Veri Analisti İş Tanımı Nasıl Yazılır

Farklı Analist Türleri

Bir veri analisti, stratejik iş kararlarını bilgilendirmek için büyük veri kümelerini toplayarak, düzenleyerek ve analiz ederek herhangi bir kuruluşta kritik bir rol oynar. Ancak analitik alanı giderek daha da uzmanlaştı ve hangi tür işlerde desteğe ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak, işe alacağınız analist türünü düşünmek isteyebilirsiniz.

• Veri Analisti. Klasik bir veri analisti, stratejik iş kararlarını bilgilendirmek üzere raporlar oluşturur ve analizler yapar. Bu rolde istatistik, SQL ve görselleştirme kavramlarında sağlam bir temel önemlidir.
• İş Analisti. Bir iş analisti, dahili iş süreçlerini iyileştirmek için veri araçlarından yararlanır. Bu rolde güçlü SQL bilgisi ve proje yönetim araçları önemlidir.
• İş Zekâsı Analisti. Bir iş zekâsı analisti de işletmenin sağlığını iyileştirmeye güçlü bir odaklanmaya sahiptir ancak veri analistiyle pek çok benzer işlevi paylaşır. Yine, bu rol için ayrıntılı SQL, proje yönetimi ve görselleştirme araçları bilgisi gereklidir.
• Veri Mühendisi. Veri mühendisleri, verilerin analiz edilmeye hazır olması için veriyi toplamak, depolamak ve dönüştürmek üzere veri altyapısını kurmaya odaklanır. Airflow gibi veri orkestrasyon araçları bilgisi ve güçlü programlama becerileri bu rolde faydalıdır.
• Analitik Mühendisi. Analitik mühendisi rolü, veri mühendisi ile veri analisti arasında bir hibrittir. Mühendisin rolü, veri hatları (pipeline) kurmak ve bilgiye dayalı iş kararlarını yönlendirecek analizler yapmaktır. dbt gibi araçların ortaya çıkmasıyla veri modelleme hiç olmadığı kadar kolaylaştı. Bir veri orkestrasyon aracına hâkimiyet ve güçlü SQL bilgisi bu rolün temelidir.
• Veri Bilimci. Bir veri bilimci, veri analistine benzer bir işleve sahiptir; işletmeyi ileriye taşıyan analizler hazırlar. Ancak bu rolün büyük bir bileşeni, kestirimsel analitik ve tahmin yöntemlerinden yararlanmaya dayanır. Çıkarımsal istatistik, makine öğrenmesi ve programlama konularında derin bilgi başarı için esastır.

Analist türünün dışında, tanımı yazmadan önce kendi iş modelinizi de düşünmeniz gerekir. Birçok veri analisti becerisi aktarılabilir ve sorumluluklar bir işten diğerine taşınsa da faaliyet gösterdiğiniz sektöre (sağlık, kamu, fintech vb.) bağlı farklılıklar olabilir.

Veri Analisti Sorumlulukları

Aşağıda, tipik bir veri analistinin temel rol ve sorumluluklarından bazılarını öne çıkardık. Yine, bunlar işletmenize, sektörünüze ve ekip yapınıza bağlı olarak farklılık gösterebilir. 

Temel Veri Analisti Sorumlulukları

Özünde, bir veri analistinin sorumlulukları üç sütun üzerine oturur: otomasyon, raporlama ve veri yönetişimi. Her birine biraz daha yakından bakalım. 

• Otomasyon. Bir veri analisti, tekrarlayan hareketler gerektiren görevleri sıklıkla otomatikleştirmeye çalışmalıdır. Bireysel düzeyde tasarruf edilen zaman, diğer projelere daha fazla zaman ayırmak demektir. Şirket düzeyinde ise bu, daha az israf ve daha fazla gelir akışı oluşturma potansiyeli anlamına gelir.
• Raporlama. Bu alan, bir veri analistinin işinin özüdür – analiz ve görselleştirme. Raporlama, şirketin temel performans göstergelerinden (KPI) raporlamadan içgörüleri görselleştirmeye ve bunları bir kitleye iletmeye kadar her şeyi kapsar.
• Veri yönetişimi. Atasözünün dediği gibi, "çöp girerse çöp çıkar." Kötü veriler üzerinde bir veri analistinin yapabileceği analiz sınırlıdır; bir noktadan sonra raporlar bozulmaya ve içgörüler hatalı hâle gelmeye başlar, bu da kötü iş kararlarına yol açar. Bir veri analistinin temel rolü, veri kalitesi sorunlarını belirlemek ve düzeltmektir. Bir veri yönetişimi programının diğer yönleri arasında dokümantasyonu iyileştirmek, veri varlıklarını etiketlemek ve sınıflandırmak ve iyi meta veri yönetimi uygulamaları geliştirmek yer alır.

