ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

მონაცემთა ანალიტიკა - რა არის და როგორ იყენებენ მას ბიზნესები

blog-detail-img

დღევანდელ ციფრულ ერაში ყოველდღიურად უზღვავი რაოდენობის მონაცემი იქმნება. მათ არაერთი კომპანია აგროვებს და მისი ბიზნესისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. თუმცა მხოლოდ ნედლი მონაცემები არანაირ ღირებულებას არ ატარებს. სწორედ აქ ერთვება მონაცემთა ანალიტიკა, რომელიც ამ ინფორმაციას ამუშავებს, აკეთებს მნიშვნელოვან მიგნებებს და კომპანიებს სწორი სტრატეგიების დასახვაში ეხმარება.

თუ კარიერის გაგრძელებას მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით ფიქრობ, სწორ ადგილას მოხვდი. ეს გზამკვლევი მონაცემების სამყაროში გაგიწევს მეგზურობას და სფერო შესახებ ყველა საინტერესო დეტალს გაგაცნობს.

რა არის და რას მოიცავს მონაცემთა ანალიტიკა?

მონაცემთა ანალიტიკა მულტიდისციპლინური დარგია, რომლის მთავარი ფოკუსი არის მონაცემების შესწავლა, ინტერპრეტაცია და გამოყენება ღირებული მიგნებების აღმოსაჩენად. მაგალითად, წარმოიდგინე, რომ ფლობ კომპანიას, რომელიც ფოტოგრაფიულ ტექნიკას ყიდის. ბოლო 6 თვეში მრავალი პროდუქტი გაყიდე, ასობით ადამიანმა საკუთარი ინტერესი ელ-ფოსტით დააფიქსირა და სოციალურ ქსელებში დიდი რაოდენობით გამომწერიც შეაგროვე. მომხმარებელთა ყველა ეს ქმედება კომპანიას მონაცემთა უდიდეს გროვას აძლევს. ბიზნესი კარგად მიდის, ახალი მარკეტინგული კამპანიის განხორციელებაც გსურს. თუმცა არ ხარ დარწმუნებული, რა უნდა იყოს მისი მთავარი გზავნილი. შენ მიერ შექმნილი მონაცემთა ბაზა უშინაარსო რიცხვებით არის სავსე…

სწორედ ამ სიტუაციაში დგება მონაცემთა ანალიტიკოსის საჭიროება. ის აგროვებს, აორგანიზებს, ასუფთავებს და აანალიზებს მონაცემებს. შემდგომ კი განსაზღვრავს ტენდენციებს, კავშირებს, რომლებიც შესაძლოა ბიზნეს პრობლემის გადაწყვეტაში გამოიყენონ.

ეს პროცესი ეტაპობრივად ასე გამოიყურება:

  1. ამოცანის დასახვა: კომპანია განსაზღვრავს მიზანს, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკოსმა უნდა მიაღწიოს. ეს შეიძლება იყოს ოპერაციული ეფექტიანობის გაუმჯობესება, მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაცია თუ მონაცემებზე დაყრდნობილი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღება;
  2. მონაცემთა შეგროვება: სხვადასხვა წყაროდან შესაბამის მონაცემების შეგროვება;
  3. მონაცემთა გასუფთავება და დამუშავება: ანალიტიკოსი ცხრილავს ბაზას არასაჭირო მონაცემებისგან და რწმუნდება, რომ სწორი და სრული ინფორმაციისგან შედგება;
  4. მონაცემთა ანალიზი: სხვადასხვა მეთოდისა და ტექნიკის გამოყენებით მონაცემების შესწავლა და დასკვნების გამოტანა. ყველაზე გავრცელებული ხელსაწყოებია: Python, R, სტატისტიკური მოდელები, მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მანქანური სწავლების ალგორითმები;
  5. ინტერპრეტაცია და ვიზუალიზაცია: აღმოჩენილი მიგნებების ვიზუალურად წარმოჩენა, რეპორტებისა და პრეზენტაციების შედგენა დაინტერესებული მხარეებისთვის;
  6. რეკომენდაციები და განხორციელება: მონაცემებზე დაფუძნებული რეკომენდაციების შედგენა და სტრატეგიების დასახვა განსაზღვრული მიზნის მისაღწევად.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

SQL/Power BI
გაიგე მეტი

რატომ სჭირდებათ ბიზნესებს მონაცემთა ანალიტიკოსები?

ალბათ, ვებ-გვერდებზე შესვლისას ხშირად შეგხვედრია თხოვნა, რომ კომპანიას წვდომა მისცე შენი სერვერების ისტორიაზე და შეაგროვოს მონაცემები. მობილურ აპლიკაციებშიც არაერთხელ დათანხმებულხარ მათ მიერ დაწესებულ წესებსა და პირობებს. თითოეულ შემთხვევაში შენ ამა თუ იმ კომპანიას ნებას რთავ, შენი პირადი მონაცემები დაამუშაოს. მართალია, ერთი შეხედვით, ეს ყველაფერი საშიშად ჟღერს. მაგრამ სინამდვილეში, შეგროვებული მონაცემები სამომხმარებლო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად გამოიყენება. 

