Структура команды Big Data: ключевые роли

11 декабря 2024Статьи

Работа с данными стала неотъемлемой частью функционирования большинства современных организаций. Доступ к данным открывает огромные возможности для развития: позволяет получить ценную информацию о клиентах и партнерах, продуктах и услугах, анализировать эффективность работы сотрудников и определять перспективы развития бизнеса. Благодаря работе с данными организации могут быстрее реагировать на изменения рынка и адаптироваться к новым условиям.

Большинство организаций уже давно поняли, что данные — это новый актив, благодаря управлению которым можно и активно развиваться, и эффективно расходовать свои ресурсы. Многие организации формируют департаменты по управлению данными, так как спрос на специалистов по работе с данными продолжает расти.

Несмотря на то, что обучающие центры выпускают большое количество специалистов, потребность в квалифицированных кадрах остается. Нужны специалисты, которые способны разбираться в смежных дисциплинах, а иногда даже и в предметной области. Сейчас недостаточно пройти курсы и изучить основные инструменты для аналитики данных (SQL, PostgreSQL, Python, A/B-тестирование и даже BI-аналитику), важно глубокое понимание предметной деятельности, развитые профессиональные и личностные компетенции.

В этой статье мы рассмотрим основные роли в команде по управлению данными. Нужно понимать, что в некоторых организациях один сотрудник может совмещать несколько ролей, а в других — наоборот, одну роль выполняют несколько специалистов. На сегодняшний день не существует универсального шаблона структуры команды по управлению данными: есть внутренние факторы, которые влияют на распределение ролей внутри организации. Каждая организация выбирает наиболее подходящие алгоритмы работы и формирует собственные бизнес-процессы.

Data Governance — это целостная стратегия управления корпоративными данными. C помощью методологии Data Governance организации извлекают максимальную ценность из данных.

Внедрение Data Governance приводит к большим переменам в организации: от установки новых технологий до модернизации устоявшихся процессов, что влечет за собой изменение корпоративной культуры и обновление внутренних норм. Для успешного проведения таких изменений требуется развитие новых компетенций и формирование новых ролей. Обширная область управления данными, которой занимается Data Governance, требует всестороннего подхода к созданию новых ролей и развитию необходимых умений.

Управление данными (Data Management) — это процесс организации и использования данных внутри компании, контроль за тем, чтобы они были доступны, актуальны, безопасны и полезны для организации.

Основные задачи команды по управлению данными — сбор, хранение, очистка, обработка и анализ данных.

Сбор данных — это первый этап работы с данными. Команда должна определить источники данных, разработать стратегии их сбора и интеграции. Этап может включать работу с различными системами управления базами данных, а также сбор данных из внешних источников, таких как социальные сети, интернет-магазины и другие онлайн-ресурсы.

Хранение данных: важно обеспечить надежное хранение данных, чтобы они были доступны для дальнейшего использования. Для этого используются различные подходы, включая облачные сервисы, локальные базы данных и гибридные системы хранения.

Очистка данных: данные часто содержат ошибки и неполную информацию. Команда по управлению данными проводит процесс очистки данных, удаляя дубликаты, исправляя ошибки и заполняя пропуски. Этот шаг важен для того, чтобы данные были точными и пригодными для дальнейшей обработки.

Обработка данных связана с повышением их ценности для организации. Этот этап включает в себя использование различных методов и инструментов для анализа данных: машинное обучение, статистический анализ и визуализация данных. Цель обработки данных — получение полезной информации, которая поможет принимать обоснованные решения.

Перспективы развития управления данными связаны с развитием технологий и изменением требований к данным. Сегодня организации стремятся автоматизировать процессы управления данными, используя искусственный интеллект и машинное обучение. Также растет интерес к обработке больших данных (Big Data) и использованию облачных сервисов для хранения и обработки данных.

Новые тенденции в управлении данными включают в себя развитие аналитических платформ, повышение безопасности данных и внедрение стандартов качества данных. Эти меры направлены на улучшение процессов управления данными и увеличение их ценности для бизнеса.

Роль: Директор по управлению данными (Chief Data Officer, CDO)

Директор по управлению данными отвечает за стратегическое управление данными компании. В его обязанности входит разработка и реализация стратегии управления данными, которая включает сбор, анализ, обработку и хранение данных для достижения бизнес-целей организации. Директор по управлению данными также занимается созданием и внедрением стандартов и политик в области работы с данными, обеспечивает их защиту и безопасность.

Требования к знаниям и образованию директора по управлению данными:

1. Высшее образование в области информационных технологий, математики, статистики или экономики.
2. Глубокие знания в области управления данными и аналитики данных, понимание современных технологий обработки и анализа больших объемов данных (Big Data), навыки проектирования и разработки систем управления данными, знание законодательства в области защиты персональных данных и других нормативных актов.
3. Минимум 5 лет опыта работы в сфере управления данными или на аналогичной должности.
4. Аналитическое и критическое мышление, умение работать в команде, лидерские качества, коммуникабельность, организаторские способности, умение принимать решения и брать ответственность.

Важно отметить, что роль директора по управлению данными может сильно различаться в зависимости от специфики бизнеса и отрасли, поэтому вышеприведенный список требований является ориентировочным и может корректироваться в зависимости от конкретных условий работы.

Более подробно можно посмотреть описание роли здесь.