Diğer Sorumluluklar

Bir veri analistinin üstlenebileceği diğer sorumluluklar şunlardır:

• Anlık (ad-hoc) veri sorularını yanıtlamak;
• Veri kullanıcıları için yetkinlik artırma oturumları sağlamak; ve
• Teknik borcu azaltmak (yani değer katmayan ve yalnızca analitik ortamı kalabalıklaştıran unsurlar)

Sektörler Arası Farklılıklar

Temel sorumlulukların dışında, veri analistleri çalıştıkları veya çalışmakta oldukları iş sektörüne göre uzmanlık(lar) geliştirebilir. İş bağlamı geliştirmek, bir veri analistinin hız kazanması için gereken süreyi kısaltmak ve sektörle ilgili konulara daha derinlemesine inmek gibi birçok avantaj sağlar. Ancak bir veri analistinin öz iş gereklilikleri bir sektörden diğerine radikal biçimde değişmez.

Finans veya sağlık gibi bazı sektörlerde, bir veri analisti finansal kayıtlar veya hasta kayıtları gibi daha spesifik veri türlerine odaklanabilir. Pazarlama veya e-ticarette bir veri analisti, müşteri davranışlarını ve eğilimlerini analiz etmekten sorumlu olabilir. Satışta ise bir veri analisti, bir satış hunisinin farklı aşamaları arasındaki dönüşüm oranlarıyla daha çok ilgilenebilir.

Veri Analisti Nitelikleri

Bir veri analisti, çeşitli farklı becerilere, bilgiye ve eğitime ihtiyaç duyar. Nasıl veri analisti olunur konusunu ayrı bir yazıda bulabilirsiniz. Deneyim doğru adayı bulmada büyük rol oynayabilse de birçok rol aşağıdakilerin bir kombinasyonunu gerektirecektir:

Eğitim

Bir veri analisti rolü için tipik bir önkoşul, nicel bir alanda (bilgisayar bilimi, matematik veya ekonomi) lisans derecesidir. Ancak çevrimiçi kaynaklar kullanarak kendi kendine öğrenme imkânı hiç bu kadar kolay olmamıştı. Örneğin, DataCamp çevrimiçi olarak tam entegre bir Veri Analisti Sertifikası sunuyor. Veri analitiğine geçiş yapmak isteyen herkese evinden temel analitik becerileri öğrenme şansı verir. Geleneksel olmayan geçmişe sahip adaylar için deneyim, projeler, portföyler ve çevrimiçi sertifikalar, adayın alandaki deneyim seviyesini değerlendirmek için harika yollardır.

Bilgi ve Araçlar

Sertifikalı olmak harika bir ilk adımdır. Ancak bununla bitmez. Bir veri analisti, kendisinden beklenen iş sorumluluklarını yerine getirebildiğini de göstermelidir. Bir e-tabloda koşullu biçimlendirme nasıl uygulanır? SQL'de LEFT JOIN ile RIGHT JOIN arasındaki fark nedir? Doğrusal regresyon modelinde en iyi uyum doğrusunun belirlendiği yöntem nedir? Bunlar, bilmeye hazır olmanız gereken veri analisti mülakat sorularıdır. Bu bölümde, bir veri analistinin araç setinde neler bulunduğuna bakıyoruz.

İstatistik ve Olasılık

Özellikle merkezi eğilim ve yayılma ölçüleri, doğrusal regresyon, doğrusal olmayan regresyon, örnekleme dağılımları, hipotez testleri vb. konularda sağlam bir istatistik ve olasılık temeli, analitik bir rolde çalışmak için şarttır. 

E-Tablo (Excel/Google Sheets)

Bir gün chatGPT dünyayı ele geçirebilir, ancak hâlâ pek çok iş e-tablolarda yapılıyor. İş dünyasında yaygın tercih edilen araç olduğundan, Excel veya Google Sheets konusunda sağlam bir bilgi geliştirmek faydalı olabilir. Bir e-tablo uzmanı olmak için E-Tablo Temelleri beceri yolumuza göz atın.

SQL

SQL, analitiğin ekmek teknesidir. Bir veritabanıyla iletişim kurmak, veri çekmek ve üzerinde analiz yapmak için kullanılan bir dildir. Teknik mülakatlar esas olarak bir veya birden fazla SQL sorusundan oluşur. Giriş veya tazeleme arıyorsanız, SQL'e Giriş Kursumuza göz atın.

Programlama

Daha ileri düzey analizler için, diğer analitik araçların boşluklarını doldurmak üzere bir betik dili işe yarayabilir. Python ve R, istatistiksel analizi ölçekli biçimde gerçekleştirmek için veri analistleri tarafından yaygın olarak kullanılır. Python için DataCamp'teki Python ile Veri Analisti kariyer yoluna bakın. R için R ile Veri Analisti kariyer yoluna göz atın.

