Wie wird man ein Data-Mining-Analyst

Es wird erwartet, dass der globale Data-Mining-Markt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,9 % wachsen wird. Die Branche wird in den nächsten Jahren expandieren und sich weiterentwickeln und voraussichtlich von 546,2 Mio. $ jährlich im Jahr 2018 auf 1431,5 Mio. $ jährlich im Jahr 2023 ansteigen. Es wird erwartet, dass die Gehälter im Data Mining dem plötzlichen Anstieg der Nachfrage in der Branche entsprechen werden.

Die Aufgabe eines Data-Mining-Analysten besteht darin, Informationen in riesigen Datenspeichern zu durchforsten und dabei den inhärenten Wert und die Bedeutung dieser Informationen zu bestimmen. Sie nutzen ihr Wissen und ihre Erfahrung, um Informationsmuster zu interpretieren und Verbindungen zwischen Daten und organisatorischen Prioritäten zu finden.

Data-Mining-Analysten setzen statistische Software und Algorithmen ein, um wichtige Geschäftslösungen zu bewerten, zu untersuchen und zu entwickeln. Das bedeutet, dass Data-Mining-Spezialisten über fortgeschrittene technische Kenntnisse, Fähigkeiten zur Computerprogrammierung und fundierte Geschäftskenntnisse verfügen müssen, um die höchste Gehaltsstufe zu erreichen.

Warum hat der Markt ein so starkes Wachstum erfahren?

Das massive Wachstum des Data-Mining-Marktes ist auf zwei Gründe zurückzuführen: die Zunahme der Datenmenge und die Notwendigkeit für moderne Unternehmen, die verfügbaren Daten zu nutzen. Nordamerika und Europa haben eine Monopolstellung auf dem Data-Mining-Markt, da sie schon sehr früh in Big-Data-Tools investiert haben. Der asiatisch-pazifische Raum (APAC) wird jedoch mit einer erstaunlichen Rate von 17,3 % wachsen, was vor allem auf die Einführung von Data-Mining-Tools zurückzuführen ist.

Wenn sich dieser Trend fortsetzt, bedeutet dies, dass die Data-Mining-Branche eines der größten industriellen Wachstumsprojekte der modernen Geschichte darstellt. Diese deutliche Expansion ist eine perfekte Gelegenheit für Menschen, in ihre Zukunft zu investieren und eine neue Qualifikation zu erlernen, die extrem gefragt ist.

Gehälter für Data-Mining-Analysten je nach Erfahrung

Wie in allen Branchen richten sich die Gehaltserwartungen für Data Miner nach dem Grad ihrer Erfahrung. Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie gerade erst anfangen oder weniger als ein Jahr Erfahrung haben, mit einem deutlich geringeren Gehalt rechnen können als Ihre erfahrenen Kollegen.

Erfahrene Data Miner können im Vergleich zu ihren unerfahrenen Kollegen ein um 157 % höheres Einkommen erwarten, während Data Miner auf mittlerer Ebene etwa 45 % verdienen dürften. Da Data Mining ein hohes Maß an strategischer Geschäftsplanung beinhaltet, werden bei der Auswahl des richtigen Bewerbers auch andere Fähigkeiten berücksichtigt.

Datenanalysten, Statistikanalysten und SQL-Kenner haben eine viel größere Chance, die höchsten Gehälter zu erzielen, während Mitarbeiter der mittleren Ebene einen besseren Zugang zu Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten haben. Diejenigen, die gerade erst in die Branche einsteigen, haben die Möglichkeit, grundlegende Fähigkeiten und Kenntnisse von Grund auf zu erlernen – in einer Branche, die in den nächsten 10 Jahren Jahr für Jahr wachsen wird.

Kann ich ein Data-Mining-Analyst werden?

Moderne Unternehmen auf der ganzen Welt, die im Zeitalter der Digitalisierung tätig sind, erhalten täglich riesige Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen. Wenn diese Daten richtig untersucht, sortiert und gefiltert werden, können Unternehmen sie auf vielfältige Weise nutzen, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren, effektive, zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen und einen kundenorientierten Ansatz zu entwickeln.

Der Bedarf an hochqualifizierten Data Minern wächst, weil Unternehmen wertvolle Daten nutzen, um auf der Grundlage statistischer Analysen fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies bedeutet, dass es für junge Fachleute eine wachsende Chance gibt, Vordenker zu werden, ihre Karrierewege zu überdenken und kopfüber in eine Branche einzusteigen, der eine der größten Zukunftschancen vorausgesagt wird, die wir je gesehen haben.

Wie schaffen Data-Mining-Analysten konkret einen Mehrwert für Unternehmen?

Unternehmen sind immer auf der Suche nach neuen Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Geschäftsstrategien und zur Rationalisierung von Prozessen. Ohne Spezialisten wäre es für Unternehmen unmöglich, die riesigen Datenmengen sinnvoll zu nutzen. Analysten und Miner arbeiten gemeinsam daran, riesige Datenmengen zu interpretieren, die dem Unternehmen, das sie sammelt, unvergleichliche Einblicke und Möglichkeiten eröffnen.

Data-Mining-Analysten arbeiten mit dem gesamten Spektrum an Daten, das die Produkte, die Leistung und die Kunden eines Unternehmens umfasst. Die erfolgreichsten Data Miner erstellen Indikatoren, die Entscheidungsträgern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Data-Mining-Analysten liefern auch wichtige Erkenntnisse und Informationen, die Unternehmen zur Festlegung ihrer Marketingstrategie, ihres Produktentwicklungszyklus und zur Verbesserung ihrer Produktionsprozesse nutzen können.

Data-Mining-Analysten haben Zugang zu drei wichtigen Datentypen

Metadaten

Metadaten bedeuten einfach „Daten über Daten“. Der Begriff wird durch Datenbanken definiert, in denen andere Datentypen gespeichert sind, und durch die Bereitstellung von Informationen über diese Daten. Sie werden im Wesentlichen dazu verwendet, grundlegende Informationen über Daten zusammenzufassen und zu untergliedern, was die Nachverfolgung, Suche und Nutzbarkeit erleichtert.

Transaktionsdaten

Transaktionsdaten sind alle Daten, die Unternehmen täglich in den Bereichen Verkauf, Inventar, Betriebskosten und anderen Bereichen erfassen. Sie erfassen eine vollständige Aufzeichnung jeder Transaktion innerhalb eines bestimmten Zeitraums und dokumentieren Zeit, Datum, Ort, Preis, Kaufmethode und bezahlte Artikel in einem einzigen Transaktionsbericht.

Nicht-operative Daten

Zu den nicht-operativen Daten gehören komplexe Vorhersagen, statistische Daten und oszillierende Wellenformen, die in Umspannwerken wie digitalen Störungsschreibern und Temperatursensoren erfasst werden. Zu den nicht-operativen Daten gehören Fehlerdaten, Ereignisdaten und Geräteüberwachungsdaten.

Fazit

Der Bereich der Datenwissenschaft wächst und wird in absehbarer Zukunft weiter wachsen. Jeden Tag werden neue Möglichkeiten geschaffen, um die wachsende Nachfrage zu befriedigen, die Big Data für moderne Unternehmen bedeutet. Das Beste an der Arbeit eines Data-Mining-Spezialisten ist die Möglichkeit, in verschiedenen Branchen und Sektoren zu arbeiten.