Роль: Владелец данных (Data Owner)

Владелец данных несет ответственность за данные в организации. Его основные функции включают управление данными, защиту и использование их для достижения бизнес-целей компании.

• Управление данными: определение структуры данных, управление жизненным циклом данных, обеспечение целостности и точности данных.
• Безопасность данных: разработка и внедрение политики безопасности данных, контроль доступа к данным.
• Использование данных: совместная работа с аналитиками данных для определения стратегических направлений использования данных, внедрение технологий для анализа данных.
• Комплаенс и соответствие регуляциям: следование правилам и законам, регулирующим обращение с данными.
• Обучение сотрудников правильному использованию данных.
• Взаимодействие с внешними партнерами: согласование условий передачи данных третьим лицам.
• Мониторинг и отчетность: отслеживание использования данных, подготовка отчетов о деятельности, связанной с данными.
• Развитие культуры работы с данными, формирование культуры, основанной на уважении к данным и ответственном использовании информации.

Требования к знаниям и образованию владельца данных:

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий, математики или статистики.
2. Глубокое понимание принципов работы с большими объемами данных, знание технологий хранения и обработки данных, экспертиза в области информационной безопасности, навыки управления проектами и командой.
3. Сильные аналитические способности, ответственность и внимательность к деталям, коммуникабельность и способность работать в команде.

Роль владельца данных требует сочетания технических знаний, стратегического мышления и умения управлять людьми. Это ключевая позиция в любой организации, стремящейся эффективно использовать свои данные для принятия решений и роста бизнеса.

Роль: Руководитель программы BI

Руководитель программы BI играет ключевую роль в организации, координируя все аспекты проектов, связанных с системами Business Intelligence (BI). Эти проекты направлены на сбор, анализ и визуализацию данных для поддержки принятия стратегических решений.

• Стратегическое планирование: определение бизнес-потребностей и целей в области BI, разработка и согласование стратегического плана по внедрению и развитию BI-систем.
• Управление проектами: координация и контроль выполнения всех этапов проектов BI, планирование, бюджетирование и распределение ресурсов.
• Аналитика данных: работа с данными для выявления закономерностей и тенденций, построение моделей и отчетов для поддержки бизнес-аналитики.
• Техническая координация: выбор и интеграция программного обеспечения для BI, обеспечение совместимости и производительности BI-инфраструктуры.
• Обучение и поддержка пользователей работе с BI-технологиями, консультации по вопросам использования BI-решений.
• Мониторинг производительности и эффективности BI-проектов, подготовка отчетов о достигнутых результатах и дальнейших планах.
• Коммуникация и сотрудничество: взаимодействие с различными отделами и командами в организации, организация встреч и совещаний для обсуждения прогресса и проблем.
• Риски и контроль качества: идентификация и управление рисками, связанными с BI-проектами, контроль качества данных и результатов анализа.
• Непрерывное совершенствование: анализ и улучшение текущих процессов и практик, внедрение инноваций и лучших практик в области BI.

Требования к знаниям и образованию руководителя программы BI:

1. Высшее образование в области информатики, математики, статистики или бизнес-администрирования.
2. Глубокие знания в области анализа данных и BI-методологий, технические навыки работы с инструментами для сбора, анализа и визуализации данных, навыки управления проектами и опыт работы с Agile-методологиями.
3. Способность к стратегическому мышлению, высокий уровень организаторских способностей, коммуникабельность и умение работать в команде.

Роль руководителя программы BI требует комплексных знаний и навыков, охватывающих как технические аспекты, так и менеджмент проектов. Это важная позиция, которая помогает организации эффективно использовать данные для принятия обоснованных решений и достижения бизнес-целей.

Роль: Архитектор в команде управления данными

Архитектор в команде управления данными — это эксперт, который анализирует информационную инфраструктуру компаний, ведет корпоративную бизнес-модель и жизненный цикл данных, использует различные цифровые инструменты для создания инновационных решений в области хранения больших данных и управления ими. Архитектор отвечает за разработку стратегии работы с данными, которая включает сбор, хранение, обработку и анализ информации для принятия решений на основе данных. Основная задача архитектора заключается в максимальном структурировании потоков данных в компании, стандартизации подходов для построения или изменения модели данных, чтобы она удовлетворяла внутренним правилам и регламентам. Он инициирует создание Data Governance — политики управления данными внутри компании: с выстраиванием корректных паттернов, правильными документами, регуляторными принципами, процессами и сервисами.

Архитекторы Data Governance должны быть в курсе последних тенденций и инноваций в сфере управления данными для эффективного применения их в своей работе.

Условно можно выделить несколько направлений в этой должности:

• Архитектор данных;
• Архитектор интеграции данных;
• Data Solutions Архитектор;
• Архитектор BI.

Архитектор данных создает архитектуры баз данных, отвечает за централизацию данных и обеспечение целостности между различными источниками, за производительность в крупных распределенных системах и больших массивах данных, занимается проектированием каждого из логических слоев, понимает текущую архитектуру и созданную историю процессов, программирует, делает MVP задач, изучает текущие решения на рынке, общается с командами и специалистами, может проводить обучение.

Функционал роли архитектора данных:

• Управление данными и контроль за их качеством.
• Внедрение технологий и инструментов для анализа данных.
• Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных.
• Поддержка и развитие инфраструктуры данных.

