Почему для аналитиков важны инженеры данных?
На ранних этапах развития аналитической культуры в компании подготовкой данных часто занимаются аналитики. Но это приводит к тому, что аналитики всё меньше занимаются ожидаемой от них аналитикой и всё больше обработкой данных.
Компании в свою очередь не признают проблему и необходимость в инженерах данных. А они могли бы реанимировать ситуацию: взять на себя owner’ство над данными, объединить их в едином источнике, сделать data mart’ы, всё склеить, устранить расхождения. Это на порядок освободило бы аналитиков.
Пока такого специалиста нет, нужно выделять фиксированный процент времени аналитиков на работу над фундаментом, а не только делать ad-hoc'и. А также просить backend’ов и devops’ов вам помогать. Если нет экспертизы и понимания, что делать — спрашивать знакомых инженеров данных, руководителей аналитики, привлекать менторов.
Благодаря инженерам и работе над фундаментом – аналитики будут приносить больше инсайтов.
На ранних этапах развития аналитической культуры в компании подготовкой данных часто занимаются аналитики. Но это приводит к тому, что аналитики всё меньше занимаются ожидаемой от них аналитикой и всё больше обработкой данных.
Компании в свою очередь не признают проблему и необходимость в инженерах данных. А они могли бы реанимировать ситуацию: взять на себя owner’ство над данными, объединить их в едином источнике, сделать data mart’ы, всё склеить, устранить расхождения. Это на порядок освободило бы аналитиков.
Пока такого специалиста нет, нужно выделять фиксированный процент времени аналитиков на работу над фундаментом, а не только делать ad-hoc'и. А также просить backend’ов и devops’ов вам помогать. Если нет экспертизы и понимания, что делать — спрашивать знакомых инженеров данных, руководителей аналитики, привлекать менторов.
Благодаря инженерам и работе над фундаментом – аналитики будут приносить больше инсайтов.