डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं?

हमारे समाज के तीव्र डिजिटलीकरण और हर तरह के इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को अपनाने में बढ़ोतरी के परिणामस्वरूप डेटा में गुणात्मक वृद्धि हुई है। निकट भविष्य में इस प्रवृत्ति के धीमी होने के कोई संकेत नहीं दिखते। उल्टा, Internet of Things और 5G इंफ्रास्ट्रक्चर के अपेक्षित विस्तार के साथ, डेटा जनरेशन की रफ्तार और भी बढ़ने की संभावना है। 

इस पृष्ठभूमि में, कंपनियों को ऐसे डेटा प्रोफेशनलों की भारी जरूरत है जो मजबूत और भरोसेमंद डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर बना सकें और व्यापारिक निर्णय लेने में सहायता के लिए भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकें। 

उपलब्ध विभिन्न डेटा भूमिकाओं में, डेटा एनालिस्ट अत्यंत लोकप्रिय और अच्छे वेतन वाले होते हैं। Forbes के अनुसार, डेटा एनालिस्ट के लिए जॉब मार्केट उफान पर है, और इन प्रोफेशनलों के लिए भविष्य काफी उज्ज्वल दिखता है। 

तो, डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं? यहां, हम इस भूमिका का अन्वेषण करते हैं और देखते हैं कि वे हर डेटा विभाग के लिए तेज़ी से क्यों अनिवार्य बनते जा रहे हैं। अलग-अलग लेखों में, हमने डेटा एनालिस्ट कैसे बनें और डेटा एनालिस्ट इंटरव्यू प्रश्नों की तैयारी कैसे करें, यह बताया है।  

डेटा एनालिस्ट क्या है?

सामान्य तौर पर, एक डेटा एनालिस्ट डेटा एकत्रित करने, तैयार करने और विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार होता/होती है ताकि सार्थक इनसाइट्स निकाली जा सकें। 

डेटा एनालिस्ट के रोज़मर्रा के काम में कई तरह के दायित्व शामिल होते हैं—डेटा संग्रहण के लिए सिस्टम विकसित करना, प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा को साफ़ करना और विश्लेषण करना, रिपोर्ट बनाना, और स्टेकहोल्डर्स के साथ इनसाइट्स साझा करना।  

उनकी बहुमुखी प्रकृति को देखते हुए, डेटा एनालिस्ट का वर्णन करने के लिए अन्य जॉब टाइटल्स का उपयोग आम है, जैसे:

• बिज़नेस एनालिस्ट
• बिज़नेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट
• मार्केट इंटेलिजेंस कंसल्टेंट
• ऑपरेशंस रिसर्च एनालिस्ट 
• कम्पेटिटिव इंटेलिजेंस एनालिस्ट
• डेटा स्ट्रैटेजिस्ट

चाहे सटीक पदनाम कुछ भी हो, लगभग हर उद्योग—हेल्थकेयर और मार्केटिंग से लेकर लॉजिस्टिक्स और बायोलॉजी तक—डेटा एनालिस्ट के काम से लाभ उठा सकता है। यही डेटा एनालिस्ट की मांग बढ़ने के प्रमुख कारणों में से एक है।

डेटा एनालिस्ट बनाम डेटा साइंटिस्ट

उदीयमान डेटा प्रोफेशनलों में अक्सर डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के बीच के अंतर को लेकर भ्रम रहता है। यद्यपि दोनों भूमिकाओं के बीच स्पष्ट रेखा नहीं है—कंपनी के अनुसार, डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट समान प्रकार के कार्यों में शामिल हो सकते हैं—लेकिन काम की प्रकृति और डेटा उपयोग में विशेषज्ञता के स्तर को लेकर महत्वपूर्ण अंतर भी हैं। 

काम की प्रकृति के लिहाज से, डेटा एनालिस्ट की भूमिका खोजपरक और वर्णनात्मक होती है, जबकि डेटा साइंटिस्ट का प्रोफाइल अधिक प्रयोगात्मक माना जाता है। 