Требования к знаниям и образованию архитектора данных могут варьироваться в зависимости от конкретной компании и сферы деятельности, но обычно включают следующее:

• Высшее образование в области информатики, математики, статистики или аналогичных дисциплин.
• Знание языков программирования и баз данных.
• Понимание принципов управления данными и опыт работы с большими объемами информации.
• Навыки аналитического мышления и способность решать сложные задачи.
• Коммуникативные навыки и умение работать в команде.

Архитектор интеграции данных занимается проектированием, реализацией и поддержкой систем интеграции данных между различными источниками и системами в организации. Основная цель работы архитектора интеграции данных заключается в обеспечении эффективного обмена информацией между различными подразделениями компании и внешними партнерами. Для этого он разрабатывает стратегию интеграции, выбирает необходимые технологии и инструменты, проектирует архитектуру системы, а также контролирует ее реализацию и поддержку.

Функционал роли архитектора интеграции данных:

• Анализ бизнес-процессов и потребностей в интеграции.
• Проектирование архитектуры интеграционных решений.
• Выбор и настройка инструментов интеграции.
• Реализация интеграционных проектов.
• Тестирование и поддержка интеграционных процессов.
• Мониторинг и оптимизация производительности системы интеграции.

Требования к знаниям и образованию архитектора интеграции данных:

• Высшее образование в области информатики, математики, инженерии или смежных областях.
• Глубокие знания в области интеграции и обмена данными.
• Знание современных технологий и инструментов интеграции (например, API, ETL, SOA).
• Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных.
• Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
• Способность к аналитическому мышлению и решению сложных задач.

Архитектор интеграции данных занимается проектированием, реализацией и поддержкой систем интеграции данных между различными источниками и системами в организации. Основная цель работы архитектора интеграции данных заключается в обеспечении эффективного обмена информацией между различными подразделениями компании и внешними партнерами. Для этого он разрабатывает стратегию интеграции, выбирает необходимые технологии и инструменты, проектирует архитектуру системы, а также контролирует ее реализацию и поддержку.

Функционал роли архитектора интеграции данных:

• Анализ бизнес-процессов и потребностей в интеграции.
• Проектирование архитектуры интеграционных решений.
• Выбор и настройка инструментов интеграции.
• Реализация интеграционных проектов.
• Тестирование и поддержка интеграционных процессов.
• Мониторинг и оптимизация производительности системы интеграции.

Требования к знаниям и образованию архитектора интеграции данных:

1. Высшее образование в области информатики, математики, инженерии или смежных областях.
2. Глубокие знания в области интеграции и обмена данными.
3. Знание современных технологий и инструментов интеграции (например, API, ETL, SOA).
4. Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных.
5. Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
6. Способность к аналитическому мышлению и решению сложных задач.

Архитектор решений / Data Solutions Архитектор отвечает за понимание требований бизнес-заказчика, целей и задач, «болей», понимание клиентского пути, выяснение нормативных ограничений и нефункциональных требований. После этапа сбора требований начинается процесс проектирования решений. Проектирование решений — это коллективная работа технических архитекторов, архитекторов данных, экспертов информационной безопасности, аналитиков, разработчиков и других специалистов, которые обладают более глубокой экспертизой: каждый в своем вопросе. Ключевым навыком выступает умение задавать правильные вопросы, чтобы максимально точно сформировать контекст. Результатом процесса проектирования должна стать архитектура решения — комплексный документ, описывающий реализацию на разных уровнях, включающий:

• контекстную или концептуальную архитектуру. Обычно это диаграмма, которая отражает верхнеуровневую реализацию: какие системы и приложения участвуют в решении, как они взаимодействуют и зачем. Также отражаются пользователи, их роли и их взаимодействия с приложениями;
• схему взаимодействия. Это более детальная архитектурная схема, включающая в себя конкретные компоненты систем, и направления, способы и протоколы взаимодействия между ними;
• описание API сервисов, которое содержит описание способа интеграции, модель передаваемых данных, а также SLA;
• модель данных, например, с использованием нотации UML;
• описание программного и аппаратного обеспечения с требованиями к лицензиям и «мощностям»;
• сетевую архитектуру: обычно представляется в виде схемы, описывающей используемые сетевые узлы, их адреса и расположение, протоколы и порты для взаимодействия;
• ADR (Architecture Decision Record), которые отражают причины, плюсы/минусы принятых архитектурных решений.

Архитектор решений не программирует и не реализует ничего «руками», но для этой роли важно иметь опыт работы с различными технологиями, знать архитектурные паттерны, применять основные нотации языков моделирования.

Архитектор BI (Business Intelligence) занимается проектированием, реализацией и поддержкой систем бизнес-аналитики в организации. Его главная задача — обеспечить сбор, обработку и визуализацию данных для поддержки принятия управленческих решений.

Функционал роли архитектора BI:

• Анализ бизнес-потребностей и определение целей проекта.
• Проектирование архитектуры BI-системы.
• Выбор и настройка инструментов BI (BI-платформ, средств отчетности и аналитики).
• Реализация BI-проектов.
• Разработка моделей данных и алгоритмов для анализа данных.
• Создание и поддержка BI-отчетов и дашбордов.
• Мониторинг и оптимизация производительности системы.

Требования к знаниям и образованию архитектора BI:

1. Высшее образование в области информатики, математики, статистики или смежных областях.
2. Глубокие знания в области бизнес-анализа и технологий BI.
3. Знание SQL и других языков программирования для работы с данными.
4. Опыт работы с BI-инструментами (например, Tableau, Power BI, QlikView).
5. Понимание методологий и методов анализа данных (OLAP, Data Mining).
6. Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
7. Способность к аналитическому мышлению и решению сложных задач.

Роль: Дата–инженер / Big Data Engineer

Дата-инженер реализует, тестирует и поддерживает инфраструктурные компоненты, проектируемые архитекторами данных. Его основная задача — создать систему, которая позволит эффективно обрабатывать и использовать данные для решения бизнес-задач. Роль инженера и архитектора может сочетаться в одном человеке, так как спектры навыков очень близки.

Функционал роли дата-инженера:

• Проектирование архитектуры данных.
• Разработка и внедрение ETL/ELT-процессов.
• Интеграция различных источников данных.
• Автоматизация, поддержка, доставка, извлечение, последующее преобразование, загрузка, обработка и сохранение данных. Интеграция различных источников данных.
• Написание кода, без которого невозможно построить пайплайн данных.
• Формирование различных фреймворков для работы с данными и анализа их качества.
• Настройка и поддержка серверов и баз данных.
• Работа с облачными платформами для хранения и анализа данных.
• Мониторинг и оптимизация производительности системы.

Требования к знаниям и образованию дата-инженера:

1. Высшее образование в области информатики, математики или смежных областей.
2. Глубокие знания в области разработки программного обеспечения и управления базами данных.
3. Опыт работы с конкретными физическими движками баз данных, ETL-процессами (Extract, Transform, Load), очередями сообщений, процессами по нормализации, трансформации, стандартизации, гармонизации, обфускации данных.
4. Знание SQL и других языков программирования для работы с данными (Python и Scala, Hive, Pig, Matlab, SAS, Python, Java, Ruby, C++, Perl).
5. Опыт работы с технологиями Big Data (Hadoop, Apache Spark, NoSQL базы данных).
6. Понимание методологий и методов анализа данных (OLAP, Data Mining).
7. Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
8. Способность к аналитическому мышлению и решению сложных задач.

Роль: Разработчик в команде управления данными (ETL-разработчик (Extract, Transform, Load)

ETL-разработчик занимается созданием и поддержкой процессов извлечения данных из различных источников, их преобразования и загрузки в целевую систему хранения. Очень часто дата-инженер выполняет подобные функции.

Функционал роли разработчика в команде управления данными:

• Разработка и поддержка ETL-процессов для интеграции данных между различными системами.
• Извлечение данных из баз данных, файловых систем, API и других источников.
• Трансформация данных для соответствия бизнес-требованиям и стандартам качества.
• Загрузка преобразованных данных в целевые системы, такие как базы данных, хранилища данных, аналитические платформы и другие.

Требования к знаниям и образованию разработчика в команде управления данными:

1. Высшее образование в области информационных технологий, математики или смежных областях.
2. Знание языков программирования (SQL, Python, Java).
3. Понимание принципов работы баз данных (Oracle, MySQL, PostgreSQL).
4. Опытработы с ETL-инструментами (Talend, Pentaho Data Integration, Informatica PowerCenter).
5. Знакомство с методами очистки данных и подготовки данных для анализа.
6. Умение работать с большими объемами данных.
7. Хорошие навыки коммуникации и умение работать в команде.
8. Способность быстро адаптироваться к новым технологиям и инструментам.

Роль: Разработчик модели данных

Разработчик модели данных отвечает за создание и поддержку структуры данных в рамках информационной системы организации, обеспечивает процесс так, чтобы данные были организованы таким образом, чтобы они могли эффективно использоваться для поддержки бизнес-операций и принятия решений.

Функционал роли разработчика модели данных:

• Анализ текущих бизнес-процессов и определение потребностей в данных.
• Проектирование логической и физической моделей данных.
• Определение схем баз данных, включая таблицы, индексы и отношения между ними.
• Обеспечение согласованности данных и устранение дублирования информации.
• Разработка правил и процедур для управления данными.
• Тестирование и оптимизация моделей данных.

Требования к знаниям и образованию разработчика модели данных:

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информатики или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области реляционных баз данных и SQL.
3. Опыт работы с системами управления базами данных (например, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL).
4. Знание методов проектирования баз данных (ER-диаграммы, нормальные формы).
5. Понимание концепций интеграции данных и управления мастер-данными (MDM).
6. Навыки работы с инструментами моделирования данных (ERwin, PowerDesigner).
7. Умение общаться с бизнес-пользователями и понимать их потребности.
8. Знакомство с принципами Agile и DevOps.
9. Желательно наличие сертификатов, подтверждающих квалификацию в области разработки моделей данных.

Роль: Разработчик аналитических/статистических отчетов

Разработчик аналитических/статистических отчетов занимается созданием и поддержкой отчетов, которые помогают организациям принимать информированные решения на основе данных. Эти отчеты могут включать анализ тенденций, прогнозирование будущих событий и оценку эффективности организаций.

Функционал роли разработчика аналитических/статистических отчетов:

• Создание аналитических отчетов на основе больших объемов данных.
• Разработка визуализаций данных для облегчения понимания информации.
• Использование статистических методов для анализа данных и выявления закономерностей.
• Подготовка рекомендаций на основе результатов анализа.
• Внесение предложений по улучшению процессов сбора и обработки данных.

Требования к знаниям и образованию разработчика аналитических/статистических отчетов:

1. Высшее образование в области статистики, экономики, математики или информационных технологий.
2. Глубокое знание статистических инструментов и методов (таких как R, SAS, SPSS, Matlab).
3. Опыт работы с аналитическими платформами (Tableau, QlikView, Power BI).
4. Понимание принципов работы баз данных и SQL.
5. Знание основных концепций визуализации данных (графиков, диаграмм, карт).
6. Навыки программирования (Python, JavaScript, VBA).
7. Умение интерпретировать результаты анализа и делать выводы.
8. Коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес-партнерами и пользователями.
9. Желательно наличие сертификатов в области аналитики данных.

Роль: Инженер машинного обучения (ML-engineer)

ML-инженер разрабатывает и внедряет алгоритмы машинного обучения для автоматизации задач и улучшения бизнес-процессов, работает над созданием и обучением моделей машинного обучения, используя большие объемы данных для достижения точных и надежных результатов. Инженер машинного обучения сочетает в себе навыки разработки ПО и моделирования, определяя, какую модель использовать и какие данные должны быть применены для каждой модели. Сильной стороной ML-инженера является знание теории вероятности и статистики. Все, что касается обучения, мониторинга и обслуживания модели, — задача инженера ML.

Функционал роли инженера машинного обучения (ML-engineer):

• Исследование и выбор подходящих алгоритмов и архитектур нейронных сетей.
• Разработка и реализация кода для создания и тренировки моделей машинного обучения.
• Работа с наборами данных для предварительной обработки и очистки данных перед обучением.
• Интеграция моделей машинного обучения в существующие приложения и сервисы.
• Мониторинг производительности и точности моделей в реальном времени.
• Документирование процесса разработки и результатов экспериментов.

Требования к знаниям и образованию инженера машинного обучения (ML-engineer):

1. Высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук или смежных областей.
2. Глубокие знания в области теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры.
3. Опыт работы с библиотеками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Keras).
4. Знание языка программирования (Python, Scala, Java) и скриптовых языков (R, MATLAB).
5. Владение SQL и навыками работы с базами данных.
6. Опыт работы с большими объемами данных и методами их обработки.
7. Понимание основных концепций искусственного интеллекта и глубокого обучения.
8. Умение работать с инструментами для визуализации данных (например, Plotly, Seaborn).
9. Хорошие навыки коммуникации и сотрудничества в команде.

Роль: Промт-инженер (Prompt Engineer)

Промт-инженер специализируется на создании, настройке и поддержке систем диалоговых интерфейсов, таких как чат-боты и голосовые помощники. Задача этого специалиста заключается в разработке естественных языковых моделей, интеграции их с платформами взаимодействия и обеспечении бесперебойной работы диалоговых систем.

Функционал роли промт-инженера (Prompt Engineer):

• Разработка и оптимизация моделей обработки естественного языка (NLP), включая генеративные и классифицирующие модели.
• Настройка и калибровка алгоритмов ответов на основе данных.
• Интеграция моделей NLP с платформой взаимодействия, такой как чат-боты или голосовые ассистенты.
• Мониторинг производительности и точности диалоговых моделей в реальном времени.
• Обратная связь с пользователями и внесение изменений на основе отзывов.
• Оптимизация производительности диалоговых сервисов.
• Документирование и ведение отчетности по результатам работы.

Требования к знаниям и образованию промт-инженера (Prompt Engineer):

1. Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения.
3. Опыт работы с фреймворками и библиотеками NLP (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Gensim).
4. Знание языков программирования (Python, R, Scala).
5. Понимание архитектуры и принципов работы чат-ботов и голосовых ассистентов.
6. Опыт настройки и оптимизации API и веб-сервисов.
7. Умение работать с большими объемами данных и методами их обработки.
8. Навыки анализа и интерпретации данных.
9. Коммуникационные навыки для эффективного взаимодействия с командой и клиентами.

Роль: Руководитель команды специалистов по аналитике больших данных (Big Data Analyst Team Lead) / Chief Analytics Officer

Руководитель команды специалистов по аналитике больших данных отвечает за управление командой аналитиков, работающих с большими объемами данных, организует работу команды, ставит задачи, контролирует выполнение проектов и обеспечивает качество результатов. Этого специалиста можно назвать экспертным «бизнес-переводчиком», который занимается преобразованием ожиданий бизнеса в анализ данных, ликвидирует пробел между data science и опытом в предметной области, действуя и как визионер, и как технический руководитель. Он обладает навыками data science и аналитика, знаниями программирования и предметной области, качествами лидера и визионера.

Функционал роли руководителя команды специалистов по аналитике больших данных:

• Формирование команды специалистов по анализу больших данных и управление ею.
• Планирование и организация работы команды.
• Распределение задач и контроль сроков выполнения проектов.
• Оценка и анализ результатов работы команды.
• Общение с заказчиками и участие в определении требований к аналитике.
• Развитие компетенций команды, проведение обучающих мероприятий.
• Обеспечение качества и точности данных, используемых в анализе.

Требования к знаниям и образованию руководителя команды специалистов по аналитике больших данных:

1. Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области анализа больших данных и машинного обучения.
3. Опыт работы с технологиями и инструментами для обработки больших данных (Hadoop, Spark, Kafka).
4. Знание SQL и скриптовых языков для работы с данными.
5. Понимание методов визуализации данных и построения дашбордов.
6. Навыки программирования на Python или других языках для анализа данных.
7. Умение работать с инструментами бизнес-аналитики (Power BI, Tableau).
8. Коммуникационные навыки для взаимодействия с командой и заказчиками.

Роль: Аналитик данных / аналитик больших данных (Big Data Analyst)

Аналитик данных собирает и обрабатывает необходимые данные, обеспечивает релевантность и подробность всех собираемых данных, ищет логические связи, проводит дескриптивный анализ, интерпретирует и визуализирует массивы данных, проводит различные эксперименты с данными, создает и проверяет гипотезы, которые помогают клиенту выявить факторы, представляющие интерес для организации, и принять решения.

Требования к знаниям и образованию аналитика данных могут варьироваться в зависимости от конкретной организации и сферы деятельности, но обычно включают следующее:

1. Высшее образование в области информатики, математики, статистики или смежных областей.
2. Глубокие знания в области управления данными и контроля качества.
3. Использования SQL в реляционных БД, Excel, R, Python, JavaScript, C/C+.
4. Опыт работы с инструментами для анализа и мониторинга данных (например, SAS, SPSS, R).
5. Умение работать с MPP-системами (базы данных с массово-параллельной архитектурой), такими как Arenadata DB, Greenplum, Vertica, Teradata и т. д.
6. Понимание методологий и методов анализа данных (OLAP, Data Mining, Data Warehousing).
7. Опыт работы с инструментами для анализа данных и управления ими (например, Hadoop, Apache Spark, IBM Cognos).
8. Умение оптимизировать запросы и работать с большими таблицами, распределенными файловыми системами (HDFS и S3) и сопутствующими инструментами (Spark, Hive, Impala, Hbase).
9. Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
10. Способность к аналитическому мышлению и решению сложных задач.

Аналитик качества данных занимается оценкой и улучшением качества данных в организации. Его основная задача — обеспечить достоверность, полноту и точность данных, необходимых для принятия управленческих решений.

Функционал роли аналитика качества данных:

• Определение критериев качества данных.
• Проведение аудита данных.
• Выявление ошибок и несоответствий в данных.
• Разработка рекомендаций по улучшению качества данных.
• Реализация мер по очистке и обогащению данных.
• Мониторинг и оценка эффективности мер по улучшению качества данных.

Аналитик мастер-данных (Data Master Analyst) занимается координацией и управлением всеми аспектами работы с данными в организации. Его основная задача — обеспечить согласованность, актуальность и доступность данных для всех подразделений компании.

Функционал роли аналитика мастер-данных

• Определение стратегии работы с данными.
• Координация проектов по сбору, хранению и обработке данных.
• Организация централизованного управления данными.
• Разработка политик и процедур для управления данными.
• Контроль соответствия данных нормативным требованиям и стандартам.
• Обеспечение доступа к данным и их безопасности.

Аналитик BI (Business Intelligence) занимается анализом данных для поддержки принятия управленческих решений. Его основная задача — интерпретировать данные и предоставлять полезную информацию для бизнеса. Аналитик BI в работе активно использует BI-инструменты (Tableau, Power BI, QlikView).

Функционал роли роли аналитика BI:

• Сбор и подготовка данных для анализа.
• Анализ данных с использованием различных методик (например, корреляционный анализ, кластерный анализ).
• Визуализация данных с помощью графиков, таблиц и дашбордов.
• Интерпретация результатов анализа и подготовка отчетов.
• Представление рекомендаций на основе анализа данных.
• Участие в разработке и внедрении BI-систем.

Роль: Дата-сайентист (Data Scientist)

Дата-сайентист занимается анализом данных и использованием статистических методов для поиска скрытых закономерностей и получения инсайтов, которые могут быть использованы для принятия стратегических решений в бизнесе. Этот специалист работает с большими объемами данных, разрабатывает и тестирует модели машинного обучения, проводит A/B-тесты и создает визуализации данных для облегчения понимания результатов.

Функционал роли дата-сайентиста (Data Scientist):

• Сбор, подготовка и очистка данных для анализа.
• Применение статистических и математических методов для анализа данных.
• Разработка и оценка моделей машинного обучения.
• Визуализация данных для представления результатов анализа.
• Интерпретация и объяснение полученных результатов.
• Составление рекомендаций на основе анализа данных.

Требования к знаниям и образованию дата-сайентиста (Data Scientist):

1. Высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук или аналогичных дисциплинах.
2. Глубокие знания в области статистического анализа данных и машинного обучения.
3. Опыт работы с языком программирования Python и библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib).
4. Знание методов очистки и обработки данных (ETL, data wrangling).
5. Опыт использования библиотек машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
6. Понимание основ визуализации данных (Plotly, Seaborn).
7. Навыки работы с базами данных и SQL.
8. Коммуникационные навыки для эффективного взаимодействия с бизнес-партнерами и коллегами.

Роль: Дата-стюард (Data Steward)

Дата-стюард занимается внедрением лучших практик эффективного использования данных и помогает продуктовым командам при реализации практик управления данных в вертикалях бизнеса, собирает и обрабатывает данные из всех возможных источников, формулирует критерии качества данных, анализирует отчеты и дашборды, текущие процессы управления данными в продуктовых командах, внедряет практики администрирования, процессы контроля качества данных и управления инцидентами, процессы описания данных и управления метаданными, разрабатывает процессы работы с нормативно-справочной информацией, внедряет процессы маппинга данных продуктовых команд на корпоративную модель данных. Дата-стюард отвечает за управление данными в организации, обеспечивая их качество, доступность и безопасность.

Функционал роли дата-стюарда (Data Steward):

• Разработка и внедрение политик и процедур управления данными.
• Координация работы с данными между различными подразделениями компании.
• Обеспечение качества данных путем мониторинга и контроля процессов их сбора, обработки и хранения.
• Регулярная проверка данных на соответствие законодательным и нормативным требованиям.
• Организация обучения сотрудников правилам работы с данными.
• Внедрение новых технологий и инструментов для управления данными и их защиты.

Требования к знаниям и образованию дата-стюарда (Data Steward):

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области управления данными и их безопасности.
3. Опыт работы с системами управления базами данных и ETL-процессами.
4. Знание методов и инструментов обеспечения качества данных.
5. Понимание законодательных и нормативных актов, связанных с защитой персональных данных.
6. Опыт работы с процессами и инструментами обеспечения качества данных, понимание происхождения и жизненного цикла данных моделей данных.
7. Знание практики DMBOK DAMA.
8. Навыки коммуникации и управления проектами.
9. Умение работать с большим объемом информации и анализировать ее.

Роль: Администратор баз данных (Database Administrator, DBA)

Администратор баз данных отвечает за управление ими, их обслуживание, безопасность, доступность и эффективность. Он выполняет задачи по созданию, настройке, резервному копированию и восстановлению баз данных, а также контролируют их производительность. Этот специалист знает базы данных изнутри, подбирает правильные параметры хранения данных, физические диски, подсказывает, какой индекс лучше выбрать (если он нужен), смотрит за распределением данных в узлах топологии, следит за метриками, мониторит базы данных, мигрирует legacy монолитные таблицы в партицированные и/или субпартицированные, оптимизирует запросы, интегрирует данные с холодным слоем данных и решает многие другие задачи.

Функционал роли администратора баз данных:

• Проектирование и создание баз данных.
• Настройка параметров и конфигурация баз данных.
• Резервное копирование и восстановление данных.
• Мониторинг и оптимизация производительности баз данных.
• Обеспечение безопасности данных и защита от угроз.
• Контроль доступа пользователей к базам данных.
• Решение проблем и инцидентов, связанных с базами данных.

Требования к знаниям и образованию администратора баз данных:

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области реляционных баз данных и SQL.
3. Опыт работы с системами управления базами данных (Oracle, MS SQL Server, MySQL, PostgreSQL).
4. Знание методов проектирования баз данных (ER-диаграммы, нормальные формы).
5. Навыки программирования на SQL и скриптовых языках (Python, Bash).
6. Понимание концепций интеграции данных и управления мастер-данными (MDM).
7. Знакомство с инструментами для администрирования баз данных (Toad, SQL Developer).
8. Коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнес-партнерами и пользователями.

Роль: Администратор моделей данных (Model Owner)

Администратор моделей данных отвечает за управление жизненным циклом моделей машинного обучения в организации, контролирует процесс разработки, внедрения и эксплуатации моделей, обеспечивает их соответствие бизнес-целям и требованиям, а также управляет их безопасностью и производительностью.

Функционал роли администратора моделей данных:

• Планирование и координация процесса разработки моделей машинного обучения.
• Управление жизненным циклом модели, включая сбор и подготовку данных, обучение, валидацию и развертывание.
• Обеспечение соответствия моделей требованиям регуляторных органов и внутренних стандартов организации.
• Мониторинг и анализ производительности моделей в производственной среде.
• Оценка и обновление моделей на основе новых данных и изменений в бизнес-среде.
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками данных и другими заинтересованными сторонами для улучшения моделей.

Требования к знаниям и образованию администратора моделей данных:

Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных дисциплин.

2. Глубокие знания в области машинного обучения и статистического анализа данных.
3. Опыт работы с фреймворками и библиотеками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
4. Знание методов обработки и подготовки данных (ETL, data cleaning).
5. Навыки программирования на Python, R или других языках для анализа данных.
6. Понимание принципов работы с большими данными и распределенными вычислениями.
7. Знакомство с методами проверки и оценки моделей (cross validation, ROC curve).
8. Коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнес-партнерами и командами разработчиков.

Роль: Администратор информационной безопасности данных (Information Security Data Administrator)

Администратор информационной безопасности данных отвечает за защиту данных организации от угроз и обеспечение их целостности, конфиденциальности и доступности, разрабатывает и внедряет стратегии информационной безопасности, контролирует выполнение политик и мер защиты, а также реагирует на инциденты безопасности.

Функционал роли администратора информационной безопасности данных (Information Security Data Administrator):

• Разработка и внедрение политик информационной безопасности.
• Управление доступом к данным и контроль прав пользователей.
• Аудит и мониторинг систем для обнаружения угроз.
• Расследование инцидентов информационной безопасности.
• Обучение сотрудников основам информационной безопасности.
• Внедрение и поддержка средств защиты данных (антивирусы, межсетевые экраны, шифрование).
• Проведение аудитов и проверок на соответствие стандартам и нормативным требованиям.

Требования к знаниям и образованию администратора информационной безопасности данных (Information Security Data Administrator):

1. Высшее образование в области кибербезопасности, компьютерных наук или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области информационной безопасности и защиты данных.
3. Опыт работы с системами и средствами защиты данных (firewalls, intrusion detection systems, antivirus software).
4. Знание методов криптографии и шифрования данных.
5. Навыки программирования на Python, Perl или других языках для анализа и обработки данных.
6. Понимание законодательных и нормативных актов, связанных с защитой персональных данных.
7. Сертификаты в области кибербезопасности (CISSP, CISA, CEH).
8. Коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнес-партнерами и пользователями.

Роль: Администратор BI (Business Intelligence)

Администратор BI отвечает за управление и развитие корпоративной платформы бизнес-аналитики, занимается установкой, настройкой и эксплуатацией BI-систем, а также обеспечивает доступность и удобство использования аналитической информации для всех заинтересованных сторон.

Функционал роли администратора BI (Business Intelligence):

• Установка и настройка BI-платформы (PowerBI, Tableau, QlikView).
• Интеграция данных из различных источников в BI-систему.
• Разработка и поддержание дашбордов и отчетов.
• Обеспечение безопасности данных и контроль доступа.
• Обучение пользователей работе с BI-инструментами.
• Мониторинг производительности и стабильности BI-серверов.
• Поддержка пользователей и решение возникающих проблем.

Требования к знаниям и образованию администратора BI (Business Intelligence):

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области бизнес-анализа и управления данными.
3. Опыт работы с BI-платформами (Power BI, Tableau, Qlikview).
4. Знание SQL и скриптовых языков для работы с данными.
5. Понимание принципов интеграции данных и ETL-процессов.
6. Навыки программирования на Python или других языках для анализа данных.
7. Знакомство с методами визуализации данных и построения дашбордов.
8. Коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнес-партнерами и пользователями.

Роль: Специалист по управлению метаданными (Metadata Manager)

Специалист по управлению метаданными отвечает за организацию и управление информацией о данных в организации, создает и поддерживает каталоги метаданных, обеспечивает их актуальность и доступность, а также помогает пользователям находить и использовать нужные данные.

Функционал роли специалиста по управлению метаданными:

• Создание и поддержка каталога метаданных.
• Обеспечение соответствия метаданных бизнес-потребностям и стандартам качества.
• Управление жизненным циклом метаданных.
• Интеграция метаданных из различных систем и источников.
• Разработка и внедрение политик и процедур управления метаданными.
• Обучение пользователей работе с метаданными.

Требования к знаниям и образованию специалиста по управлению метаданными:

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области управления данными и метаданными.
3. Опыт работы с системами управления базами данных и ETL-процессами.
4. Знание методов и инструментов обеспечения качества данных.
5. Понимание законодательных и нормативных актов, связанных с защитой персональных данных.
6. Навыки коммуникации и управления проектами.
7. Умение работать с большим объемом информации и анализировать ее.

Роль: Журналист данных (Data Journalist)

Журналист данных помогает разбираться в выводимых данных, перенося их в нужный контекст, занимается формулированием задач бизнеса и превращением результатов аналитики в наглядные истории. Этому специалисту необходим опыт в кодинге и статистике, он должен уметь презентовать идею владельцам бизнеса и быть представителем команды обработки данных для тех, кто не умеет работать со статистикой.

Функционал роли журналиста данных (Data Journalist):

• Сбор и анализ данных из различных источников.
• Использование статистических методов для обработки и анализа данных.
• Преобразование данных в интересный и понятный контент для презентаций и других материалов.
• Сотрудничество с дизайнерами для создания визуальных представлений данных.

Требования к знаниям и образованию журналиста данных (Data Journalist):

1. Высшее образование в области журналистики, компьютерных наук или статистики.
2. Глубокие знания в области статистического анализа данных.
3. Опыт работы с базами данных и инструментами анализа данных (SQL, Python, R).
4. Знание методов визуализации данных (Tableau, ggplot).
5. Навыки написания текстов и создания контента.
6. Коммуникационные навыки для общения с источниками и коллегами.

Роль: Аудитор данных (Data Auditor)

Аудитор данных отвечает за проверку качества и достоверности данных в организации, проводит аудит данных, выявляет ошибки и несоответствия, а также дает рекомендации по улучшению процессов управления данными.

Функционал роли аудитора данных (Data Auditor):

• Проверка данных на предмет ошибок, дублирования и других аномалий.
• Выявление и анализ причин ошибок в данных.
• Разработка и внедрение процедур для предотвращения ошибок в будущем.
• Отчетность о результатах аудита руководству и заинтересованным лицам.
• Консультирование по вопросам управления качеством данных.

Требования к знаниям и образованию аудитора данных (Data Auditor):

1. Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий или смежных дисциплин.
2. Глубокие знания в области управления данными и базами данных.
3. Опыт работы с системами управления базами данных и ETL-процессами.
4. Знание методов и инструментов обеспечения качества данных.
5. Навыки программирования на SQL и скриптовых языках.
6. Понимание законодательных и нормативных актов, связанных с защитой персональных данных.
7. Коммуникационные навыки для взаимодействия с руководством и пользователями.

Эксперт центра
Карташева Наталья