Görselleştirme Araçları

Veriyi analiz etmek önemliyse, içgörüleri iletmek olmazsa olmazdır. Bir veri analisti, Microsoft Power BI, Tableau, Looker vb. gibi piyasada mevcut olan herhangi bir görselleştirme aracından yararlanır; analistlerin aşinalık düzeyi ise değişebilir.

Mühendislik Araçları

Data build tool (dbt) – analitik mühendisliği nispeten yeni bir kavram olsa da dbt, analitik dünyasını kasıp kavurdu. dbt, ETL (Extract-Transform-Load) yerine ELT (Extract-Load-Transform) kavramı üzerine inşa edilmiş bir araçtır ve veri ambarına zaten yüklenmiş verilere dayalı olarak veri dönüşüm sürecini kolaylaştırır. L

Git/Github – SQL betikleri, veri modelleri, çalışma kitapları vb. üzerinde yapılan değişikliklerin kaydını tutmak için kullanılan sürüm kontrol aracıdır. Tüm bilgiler, Git'i destekleyen platform olan Github üzerindeki depolarda merkezî olarak toplanır ve bir analitik ekip içinde daha iyi işbirliği sağlar.

İletişimsel Beceriler

Güçlü nicel beceriler geliştirmek önemli olsa da, aşağıdaki ve bir veri analistinde aranması gereken temel özellikler olan becerileri geliştirerek bütün resim tamamlanır.

• Fonksiyonlar arası işbirliği
• Proje yönetimi
• Belirsiz/karmaşık problemler üzerinde çalışma
• Detaylara dikkat

Veri Analisti İş Tanımı Şablonu

Aşağıda bir veri analisti rolü için iş tanımı şablonu bulunmaktadır. Metnin herhangi bir kısmını başlangıç noktası olarak kullanabilirsiniz, ancak şirket ihtiyaçlarınıza, iş koluna, destek aradığınız belirli projelere vb. göre mümkün olduğunca kişiselleştirdiğinizden emin olun. Daha iyi ve daha bilinçli adaylara ulaşmanın anahtarı kişiselleştirmedir.

İş Unvanı: Veri Analisti

Konum: [Şehir, Eyalet] / [Tamamen Uzaktan] / [Hibrit]

İş Tanımı:

Ekibimize katılmak üzere son derece yetenekli ve detay odaklı bir Veri Analisti arıyoruz. Bu rolde, kuruluş içinde içgörüler sunmak ve karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla büyük veri kümelerini toplamak, düzenlemek ve analiz etmekten sorumlu olacaksınız. Ayrıca bulgularınızı çeşitli paydaşlara iletmek için raporlar ve görselleştirmeler oluşturmaktan da sorumlu olacaksınız.

Sorumluluklar:

• Çeşitli kaynaklardan veri toplamak, temizlemek ve düzenlemek
• İstatistiksel analizler yapmak ve bulguları iletmek için raporlar ve görselleştirmeler geliştirmek
• Verideki eğilimleri ve örüntüleri belirlemek için fonksiyonlar arası ekiplerle çalışmak
• Temel performans göstergelerini izlemek için panolar ve otomatik raporlar oluşturmak
• Veri toplama, analiz ve raporlama için süreçleri ve sistemleri sürekli iyileştirmek

Nitelikler:

• [opsiyonel] İlgili bir alanda lisans derecesi (örn. Bilgisayar Bilimi, Matematik, İstatistik)
• Veri analisti veya ilgili bir rolde 2+ yıl deneyim. Alanda 2+ yıl deneyiminiz yoksa, lütfen geçmişte üzerinde çalıştığınız ilgili projeleri paylaşın.
• Güçlü SQL bilgisi
• veri görselleştirme araçları (örn. Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• İstatistiksel analiz yazılımlarıyla (örn. R, Python) deneyim artıdır
• Mükemmel problem çözme ve iletişim becerileri
• Bağımsız çalışabilme ve aynı anda birden fazla projeyi yönetebilme

Sonuç

Kaydedin, tıklayın ve yayınlayın. Tebrikler, artık kusursuz şekilde ifade edilmiş bir iş tanımını paylaştınız. Şimdi, açık pozisyona uygun eşleşmeyi bulmak için doğru adaylarla mülakat yapmanın zorlu kısmı başlıyor. En iyi yeteneklerle bağlantı kurmak için DataCamp'in Recruit platformuna göz atmayı unutmayın. İş arayanlar için, DataCamp'in Data Jobs platformunda açık pozisyonların bir seçkisini bulabilirsiniz.

Veri analizi ve kapsamı hakkında daha iyi bir anlayış mı istiyorsunuz? 'Veri analizi nedir' rehberimize bakın.