W erze cyfrowej, kiedy dane stają się nowym złotem biznesu, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią te dane przekształcić w wartościowe informacje. Na tym tle wyłania się zawód data scientista, który w 2012 został okrzyknięty “najseksowniejszym zawodem XXI wieku” przez Harvard Business Review. Kim jest data scientist i co sprawia, iż profesja ta cieszy się taką sławą? Jakie umiejętności posiadają i jaką rolę odgrywają w nowoczesnych organizacjach? Jakie są koszty i korzyści wynikające z ich zatrudnienia?
Od ponad dekady mamy do czynienia z globalnym trendem Big Data: kolekcjonowaniem przez przedsiębiorstwa bardzo dużych zbiorów danych, które są zbyt złożone, aby można było je przetwarzać i analizować dzięki tradycyjnych metod zarządzania. Sytuacja ta przekształciła zarówno koncepcję, jak i praktykę analityki biznesowej, prowadząc do implementacji na szeroką skalę metod ilościowych opartych na zaawansowanych modelach statystycznych.
W danych mogą kryć się bardzo cenne informacje, jednak do złożonych analiz potrzebni są specjaliści, którzy sprawnie posługują się matematyką, statystyką i programowaniem. Taki zestaw umiejętności stanowi wąską specjalizację, a to wiąże się z wysokimi kosztami zatrudnienia takiego eksperta. Warto jednak rozważyć taką decyzję, ponieważ ich praca niesie ze sobą obietnicę poprawy wydajności firmy i umożliwia lepszą identyfikację możliwości biznesowych w przedsiębiorstwie.
AI i data science – dwa bratanki
Każdy słyszał już o sztucznej inteligencji, ale kilka osób zdaje sobie sprawę, iż data scientiści odgrywają kluczową rolę w rozwoju i wdrażaniu technologii sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. To właśnie oni są odpowiedzialni za projektowanie, testowanie i implementację algorytmów, które są podstawą systemów opartych o inteligentne rozwiązania.
To data scientist pomaga dostosowywać modele AI do konkretnych zastosowań biznesowych, tworząc lub dopasowując algorytmy do specyficznych potrzeb i celów. A to zaś zwiększa skuteczność i efektywność sztucznej inteligencji.
Data scientist: mistrz statystyki, zdolny programista oraz partner w decyzjach biznesowych
Ze względu na specyfikę swojej prac, data scientist musi wyróżniać się wysokimi kompetencjami technicznymi. Podstawą pracy data scientista jest biegłość w programowaniu i analizie danych. Specjaliści ci często posługują się językami takimi jak Python czy R, które dają możliwość efektywnego przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych.
Ponadto, mają oni głęboką wiedzę w dziedzinie zaawansowanej statystyki i uczenia maszynowego. To umożliwia im na tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych i algorytmów sztucznej inteligencji. Zastosowanie AI pomaga efektywnie wyciągać wnioski z danych i tworzyć skuteczne predykcje.
Źródło: https://enkyconsulting.com/Data scientiści to nie tylko eksperci od danych. To także stratedzy biznesowi, którzy wykorzystują swoje umiejętności do odkrywania nowych możliwości i rozwiązywania złożonych problemów. Ich rola często wykracza poza same analizy, obejmując rozwijanie modeli predykcyjnych, optymalizację procesów i wspieranie podejmowania decyzji na najwyższych szczeblach zarządzania.
Dlatego w ich pracy ważna jest pogłębiona wiedza o specyfice branży i zrozumienie celów biznesowych firmy, co pozwala na lepsze dostosowanie analiz i modeli do konkretnych potrzeb firmy. Niemniej ważna jest także umiejętność jasnego i skutecznego komunikowania złożonych analiz i wyników osobom niebędącymi ekspertami w dziedzinie danych, włączając w to osoby odpowiedzialne za zarządzanie oraz klientów.
Cechy, które charakteryzują skutecznego specjalistę od data science to: elastyczność, zdolność analitycznego myślenia i kreatywność. Data scientiści często muszą stawiać czoła złożonym problemom, które wymagają nieszablonowego podejścia i dogłębnej analizy danego zagadnienia. Dane mogą przybierać przeróżne formaty i tym samym stanowić źródło wielu cennych informacji, co sprawia, iż wprawny i elastyczny data scientist może wspierać przedsiębiorstwo na rozmaite sposoby.
Jakie korzyści przyniesie data scientist w firmie?
Zatrudnienie data scientista może przynieść firmie szereg korzyści. Choć możliwości wykorzystania takiego specjalisty są niemalże nieograniczone, można wyróżnić kilka głównych sfer, w których jego praca może być wartościowa. Są to między innymi:
- Optymalizacja procesów biznesowych: Eksperci od danych potrafią analizować złożone procesy biznesowe i znajdować sposoby na ich usprawnienie. Dzięki temu firmy mogą zmniejszać koszty operacyjne, poprawiać efektywność i przyspieszać czas realizacji projektów.
- Personalizacja ofert i usług: Data scientiści potrafią analizować dane klientów i dostosowywać oferty do ich indywidualnych potrzeb, co zwiększa satysfakcję klientów i lojalność wobec marki.
- Przewidywanie trendów i zachowań konsumentów: Korzystając z zaawansowanych modeli analitycznych, specjaliści od data science mogą przewidywać przyszłe trendy rynkowe i zmiany w zachowaniach konsumentów. Umożliwia to firmom być o krok przed konkurencją i reagować na zmiany rynkowe we właściwym czasie.
- Zarządzanie ryzykiem: Analiza danych pomaga w identyfikowaniu potencjalnych ryzyk, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Data scientiści mogą przyczynić się do tworzenia strategii minimalizacji ryzyka i zabezpieczania firmy przed nieprzewidzianymi zdarzeniami.
Duży zysk – duże inwestycje
Zatrudnienie data scientista w firmie tworzy duży potencjał zwrotu z takiej inwestycji. Moda na data science i sztuczną inteligencję nie blednie – coraz więcej firm zdaje sobie sprawę, iż wiele najbardziej palących problemów można rozwiązać dzięki analityce danych. Wiąże się to jednak z wysokimi kosztami początkowymi. Data science to wysokospecjalistyczna działka, co sprawia, iż ekspertów na rynku jest stosunkowo niewielu, a ich zarobki są wysokie.
Według raportu Raport z Badania Społeczności IT 2023 stworzonego przez Bulldogjob, data scientiści i twórcy AI/ML (sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe) odpowiadają za zaledwie 2,9% specjalistów w sektorze technologii informatycznych. Jednocześnie stanowią jedną z najlepiej zarabiających specjalizacji, plasując się na 3. miejscu w rankingu.
Data scientist na umowie o pracę zarabia średnio 9 314 złotych (kwota netto), a na B2B – 22 975 złotych (netto na fakturze). Oczywiście jest to jedynie średnia – wynagrodzenie jest uzależnione od doświadczenia i może wahać się w zależności od wykorzystywanych umiejętności i technologii.
Źródło danych: Bulldogjob ITCzy warto zatrudnić data scientista?
Choć zatrudnienie data scientista niesie za sobą szanse optymalizacji procesów i zwiększenia wydajności firmy, wiąże się dużymi kosztami. Decyzja ta powinna być poprzedzona dokładną analizą potrzeb firmy i potencjalnego zwrotu z tej inwestycji.
Posiadanie specjalisty od danych w firmie może być niezwykle kuszące, ale czy każde przedsiębiorstwo potrzebuje takiego eksperta? W następnym artykule przybliżę najważniejsze aspekty decyzji w zatrudnieniu data scientista.
Źródło zdjęcia: Carlos Muza/Unsplash