თუმცა რატომ არის მონაცემთა ანალიტიკა ასეთი მნიშვნელოვანი ბიზნესებისთვის და მათი მომხმარებლებისთვის?

  • მტკიცებულებებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება: თანამედროვე ხელსაწყოების გარეშე ბიზნესებს მონაცემთა შეგროვების მარტივი მეთოდები უნდა გამოეყენებინა, რათა მისი მომხმარებლების ჩვევები და სურვილები შეესწავლათ. მონაცემთა ანალიტიკა კი ამცირებს ვარაუდებს და აძლიერებს ინტუიციას;
  • ოპერაციული ეფექტიანობა: კომპანიებს მათი სუსტი წერტილების პოვნაში ეხმარება. მათი გაუმჯობესების გზით კი შედეგად უკეთესად წარმოებული ოპერაციები და შემცირებული ხარჯები აქვთ;
  • მომხმარებელთა უკეთესად გაცნობა: სამიზნე აუდიტორიის უფრო ახლოს გაცნობა მათი ქცევის, საჭიროებებისა და სურვილების ანალიზით. ამ ინფორმაციის გამოყენებით კომპანიები ქმნიან საუკეთესო პერსონალურ გამოცდილებას და მომხმარებლებზე მორგებულ პროდუქტებს. წარმატებით იყენებენ მარკეტინგულ კამპანიებშიც სწორი გზავნილის შესაქმნელად;
  • კონკურენტული უპირატესობა: იმისთვის, რომ ბაზარზე დომინანტური პოზიცია დაიკავო, მნიშვნელოვანია, პირველმა განსაზღვრო არსებული საჭიროებები. მონაცემთა ანალიტიკოსები იკვლევენ ტრენდებს, ვარაუდობენ მოთხოვნას, განსაზღვრავენ შესაძლებლობებს ინოვაციების დასანერგად;
  • რისკებისა და თაღლითობის შემცირება: მონაცემთა ანალიტიკოსები განსაზღვრავენ პოტენციურ რისკებს, რათა კომპანიებმა შეძლონ მათი გათვალისწინება და შესაბამისი ღონისძიებების გატარება.

ამგვარად, მონაცემთა ანალიტიკის საშუალებით კომპანიები უკეთესი ინფორმაციით არიან აღჭურვილნი. ამ რესურსს კი ბიზნეს ოპერაციების ოპტიმიზაციისთვის წარმატებით იყენებენ. ის სარგებელი, რაც მონაცემთა ანალიტიკას მათთვის მოაქვს, დღევანდელ ციფრულ ერაში ამ მიმართულებას განსაკუთრებულ მნიშვნელობას ანიჭებს.

რა განაპირობებს მოთხოვნის ზრდას მონაცემთა ანალიტიკოსებზე?

მოთხოვნა სფეროს პროფესიონალებზე მუდმივად იზრდება, რასაც მრავალი ფაქტორი განაპირობებს:

  • დიდი ზომის მონაცემების სწრაფი ზრდა: გასულ წლებში წარმოქმნილმა მონაცემთა სიჭარბემ მოთხოვნა გაზარდა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე, რომლებსაც კომპლექსურ ბაზებზე მუშაობის უნარი აქვს;
  • მონაცემებით მართული გადაწყვეტილებების მიღების პრაქტიკის დანერგვა: უფრო და უფრო მეტი კომპანია იყენებს ამ სტრატეგიას, რათა ბაზარზე კონკურენტებს აჯობოს;
  • ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა: AI და მანქანური დასწავლის ტექნოლოგიები ბიზნეს სექტორში უკვე წარმატებით გამოიყენება. მის დანერგვაში მნიშვნელოვან როლს სწორედ მონაცემთა ანალიტიკოსებს ასრულებენ;
  • კონფიდენციალურობის პოლიტიკასთან დაკავშირებული ეჭვები: მონაცემების ექსპონენციურად ზრდა ქმნის შფოთს მომხმარებელთა პირადი ინფორმაციის დაცვასთან დაკავშირებით. ანალიტიკოსებმა მათი უსაფრთხოდ შენახვა და დაცვა უნდა უზრუნველყონ;
  • ინდუსტრიების მრავალფეროვნება: დღეს მონაცემთა ანალიტიკოსები ყველა დარგში სჭირდებათ, იქნება ეს ჯანდაცვა, ფინანსები, მარკეტინგი, საცალო ვაჭრობა თუ სხვა სფერო;
  • მოთხოვნა-მიწოდების დარეგულირება: მოთხოვნამ კვალიფიციურ კადრებზე გადააჭარბა მიწოდებას. შედეგად, სხვადასხვა სექტორში გამოცდილი ანალიტიკოსების ნაკლებობაა, რაც დამწყებებისთვის კარიერული წინსვლის გზას ხსნის;
  • კარიერული ზრდა და მაღალი ანაზღაურება: მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიული გზა მრავალფეროვანია. იზრდება მაღალი პოზიციების დაკავების შესაძლებლობები და შესაბამისი ანაზღაურებაც.

ხშირად დასმული კითხვები

1. რა დრო არის საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი?

ეს სხვადასხვა ფაქტორზეა დამოკიდებული. თუ გეგმავ ბაკალავრის ხარისხის დაუფლებას კომპიუტერულ მეცნიერებაში, IT-ში, ფინანსებში, ეკონომიკაში, სტატისტიკაში ან მათემატიკაში, საჭირო დრო დაახლოებით 4 წელია. ამას გარდა, შეგიძლია თავად მოიძიო მასალები ან გაიარო მოკლე კურსები, დახვეწო ტექნიკური უნარები და დამწყების პოზიციაზე დაიწყო მუშაობა.

2. არის თუ არა მონაცემთა ანალიტიკა კარგი კარიერა?

პასუხი მარტივია – კი! თითქმის ყველა სექტორში კომპანიები კვალიფიციურ მონაცემთა ანალიტიკოსებს განუწყვეტლივ ეძებენ. მოთხოვნა კი მხოლოდ და მხოლოდ იზრდება.

3. საჭიროა თუ არა კოდის წერის სწავლა?

როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსს, კოდის წერის საფუძვლიანად სწავლა არ დაგჭირდება. მაგრამ მუშაობა მოგიწევს SQL-ში, ამიტომ, მნიშვნელოვანია, რომ Python-ის და R-ის საბაზისო ცოდნა გქონდეს.

4. რამდენია მონაცემთა ანალიტიკოსის საშუალო ხელფასი?

2023 წლის მონაცემებით, საზღვარგარეთ წლიური საშუალო შემოსავალი 75 000 აშშ დოლარია. წინა წლებთან შედარებით ეს რიცხვი 10%-ით არის გაზრდილი.

5. რა უნარებია საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი?

ძლიერი მათემატიკური და ანალიტიკური უნარები ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი წინაპირობაა. უნდა გქონდეს კარგად განვითარებული კრიტიკული აზროვნება და გიყვარდეს პრობლემების გადაჭრა. ასევე აუცილებელია კომუნიკაციის უნარი, რათა კომპლექსური იდეების მარტივად გადმოცემა შეძლო.

6. როგორ უნდა შეიქმნა წარმატებული კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში?
  • განივითარე საჭირო უნარები და დაისახე მიზნები;
  • შეიძინე შესაბამისი ცოდნა და უნარები კურსების დახმარებით;
  • შექმენი შენი ნამუშევრების პორტფოლიო;
  • განაახლე რეზიუმე და შეუერთდი სხვადასხვა ჯგუფს სოციალური კავშირების გასაზრდელად;
  • შეიტანე განაცხადი დამწყები მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციებზე;
  • განაგრძე სწავლა და თვითგანვითარება.

თუ მონაცემთა ანალიტიკამ დაგაინტერესა, Commschool-ში შენთვის საინტერესო კურსს აღმოაჩენ. სფეროს პროფესიონალი ლექტორების დახმარებით შეიძენ თეორიულ ცოდნას და მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას, რაც მნიშვნელოვნად დაგეხმარება პროფესიულ გზაზე. ამიტომ, შემოგვიერთდი Commschool-ში და გადადგი პირველი ნაბიჯი მონაცემთა ანალიტიკოსობამდე!

დარეგისტრირდი
გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
950₾
AI პრაქტიკაში
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ  ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18 საათი
საშუალო
1600₾
Android Development
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია,  რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72 საათი
საშუალო
1500₾
Angular
ბოლო წლებია Front-End Development ერთ-ერთ ყველაზე მზარდ და პერსპექტიულ ინდუსტრიად გვევლინება. ამ ყველაფერში დიდი როლი ითამაშა Angular Framework-მა, რომელიც 2016 წელს შეიქმნა Google-ის მიერ და რომლის გაუმჯობესება დღესაც აქტიურად მიმდინარეობს.  Angular Framework-ის გამოყენებით თქვენ შეძლებთ TypeScript-Based Responsive Single-Page აპლიკაციების (SPA) აწყობას. კურსის განმავლობაში მთავარი აქცენტი გაკეთდება Angular-ის მთავარი კონცეფციების ღრმად შესწავლაზე. დიდი დრო დაეთმობა TypeScript-ის და RxJS-ის სიღრმისეულ გარჩევას და ჩვენებას თუ რატომ არის ღირებული ტიპიზაცია (TS) და რეაქტიული პარადიგმა (RxJS)
20 ლექცია
60 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება