優位性を提供できる使用可能な資料に変換するには、情報を分析、解釈、および定義できる人が必要です。
だから、ビジネス分析のマスターはそれだけの価値がありますか？ あなたが雇用者の間で高い需要にあなたを置くキャリアを探しているなら、答えははっきりしたはいです。 2016年のマッキンゼー—グローバル-インスティテュートのレポートによると、ビッグデータはビジネスとデータ分析の両方に熟練した従業員のニーズを生み出しています。 現在、250,000人のビジネスデータアナリストとデータサイエンティストが不足しており、ビジネスデータ分析の修士号を取得する学生には十分な成長の機会を提供しています。
「企業は軒並み、適切な人材を見つけることが、データと分析を既存の業務に統合しようとする際に直面する最大のハードルであると報告しています」とMcKinsey “地域や業界の幹部の約半数は、他の種類の役割を果たすよりも分析的な才能を募集することが困難であると報告しています。”
ビッグデータの出現は、データ分析の必要性を作成します
データは、ソーシャルメディア上の良性の相互作用から法執行機関によって使用される犯罪統計に、す 今日のデータの約90％がここ数年で作成され、ビッグデータの出現につながっています。 毎日、約2.5quintillionバイトのデータが作成されています。 個別に撮影すると、彼らは情報の大きな混乱を形成します。 しかし、まとまりのあるグループにまとめると、データは何百万ものアプリケーションで使用できる貴重な情報の塊になります。
ビジネスへのビッグデータの適用
ビッグデータ分析は、さまざまなビジネスアプリケーションやさまざまな組織で使用されています。 その中には次のものがあります:
- 金融と銀行。 金融機関は、データ駆動型の情報を使用して、詐欺の検出と発見、金融規制のフォロースルー、およびリスクの軽減を行います。
- 産業、ハイテク、自動車メーカーは、業務とコスト削減データを活用してサプライチェーンを最適化します。
- 公共部門。 政府機関は、財務報告書の作成と更新、社会サービスの改善、犯罪動向の分析を行うために、あらゆる種類のデータをクランチします。
- 電子記録管理、エビデンスベースの医療、および予測医療データは、医療専門家が臨床的意思決定を行うのに役立ちます。
- 学術および管理上の意思決定者は、テストの点数、学生の出席記録、および教師の保持データを使用して、教室の内外の教育方針の変更をサポートします。
- オンライン小売業者は、ビジネスを推進するために、顧客からのフィードバックと予測販売分析を使用しています。
なぜビッグデータを気にするのですか？
MIT Sloan Management Reviewの最近の調査報告書によると、データサイエンスと分析を利用する組織は、それを使用しない組織よりも競争上の優位性があり、管理者は分析の可能性について楽観的であることが判明した。
このレビューでは、ビジネス分析を正常に使用する企業は、組織の企業戦略に合わせた戦略的計画を持っている可能性が高いことがわかりました。
ビジネス分析を使用していない企業は、”分析で持続的な成功を達成するために必要な堅牢な投資と文化の変化に備えていない”と研究者は発見した。
“競争上の優位性のために分析を使用することができなかった企業、または市場の急速な進歩により分析力を失った企業—
は、分析戦略を成功させ、維持するために必要なコミットメントとハードワークのレベルを理解する必要がある”とレビュー研究者は述べている。
なぜデータ分析のマスターはそれだけの価値があるのですか: データ分析のキャリアを掘り下げる
ビジネスデータ分析の修士号が価値があるかどうか疑問に思っているなら、データ分析のキャリアの見通しを詳しく見てみましょう。 Ibmは、Business-Higher Education ForumとBurning Glass Technologiesと共同で書かれたレポートで、すべてのデータサイエンスと分析の仕事の59％が金融、保険、プロフェッショナルサービス、情報技術の分野にあることを発見しました。
データサイエンスと分析の将来のためのより大きな全体像の課題は、熟練した労働力を整備することです。 IBMは最近、データサイエンティストの需要が2020年までに28％増加すると予測しています。 データサイエンスおよび分析の求人数は、三年以内に2.6万人から2.7万人に増加すると予測されています。
日々の仕事のために、データ科学者はデータの清掃と整理に大部分の時間を費やしていると、2016年のCrowdflowerの報告書が見つかりました。 多くの場合、”データ論争”と呼ばれる作業には、カンマの移動やデータベースのデバッグなどのタスクが必要です。 それは良質の出力を得ることへ重大な部品である。 残りの作業時間は、データセットの収集、パターンのデータのマイニング、アルゴリズムの精製などに費やされます。
求人検索サイトGlassdoorは、求人数、給与、および全体的な仕事の満足度評価に基づいて、data scientistが2017年に米国でNo.1の最高の仕事であることを発見しました。 Glassdoorは、仕事の満足度が4.4のうち5を評価し、給与の中央値は$110,000であることを発見しました。
最近のGlassdoorの検索では、データサイエンティストの求人情報が4,000件以上見つかりました。 データサイエンスと分析の専門家のための最も有利なスキルの中には、MicrosoftのSQLとAzureプラットフォームでの認定が含まれています。
同時に、IBMは、データサイエンスとアナリストの仕事は、熟練した候補者の不足のために埋めるために最も困難な一つであることがわかりました。 ほとんどの企業は、少なくとも修士号を持っている候補者を望んでいる、IBMが見つかりました。 明らかに、質問への答えは、”データ分析のマスターはそれだけの価値がありますか？”熱狂的なはいです。
データ分析の修士号で洞察を明らかにする方法を学ぶ
Maryville Universityでは、ビジネスデータ分析プログラムは、データサイエンティスト、リサーチアナリスト、経営コンサ Maryville UniversityのオンラインMaster’s In Business Data Analyticsプログラムに登録し、ビジネスに影響を与えるデータインサイトを発見する方法を学びます。
