Երբ տվյալները աշխատում են որպես բիզնեսի հիմնական գործառույթը, թվային տեղեկատվություն փոխելու համար գործառույթային ռեժիմը գործառույթային ռեժիմ է: Այս փոխանակման համար պահանջվում է մասնագետներ, ովքեր կարող են կապել բիզնեսի մանրամասները առաջատար analytics- ի հետ: Daniel Akpan- ը, բիզնեսի analytiker- ը, որը փորձարկման փորձ ունի Աֆրիկայում եւ Մեծ Բրիտանիայում, աշխատում է այս փոխանակման վրա: Բարձրության եւ MBA- ի հետ Warwick- ի համալսարանից, Akpan- ը իր կյանքը կենտրոնացել է թվային փոխանցման եւ ֆունկցիոնալ նորարարության վրա: Նա աշխատում է data-centric organizations- ի կառուցման տեխնիկական եւ պրակտիկական մասերը, օգտագործելով համակարգեր, որոնք նախագծված են մատակարարել մանրամասն արժեքը: Data-driven աշխատանքային ճանապարհը Ապրանքային տվյալների analytics- ի վերլուծությունը, ինչպիսիք են տվյալների analytics- ի վերլուծությունը, սովորաբար բաղադրվում է իր գործնական օգտագործման վրա: Akpan- ի կյանքը ձեւավորվել է, քանի որ առաջին անգամ իմանալ է, թե բիզնեսի տվյալների մեջ բաղադրական հզորությունը բաղադրված է, եւ թվերը տեսնում են, թե ինչպիսիք են բիզնեսի կատարումը եւ հնարավորությունները: «Մի հետաքրքիրությունը տվյալների եւ analytics- ի մասին սկսվել է իմ karrier- ի սկսած, երբ իմանալ եմ, որ ամեն բիզնես պլաստիկի կամ բիզնես պլաստիկի հետ մի պատմություն խոսում է տվյալների հետ», - ասում է Akpan: «Ես զգում եմ, թե ինչպիսիք են մանրամասները, երբ ճշգրտաբար վերլուծվում են, կարող են բացահայտել հզորությունները, նախընտրել շուտները եւ ազդել կարեւոր որոշումներներին»: «Այս երջանիկությունը ձեւավորել է իմ կյանքը, այնպես որ ուղարկեց ինձ գործերը, որոնք համատեղում են երջանիկությունը, բիզնես analytics, եւ թվային փոխանցման - վերջապես թույլ է տալիս ինձ օգնել խնամել data-driven բաղադրատոմսերի ամբողջ կազմակերպությունների մեջ», - ավելում է նա: Այս հմտությունների սերտիֆիկը հարմարվում է սերտիֆիկի հետ: եւ ապահովում է a Արդյո՞ր է տարածքում. Business Analysis Body of Knowledge- ի (BABOK®) դասընթացը Roadmap- ը transitioning մասնագետների համար Data Quality-ի բարելավումը Data inconsistency- ը մեծ մասնագետների համար ամենամեծ բջջային գործիք է, որը խուսափում է ճշգրտելի որոշումներ ստանալը: Akpan- ը այս խնդիրը լուծել է մի նախագծի ընթացքում, որը կենտրոնացել է միասնական տեղեկատվության ստանդարտների հարմարման համար մի քանի բիզնես սենյակներում, որը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարող է ճշգրտված տվյալների կառավարման համար կարեւոր գործառույթային բարելավել: «Արդյունաբերությունը հանդիպել է անսահմանափակ տվյալների սերտիֆիկների եւ միասնական գրքերների հետ, որոնք կախված են որոշման վերադառնալով», - ասում է Akpan- ը: Նրա թիմը տեղադրել է կենտրոնական analytics պլատֆորմը, որը ներառում է տեղադրված կառավարման պայմաններ եւ հավելվածության վերահսկողություններ: «Ինչի համար բիզնեսը, դա փոխվել է ավելի արագ ամսական վերջը, ավելի հավասար prognozes, եւ ավելի ուժեղ հավասարություն է պլաստիկ ընտրություններում», ասում է նա, ավելացնելով, «Այս հզոր մոդել է, թե ինչպես պրոֆեսիոնալ analytics կարող է ստեղծել իրական արժեքը». Ցուցադրել է բացասական Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված. Data Quality- ի չափանիշները Արդյունքների վերադառնալը Data Adoption- ի բաղադրիչները Ուսանելի թվային փոխանցման հասկանում է ավելի քան տեխնոլոգիաների տեղադրման համար, որպեսզի փոխանցվել են Cultural and Procedural Challenges: The resistance to change, siloed information, and the absence of a clear strategy are often the most significant barriers to becoming a data-driven organization. «Այս ամենամեծ բաղադրիչները են բաղադրույքները, բաղադրույքները եւ բացառիկ ռեժիմը», - ասում է Akpan- ը: «Այս ընկերությունները տեխնոլոգիաների մեջ ներդրում են, բայց անհանգստանում են մարդկանց եւ գործընթացների բաղադրույքները»: Նա ավելացրեց, «Մենք կարող ենք արագ հաղթել, ինչպիսիք են մանրամասների ավտոմատացումը կամ KPIs- ի բարելավումը: Ես օգնում եմ ստեղծել հավասարություն եւ հզորությունը устойчиво data-driven պրակտրաձայնային պրակտրաձայնի վրա». Այս պլաստիկը կախված է հուսալի նպատակների վրա, որոնք կարող են մանրամասել, օգտագործելով հաստատված Ապրանքներ, ինչպիսիք են սարքավորումներ, ինչպես նաեւ . Data Governance Metrics եւ KPIs Արդյունաբերական հարմարություններ Բարձր ճշգրիտությունը եւ օգտագործելիությունը Data analysis- ը պետք է լինի հագուստ եւ հասանելի: Technical accuracy without a clear, practical presentation limits the impact of insights, as stakeholders may be unable to interpret or apply the findings effectively. «Ես միշտ սկսում եմ վերջնական օգտվողի մեջ», - ասում է Akpan: «Technical ճշգրտությունը չի առեւտրային, բայց եթե գիտելիքները չի կարող հասկանալ կամ օգտագործվել, նրանք վայելում են ազդեցությունը». Նա դիզայնում է լուծումներ, որոնք methodologically sound, բայց intuitive, օգտագործելով ստուգման տեխնոլոգիաների հետ միասին տեսանյութերի գործիքների. «Այս dual focus ապահովում է, որ բաղադրիչները ոչ միայն հավատում են տվյալները, այլ նաեւ աշխատում է այն վրա», ասում է նա: Այս դիզայնը կարեւոր է մատակարարելու արժեքը, մի դիզայն կենտրոնական մոդելների, ինչպիսիք են , որը բացահայտում է օգտագործելի տվյալների արտադրանքի կարեւորությունը եւ փնտրում է բարձր հզորությունը . Data ROI Piramid- ը Data Downtime-ի ծախսերը Global Data Skills- ը Շնորհակալություն է, որ մասնագետների միջեւ փորձառույթների կախվածությունը վերլուծվում է, Akpan- ը գրել է ebooks- ում SQL- ի եւ տվյալների վերլուծության մասին, որպեսզի տեխնիկական գիտելիքները ավելի հասանելի են: Նրանք մատակարարել են հագուստ բաղադրույքները եւ ապահովել են գործառույթներ նրանց համար, ովքեր ցանկանում են ստեղծել իրենց տվյալների հզորությունը: «Այս բաղադրիչը ստացել է, որ հասկանում է մի վերականգնվող գործառույթների սխալը», ասում է նա: «Մարդ մասնագետները ցանկանում են օգտագործել տվյալները, բայց չկան հասանելի, ճշգրիտ ուսուցման սարքավորումներ». «Արդյոք, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են այդ ռեսուրսները օգնում նրանց ապահովել նոր ռեսուրսներ, համոզվածությամբ ավարտել նախագծեր եւ փոխանցել data-focused karriers- ում», ասում է Akpan. Օգտագործման գործիքների, ինչպիսիք են SQL- ը եւ Python- ը, կենտրոնական մաս է Modern Economy- ում, որը բացահայտվում է Հավատել է ինտերնետը. Business Analyst- ի գործառույթները, որոնք պետք է ապրել Data Analytics- ի ծրագրերի ROI- ի սարքավորումներ Data Modeling- ի ռեժիմիական ռեժիմներ Akpan- ի աշխատանքը բազմաթիվ միջազգային բիզնեսի համար նախագծի համար ներառում է մոդելային մանրամասների մանրամասները, որոնք օգտագործում են միասնական տվյալները բազմաթիվ մանրամասների կողմից, որոնք բացահայտել են նախընտրում անսահմանափակ մանրամասների մանրամասները «Այս բարձրագույն ճշգրիտությունը ցույց է տալիս, որ լվացքի վտանգները, որոնք նախընտրում են խոշորվել են», - հիշում է Akpan: Այս արդյունքը ուղղակիորեն ազդեց է կառավարման որոշումներներին: «Անհարկ է, որ այս տեսքը ազդեցել է կառավարման թիմը վերահսկել մատակարարների պայմանները եւ վերահսկել տրանսպորտային ռեժիմները, որը վերջապես պաշտպանել է միլիոնների աշխատող բիզնեսը», ասում է նա: «Անհարկ է, թե ինչպես հզոր տվյալների մոդելությունը կարող է ուղղակիորեն ձեւավորել պլաստիկ բիզնեսի արդյունքները»: Այս աշխատանքը սովորաբար ներառում է առաջադեմ մեթոդներ, ինչպիսիք են: եւ Արդյոք, պետք է գործառույթային նախընտրությունների արդյունավետ կառավարման. Driver- ի հիմնված մոդել Monte Carlo սմարթացիոններ Business Analyst- ի գործառույթը զարգանում է Business Analyst- ի գործառույթը լայնում է, քանի որ տվյալները ավելի ներգրավված են կազմակերպական ռեժիմիայում: Նրա գործառույթը փոխվել է պահանջների համատեղի հիմնական կենտրոնից ավելի ռեժիմիական գործառույթով, որը օգտագործում է analytics- ը նորարարության օգնելու համար: «Ապրանքային Analyst- ի գործառույթը առաջանում է հիմնականում պահանջների հավաքողից, որպեսզի այն ստանդարտ է analytics- ի եւ Innovation- ի,» ասում է Akpan- ը: Նա ասում է, որ analytics- ը այժմ պետք է միասին միասին միասին գործառույթներ, որոնք կարող են օգտագործել տվյալների գրասենյակության եւ predictive- ի հետ: «Ես տեսնում եմ, որ Business Analysts- ը աշխատում է տեխնիկական թիմերի եւ լուծողների միջեւ, այնպիսով, որ analytics- ը ոչ միայն պատասխանում է բիզնես հարցերի համար, այլեւ հզորում է նորարարությունը եւ մրցույթային հարմարավետությունը», - ասում է նա: Այս դիզայնը պահանջում է երկու հարցերի հզորությունը: Ծրագրի արժեքը եւ Հիմնական հոդվածներ Micro-econometric տեխնոլոգիաներ Strategic Liquidity Management- ը Ավելացնել emerging data trends Արդյունաբերական ինտերնետության, մեքենայի ուսուցման եւ իրական ժամանակի analytics- ի համատեղը շարունակվում է ստեղծել նոր հնարավորություններ ընկերությունների համար, որոնք կարող են կառավարել վտանգները եւ optimize գործառույթները: Այս տեխնոլոգիաների պատասխանատվություն ստանալը կարեւոր է իրենց ամբողջական հզորության օգտագործման համար: «Ես հատկապես վայելում եմ AI- ի, մեքենայի ուսուցման եւ իրական ժամանակի analytics- ի վերլուծությունը», - ասում է Akpan- ը: «Այս տեխնոլոգիաները վերլուծում են, թե ինչպիսիք են բիզնեսները առաջարկել հաճախորդների պահանջները, կառավարել ծախսերը եւ optimize գործառույթները». Երբ հավատում ենք, որ խնդիրները, ինչպիսիք են մոդելային ալյումինիաներ, documented , նա խոստանում է մատակարարել մանրամասներ, որոնք մատակարարվում են բաղադրիչների, ինչպիսիք են «Ես երջանիկ աշխատանքի մեջ պլանավոր եմ ներգրավել այդ դիզայնները, ստեղծելով scalable analytics platforms- ում, օգնել AI- ի հարմարավետ օգտագործման, եւ մատակարարել մասնագետներին, որոնք կարող են արդյունավետորեն օգտագործել այդ նորարարություններները», - ավելում է նա: Սա պահանջում է ուժեղ հիմնվածություն: . Risk in Generative AI- ը EqualAI Algorithmic Impact Assessment (AIA)-ը AI կառավարման կատարումը AKPAN- ի աշխատանքը ցույց է տալիս, թե ինչպիսիք են ինտերնետային գիտելիքների եւ բիզնեսի գիտելիքների համատեղը, որը կարեւոր է բիզնեսի զարգացման համար: Որպես օգտագործում է հզոր analytical frameworks- ը եւ օգնում է բիզնեսներին մուտքագրել թվային հզորությունը եւ գտնել նոր ճանապարհներ նորարարության համար:

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Չափազանց երկար; Կարդալ

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Ինչպես Daniel Akpan օգտագործում է տվյալները բիզնեսի փոխանակման համար

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps