디지털 시대의 지속적인 성장은 기업,의료 기관 및 정부 기관이 빅 데이터로 침수되고 있음을 의미합니다. 무의미한 데이터 비트를 경쟁 우위를 제공 할 수있는 사용 가능한 재료로 변환하려면 정보를 분석,해석 및 정의 할 수있는 사람이 필요합니다.
그래서 비즈니스 분석 석사 가치가? 당신이 고용주들 사이에서 높은 수요에 넣을 것입니다 경력을 찾고 있다면,대답은 울려 퍼지는 예이다. 빅 데이터는 비즈니스 및 데이터 분석에 모두 숙련 된 더 많은 직원에 대한 필요성을 만들었습니다,맥킨지 글로벌 연구소의 보고서는 발견 2016—기업의 증가는 성장을 강화하고 새로운 사업 부문으로 이동하기 위해 데이터를 사용,그 필요를 채우기 위해 충분한 데이터 과학자가 없습니다. 현재 250,000 명의 비즈니스 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 부족하여 비즈니스 데이터 분석 석사를 추구하는 학생들에게 충분한 성장 기회를 제공합니다.
“전반적으로 기업들은 적절한 인재를 찾는 것이 데이터와 분석을 기존 운영에 통합하는 데 가장 큰 장애물이라고 보고했다”고 맥킨지 보고서는 밝혔다. “지역 및 산업 분야의 임원 중 약 절반이 다른 종류의 역할을 수행하는 것보다 분석 인재를 모집하는 데 더 큰 어려움을 겪고 있다고보고했습니다.”
빅 데이터의 출현은 데이터 분석에 대한 필요성을 만듭니다
데이터는 모든 형태로 제공되며 소셜 미디어의 양성 상호 작용에서 법 집행 기관에서 사용하는 범죄 통계에 이르기까지 모든 주제를 다룹니다. 오늘날 데이터의 약 90%가 지난 몇 년 동안 생성되어 빅 데이터의 출현으로 이어졌습니다. 매일 약 2.5 500 바이트의 데이터가 생성됩니다. 개별적으로 촬영하면,그들은 정보의 큰 혼란을 형성한다. 그러나 응집력있는 그룹으로 함께 짜여지면 데이터는 수백만 개의 응용 프로그램에서 사용할 수있는 귀중한 정보 덩어리가됩니다.
비즈니스에 빅 데이터 적용
빅 데이터 분석은 다양한 비즈니스 애플리케이션과 다양한 조직에서 사용됩니다. 그 중 다음과 같습니다:
- 금융 및 은행. 금융 기관은 데이터 기반 정보를 사용하여 사기를 탐지 및 발견하고 금융 규정을 준수하며 위험을 완화합니다.
- 제조. 산업,첨단 기술 및 자동차 제조업체는 운영 및 비용 절감 데이터를 활용하여 공급망을 최적화합니다.
- 공공 부문. 정부 기관은 재무 보고서를 작성 및 업데이트하고,사회 서비스를 개선하고,범죄 동향을 분석하기 위해 모든 유형의 데이터를 파기합니다.
- 건강 관리. 전자 기록 관리,증거 기반 의학 및 예측 의료 데이터는 의료 전문가가 임상 결정을 내리는 데 도움이됩니다.
- 교육. 학업 및 행정 의사 결정권자는 시험 점수,학생 출석 기록 및 교사 보유 데이터를 사용하여 교실 내외부의 교육 정책 변경을 지원합니다.
- 전자 상거래. 온라인 소매 업체는 고객 피드백 및 예측 판매 분석을 사용하여 비즈니스를 추진하고 있습니다.
왜 빅 데이터 귀찮게?
최근 연구 보고서에 따르면 데이터 과학 및 분석을 활용하는 조직은 데이터 과학 및 분석을 사용하지 않는 조직보다 경쟁 우위를 가지고 있으며 관리자는 분석 가능성에 대해 낙관적입니다.
검토 결과에 따르면 비즈니스 분석을 성공적으로 사용하는 회사는 조직의 기업 전략에 부합하는 전략적 계획을 수립 할 가능성이 더 큽니다.
비즈니스 분석을 사용하지 않는 기업은”분석을 통해 지속적인 성공을 달성하는 데 필요한 강력한 투자와 문화적 변화에 대비하지 못하고있다”고 연구진은 밝혔다.
“경쟁 우위를 위해 분석을 사용할 수 없었던 회사 또는 시장의 급속한 발전으로 인해 분석 우위를 잃은 회사—
성공적인 분석 전략을 실행하고 유지하는 데 필요한 헌신과 노력의 수준을 이해해야합니다.”
데이터 분석 석사가 가치있는 이유: 데이터 분석 경력 조사
비즈니스 데이터 분석 분야의 석사가 가치가 있는지 여전히 궁금하다면 데이터 분석 분야의 경력 전망을 자세히 살펴 보겠습니다. 비즈니스 고등 교육 포럼 및 불타는 유리 기술과 함께 작성된 보고서에서 모든 데이터 과학 및 분석 작업의 59%가 금융,보험,전문 서비스 및 정보 기술 분야에 있음을 발견했습니다.
데이터 과학 및 분석의 미래에 대한 더 큰 도전은 숙련 된 인력을 확보하는 것입니다. 최근 데이터 과학자에 대한 수요는 2020 년까지 28%증가할 것으로 전망했다. 데이터 과학 및 분석 일자리의 수는 3 년 이내에 260 만 명에서 270 만 명으로 증가 할 것으로 예상됩니다.
일상적인 작업을 위해 데이터 과학자들은 데이터를 정리하고 정리하는 데 대부분의 시간을 할애한다고 2016 년 크라우드 플라워 보고서가 발견했다. 종종”데이터 논쟁”이라고 불리는이 작업에는 쉼표 이동 및 데이터베이스 디버깅이 포함 된 작업이 수반됩니다. 그것은 높은 품질의 출력을 얻기에 중요한 구성 요소입니다. 근무일의 나머지 부분은 다른 것들 사이에,패턴 및 정제 알고리즘에 대한 데이터 마이닝,데이터 세트를 수집 소비,크라우드 플라워는 발견했다.
구직 사이트 글래스도어는 데이터 사이언티스트가 2017 년 채용 횟수,급여 및 전반적인 직무 만족도를 기준으로 미국 최고의 직업 1 위를 차지했습니다. 글래스도어는 직업 만족도가 5 점 만점에 4.4 점으로 평균 연봉은 110,000 달러였다.
최근 글래스도어 검색 결과 데이터 과학자 직책에 대한 4,000 개 이상의 채용 공고가 발견되었습니다. 데이터 과학 및 분석 전문가를위한 가장 유리한 기술 중 하나는 마이크로 소프트의 인증 및 푸른 플랫폼을 포함한다.
동시에,아이비엠은 데이터 과학 및 분석가 직무가 숙련된 후보자의 부족으로 인해 가장 어려운 직무 중 하나라는 것을 발견했다. 가장 큰 회사는 적어도 석사 학위가 있는 후보자를,아이비엠 발견했다 원한다. “데이터 분석 분야의 마스터가 그만한 가치가 있습니까?”열정적 인 예.
데이터 분석 석사
메리 빌 대학에서 비즈니스 데이터 분석 프로그램은 데이터 과학자,연구 분석가,경영 컨설턴트 및 기타 다양한 직책으로 경력을 쌓을 졸업생을 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. 메리 빌 대학의 온라인 석사 비즈니스 데이터 분석 프로그램에 등록하고 비즈니스에 영향을 미칠 것입니다 데이터 통찰력을 발견하는 방법에 대해 알아 봅니다.