डेटा एनालिस्ट का फोकस प्रायः बड़े (स्ट्रक्चर्ड) डेटा कॉलम में पैटर्न ढूंढने, विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट बनाने, और इनसाइट्स संप्रेषित करने पर होता है। 

दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के दायरे में आने वाली तकनीकों के माध्यम से अनिश्चितताओं से निपटते हैं। इसमें आमतौर पर डेटा मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म विकसित करना शामिल होता है ताकि भविष्य के बारे में भविष्यवाणी की जा सके।

दोनों भूमिकाओं के लिए आवश्यक विशेषज्ञता के स्तर की बात करें, तो डेटा साइंटिस्ट को कभी-कभी डेटा एनालिस्ट का अधिक तकनीकी संस्करण माना जाता है। समग्र रूप से, डेटा साइंटिस्ट को उन्नत प्रोग्रामिंग और कंप्यूटिंग टूल्स में अधिक दक्ष होना चाहिए। साथ ही, चूंकि डेटा साइंटिस्ट डेटा मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म विकसित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं, उन्हें गणित और सांख्यिकी में मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है। 

नीचे दी गई तालिका में, आप डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट के बीच मुख्य अंतर पा सकते हैं: 

डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं? 

कई जॉब टाइटल्स के बावजूद, डेटा एनालिस्ट की मुख्य जिम्मेदारियों को आम तौर पर निम्नलिखित प्रोजेक्ट लाइफ साइकिल के अलग-अलग चरणों से संबंधित कार्यों में विभाजित किया जा सकता है:

स्रोत: DataCamp

 नीचे, हमने विस्तार से बताया है कि इस प्रक्रिया के दौरान डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं:

डेटा निष्कर्षण

डेटा एनालिस्ट अक्सर डेटा संग्रहण कार्यों में शामिल होते हैं। हालांकि, जहां डेटा साइंटिस्ट स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड दोनों डेटा से निपटते हैं—जिससे डेटा संग्रह के लिए आवश्यक तकनीकों की संख्या और जटिलता बढ़ जाती है—वहीं डेटा एनालिस्ट मुख्य रूप से स्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ काम करते हैं, जो आमतौर पर कंपनी के अपने रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत होता है।

डेटा तैयारी 

एकत्रित डेटा में अक्सर डुप्लिकेट, त्रुटियाँ, चरम मान और अन्य प्रकार की विसंगतियाँ होती हैं। कच्चे डेटा को विश्लेषण-तैयार डेटा में बदलने के लिए उसे एक सफाई प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है। डेटा एनालिस्ट त्रुटियाँ खोजने और उन्हें दूर करने के लिए डेटा का प्री-प्रोसेसिंग और सारांश बनाने में पर्याप्त समय बिताते हैं। आप हमारे ऑनलाइन कोर्स के साथ डेटा तैयारी प्रक्रिया के बारे में अधिक जान सकते हैं। 

डेटा एक्स्प्लोरेशन

डेटा साफ़ हो जाने के बाद, बारी आती है एक्स्प्लोरेशन की। इस चरण के दौरान, डेटा एनालिस्ट डेटा का अन्वेषण करते हैं, रुझानों और पैटर्न की तलाश करते हैं जो उन्हें विशिष्ट व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर सकते हैं। आप इस प्रक्रिया के लिए कई तरह के टूल्स का उपयोग कर सकते हैं, जैसा कि हमारा SQL में Exploratory Data Analysis कोर्स दिखाता है। 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग

विश्लेषण के परिणामों का संप्रेषण करना, डेटा एनालिस्ट के काम का एक अहम हिस्सा है। यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर किया जा सकता है जिन्हें डैशबोर्ड्स और प्रबंधन रिपोर्ट्स में संकलित किया जाता है, साथ ही उन टिप्पणियों के साथ जो एंड स्टेकहोल्डर्स के साथ साझा की जाती हैं। स्वयं-सेवा बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स, जैसे Tableau और Power BI, इस उद्देश्य के लिए आम तौर पर उपयोग किए जाते हैं। 

डेटा एनालिस्ट को किन कौशलों की जरूरत होती है?

डेटा एनालिस्ट बहुआयामी और बहुमुखी प्रोफेशनल होते हैं। उनकी जिम्मेदारियों की प्रकृति को देखते हुए, उन्हें तकनीकी कौशल और लीडरशिप कौशल का संतुलित सेट चाहिए। आप हमारे पूर्ण लेख में डेटा एनालिस्ट कैसे बनें के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं, लेकिन नीचे हमने वह ज्ञान रेखांकित किया है जिसकी आपको आवश्यकता होगी।

डेटा एनालिस्ट के तकनीकी कौशलों से शुरू करते हुए, हम निम्नलिखित को प्रमुखता दे सकते हैं:

प्रोग्रामिंग

डेटा एनालिस्ट अक्सर प्रोजेक्ट लाइफ साइकिल के हर चरण में प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करते हैं। डेटा साइंस के लिए दो सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाएँ Python और R हैं। 

ये अत्यंत लोकप्रिय भाषाएँ डेटा एनालिस्ट को बड़े डेटासेट संभालने और प्रासंगिक पैटर्न और रुझान खोजने के लिए तरह-तरह की डेटा तकनीकें लागू करने की सुविधा देती हैं। 

यदि आप इनमें से किसी भाषा से शुरुआत करना चाहते हैं, तो Python और R के कोर्स देखें।

डेटाबेस प्रबंधन

अधिकांश डेटासेट जिनसे डेटा एनालिस्ट निपटते हैं, रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत होते हैं। स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) उद्योग में रिलेशनल डेटाबेस से संवाद करने और उन्हें संशोधित करने की मानक प्रोग्रामिंग भाषा है। हर उदीयमान डेटा एनालिस्ट के टूलकिट में SQL होना चाहिए। 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

परिणामों को प्रभावशाली और सूझबूझ भरे तरीके से प्रस्तुत करना डेटा को क्रियात्मक निर्णय लेने में बदलने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन वह कला है जिसमें डेटा को ग्राफ़ और चार्ट जैसी दृश्य अभिव्यक्तियों में ढाला जाता है। 

कई टूल्स डेटा एनालिस्ट को शानदार विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में मदद करते हैं, जिनमें Python की लाइब्रेरीज़ जैसे matplotlib, R की लाइब्रेरीज़ जैसे ggplot2, और बिज़नेस इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर, जैसे Tableau और Power BI शामिल हैं।

सांख्यिकी और गणित

यद्यपि डेटा एनालिस्ट जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म से नहीं निपटते, उन्हें फिर भी सांख्यिकी और गणित की ठोस समझ होनी चाहिए। यह ज्ञान उपलब्ध विभिन्न डेटा तकनीकों को समझने और किसी विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए सर्वोत्तम टूल्स और तकनीकों का निर्धारण करने के लिए महत्त्वपूर्ण है। उतना ही, यह पृष्ठभूमि तकनीकी ऑडियंस के सामने डेटा परिणाम प्रस्तुत करते समय भी निर्णायक हो सकती है।

डेटा एनालिस्ट के लीडरशिप कौशलों की बात करें, तो कुछ आवश्यकताएँ शामिल हैं:

बिज़नेस की समझ

यदि आप उस डेटा को नहीं समझते जिसके साथ आप काम कर रहे हैं, तो डेटा एनालिस्ट के रूप में आपका काम उतना प्रभावशाली नहीं होगा। तकनीकी और कोडिंग कौशलों के अलावा, डेटा एनालिस्ट के पास एक हद तक बिज़नेस डोमेन विशेषज्ञता होनी चाहिए ताकि वे समझ सकें कि वे क्या कर रहे हैं।

जिस उद्योग या सेक्टर में आप काम कर रहे हैं—चाहे वह फाइनेंस हो, हेल्थकेयर, मार्केटिंग या अन्य—उसमें बिज़नेस समझ विकसित करना आपको डेटा का अर्थ निकालने और बेहतर विश्लेषण करने में मदद करेगा। यही एक कारण है कि हर कोई, अपने पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना, डेटा साइंस में स्वागत योग्य है।

संचार

हम पहले ही उल्लेख कर चुके हैं कि इनसाइट्स का संप्रेषण और प्रस्तुति, डेटा एनालिस्ट के काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। 

अधिक प्रभाव डालने के लिए, आपके इनसाइट्स को आपकी कंपनी के अलग-अलग विभागों और स्टेकहोल्डर्स द्वारा अच्छी तरह समझा जाना चाहिए। इसलिए, मजबूत लेखन और बोलने के कौशल डेटा एनालिस्ट के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति हैं। इसमें संचार के लिए अभिनव दृष्टिकोण और ढाँचे सीखना शामिल है, जैसे डेटा स्टोरीटेलिंग।

समस्या-समाधान

हर डेटा विश्लेषण एक प्रश्न से शुरू होता है। डेटा एनालिस्ट को डेटा के प्रति जिज्ञासु और अन्वेषक होना चाहिए। एक बार बिज़नेस प्रश्न तय हो जाने पर, डेटा एनालिस्ट को उन्हें उत्तर देने के लिए सबसे उपयुक्त डेटा तकनीकें खोजने में चतुर होना पड़ता है। यह डेटा विश्लेषण को चुनौतीपूर्ण बनाता है, लेकिन साथ ही मज़ेदार और पुरस्कृत भी। 

इस विषय को विस्तार से समझने के लिए हमारा आवश्यक डेटा एनालिस्ट कौशलों पर मार्गदर्शक पढ़ें।

डेटा एनालिस्ट कौन से टूल्स इस्तेमाल करते हैं?

डेटा एनालिस्ट विभिन्न टूल्स पर निर्भर रहते हैं जो उनके काम को अधिक सटीक और कुशल बनाते हैं। डेटा और मशीन लर्निंग टूल्स का परिदृश्य तेज़ी से विकसित हो रहा है, और विशिष्ट कार्यों से निपटने के लिए हर दिन नए टूल्स सामने आ रहे हैं। 

सभी को जानना संभव नहीं है, लेकिन यदि आपकी डेटा एनालिस्ट की भूमिका में आवश्यकता हो तो आपको नए टूल्स सीखने के लिए तैयार रहना चाहिए।

इसके बावजूद, कुछ टूल्स ऐसे हैं जिनका उपयोग लगभग सभी डेटा एनालिस्ट करते हैं। यदि आप डेटा एनालिस्ट के रूप में करियर शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो इन्हें सीखना एक बढ़िया शुरुआती बिंदु है।

• Python या R। डेटा साइंस में अपनाई जाने वाली प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएँ।
• Jupyter Notebook। कोड नोटबुक्स के लिए एक लोकप्रिय Integrated Development Environment, जो Python और R सहित कई अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं में लिखे जाते हैं
• SQL। रिलेशनल डेटाबेस से संवाद करने की मानक भाषा।
• Microsoft Excel। यह सबसे लोकप्रिय स्प्रेडशीट है और विभागों में व्यापक रूप से उपयोग होती है। 
• Tableau और Power BI। दो अग्रणी बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स। ये डेटा एनालिस्ट को इंटरैक्टिव, उपयोग के लिए तैयार डैशबोर्ड्स और रिपोर्ट्स बनाने देते हैं। 

डेटा एनालिस्ट का वेतन

डेटा एनालिस्ट की मांग बहुत अधिक है। डेटा एनालिस्ट्स को नियुक्त करने के लिए कंपनियों के बीच बढ़ती प्रतिस्पर्धा ने टैलेंट आकर्षित करने हेतु अधिक वेतन दरों को जन्म दिया है। 

जैसा कि हम अपने डेटा साइंस सैलरी लेख में तलाशते हैं, अमेरिका में औसत वेतन $70K है, जो $46K से $106K के बीच होता है—जो वरिष्ठता और लोकेशन सहित विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है।

डेटा एनालिस्ट ऑनलाइन कोर्स

अब जब आप जानते हैं कि डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं, तो इस उद्योग में करियर शुरू करने के कई तरीके हैं। कोई एक मार्ग ऐसा नहीं है जो हर स्थिति में सर्वोत्तम हो। सब कुछ आपकी व्यक्तिगत परिस्थितियों पर निर्भर करेगा। आपको खुद से पूछना चाहिए कि आप कितना पैसा और समय निवेश करना चाहते हैं, और किस प्रकार की शिक्षा आपकी जीवनशैली में बेहतर फिट बैठती है। 

डेटा एनालिस्ट बनने के लिए उपलब्ध विभिन्न मार्गों में, ऑनलाइन कोर्स शुरुआत करने के लिए एक बढ़िया, लचीला और किफायती विकल्प हैं। DataCamp में डेटा विश्लेषण से संबंधित शुरुआती से लेकर विशेषज्ञ स्तर तक के कई कोर्स हैं, जो आपको सुलभ तरीके से डेटा विश्लेषण की नींव सीखने में मदद कर सकते हैं। नीचे हम डेटा एनालिस्ट बनने के लिए तीन अलग-अलग लर्निंग ट्रैक्स प्रस्तुत करते हैं:

Data Analyst with Python (कोर्स सामग्री: 62 घंटे)

यह ट्रैक डेटा विश्लेषण के लिए Python प्रोग्रामिंग भाषा की बुनियादी बातों से शुरू होता है। बेसिक्स कवर करने के बाद, आप डेटा रैंगलिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों में गहराई से उतरेंगे। 

आप वेब, डेटाबेस और JSON फाइल्स जैसे अलग-अलग स्रोतों से डेटा सोर्स करना भी सीखेंगे। अंत में, यह ट्रैक एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस तकनीकों का अवलोकन देता है और रिलेशनल डेटाबेस और SQL के सिद्धांतों पर शिक्षार्थी को अपस्किल करता है।

Data Analyst with R (कोर्स सामग्री: 77 घंटे)

यह ट्रैक R प्रोग्रामिंग भाषा के साथ काम करने वाले डेटा एनालिस्ट के लिए आवश्यक प्राथमिक कौशलों पर केंद्रित है। यह tidyverse, ggplot और dplyr जैसे सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले R पैकेजों को कवर करने वाली व्यापक सामग्री प्रदान करता है। 

Python ट्रैक की तरह, यह कोर्स डेटा सोर्सिंग, मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन जैसे डेटा एनालिस्ट कौशलों की मध्यम समझ विकसित करने में मदद करता है। 

Data Analyst with SQL (कोर्स सामग्री: 41 घंटे)

यह करियर ट्रैक शिक्षार्थी को SQL Server, रिलेशनल डेटाबेस की अवधारणाओं, उनके डिज़ाइन और परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन की गहन समझ विकसित करने में मदद करता है।

निष्कर्ष

तो, डेटा एनालिस्ट क्या करते हैं? जैसा कि हमने देखा, वे डेटा को निकालने, तैयार करने, अन्वेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। इन कार्यों के भीतर, अनेक कौशलों की आवश्यकता होती है, और लगभग सभी उद्योगों की कंपनियाँ ऐसे डेटा प्रोफेशनल्स की तलाश में हैं जो बेहतर निर्णय लेने के लिए अपने डेटा का उपयोग कर सकें। 

यदि आप डेटा साइंस में प्रवेश करने पर विचार कर रहे हैं, तो डेटा एनालिस्ट की भूमिका संभवतः सबसे सुलभ है, क्योंकि इसमें गणित और उन्नत कंप्यूटिंग की उतनी ठोस पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं होती जितनी डेटा साइंटिस्ट के लिए होती है। आशाजनक लगता है, है ना?

अब समय है कि आप आगे बढ़ें और अपनी लर्निंग जर्नी शुरू करें। जब आप तैयार हों, तो हमारी Data Analyst Certification के साथ अपनी विशेषज्ञता सिद्ध करें और रिक्रूटर्स के बीच अलग पहचान बनाएं।