Πώς οι εργαζόμενοι μπορούν να αξιοποιήσουν τα Big Data

Τα Big Data (Mεγάλα Δεδομένα, στο εξής ΜΔ) δεν είναι απλώς μια τεχνολογική τάση της εποχής, αλλά μια κρίσιμη επιχειρηματική δυνατότητα που διαμορφώνει τη σύγχρονη αγορά εργασίας. Οι νέο-εντασσόμενοι (αλλά και οι ήδη ενταγμένοι στην αγορά εργασίας) εργαζόμενοι έχουν μια μοναδική ευκαιρία να αξιοποιήσουν την τεχνολογία, για να επιταχύνουν την ανέλιξη της καριέρας τους.

Αυτό το άρθρο εξετάζει πώς οι εργαζόμενοι μπορούν να αξιοποιήσουν τα ΜΔ, για να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους, να ενισχύσουν την επαγγελματική τους προοπτική και να διαφοροποιηθούν στον ανταγωνιστικό χώρο της εργασίας την παρούσα χρονική περίοδο.

Τα πλεονεκτήματα των «Μεγάλων Δεδομένων»

Καθώς οι επιχειρήσεις βασίζονται όλο και περισσότερο σε δεδομένα για να παίρνουν αποφάσεις, η γνώση και η δυνατότητα τη χρήσης τους μπορεί να αποτελέσει ισχυρό πλεονέκτημα για τους εργαζομένους. Έτσι η ικανότητα κατανόησης και αξιοποίησης των ΜΔ μπορεί να προσφέρει:

1.  Ικανότητα αξιόπιστης λήψης αποφάσεων: Με τη σωστή ανάλυση, οι ασχολούμενοι με τα ΜΔ μπορούν να εισηγούνται τη λήψη αποφάσεων, βάσει αντικειμενικών και ουσιαστικών στοιχείων, που μπορούν να αντλήσουν από πληθώρα πληροφοριών, ενισχύοντας έτσι την ικανότητά τους να συνεισφέρουν στην επιτυχή πορεία του οργανισμού τους (1).
2.  Διαρκή μαθησιακή προσαρμοστικότητα: Η γνώση των δεδομένων ανοίγει τον δρόμο για συνεχή επαγγελματική βελτίωση. Με τη χρήση σύγχρονων εργαλείων ανάλυσης, οι εργαζόμενοι μπορούν να παρακολουθούν καλύτερα την απόδοση των οργανισμών τους και να εισηγούνται την προσαρμογή των στρατηγικών τους, για να επιτευχθούν καλύτερα αποτελέσματα (2).
3. Διαφοροποίηση στην αγορά εργασίας: Η ικανότητα της χρήσης ΜΔ, σε συνδυασμό με τις παραδοσιακές δεξιότητες (skills), παρέχει συγκριτικό πλεονέκτημα στους εργαζόμενους, στη σημερινή ανταγωνιστική αγορά εργασίας 3 [που δεν πρέπει όμως να παρασύρονται από «σειρήνες» για «μοντέρνες καριέρες» ή/και «γρήγορα χρήματα» (trendy careers or/and quick money)].

Στρατηγικές για την αξιοποίηση της γνώσης των «Μεγάλων Δεδομένων»

Αυτό που κάνουν λοιπόν οι αναλυτές δεδομένων είναι να ερευνούν, να μεταφράζουν και να παρουσιάζουν τα ΜΔ, μετατρέποντας (όχι μόνο υπέρογκες ποσοτικά αλλά και) περίπλοκες πληροφορίες σε υλοποιήσιμες προτάσεις εκδήλωσης ενεργειών.

Για να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες που προσφέρουν τα ΜΔ, οι εργαζόμενοι μπορούν να ακολουθήσουν τις εξής στρατηγικές:

Επένδυση στη Γνώση

Να μάθουν να κατανοούν την εξέλιξη και τον κύκλο ζωής των νέων τεχνολογιών, όπως τα ΜΔ, ώστε να είναι σε θέση να επιλέγουν και να επενδύουν στα κατάλληλα εργαλεία(4). Συνεπώς απαιτείται η απόκτηση των παρακάτω τεχνικών δεξιοτήτων (technical skills):

• Γλώσσες προγραμματισμού: Python, R, SQL, για χειρισμό κι ανάλυση ΜΔ.
• Εργαλεία οπτικοποίησης: Tableau και Power BI, για μετατροπή των ΜΔ σε γραφικά.
• Υπολογιστικά φύλλα: Excel, για μικρότερα σύνολα δεδομένων και πιο γρήγορη ανάλυση.

Αυτές οι γνώσεις θα τους δώσουν τη δυνατότητα να ερμηνεύουν καλύτερα τα ΜΔ και να δημιουργούν αξιόπιστες αναφορές, για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.

Ανάπτυξη κριτικής σκέψης

Να αναπτύξουν την ικανότητα άντλησης αντικειμενικών και πραγματικά χρήσιμων δεδομένων κι όχι απλών στατιστικών στοιχείων, τα οποία, συνδυαζόμενα με τη χρήση επιστημονικών μεθόδων ανάλυσης, να βοηθούν στη λήψη των ενδεδειγμένων επιχειρηματικών αποφάσεων. (4)

Συνεπώς απαιτείται η απόκτηση των παρακάτω δεξιοτήτων συμπεριφοράς (soft skills):

• Κριτική σκέψη και ευχέρεια επίλυσης προβλημάτων.
• Επικοινωνιακές δεξιότητες, για προσέγγιση διαφορετικών ακροατηρίων.
• Δυνατότητα αφήγησης ιστοριών (story telling).
• Περιέργεια και συνεχής μάθηση.

Συνεργασία και δικτύωση

Να εμπλακούν άμεσα σε έργα που αφορούν στα ΜΔ και να συνεργαστούν με ειδικούς, που έχουν εμπειρία στην ανάλυση δεδομένων. Αυτό θα τους επιτρέψει να μάθουν γρηγορότερα και να ενισχύσουν τις αναλυτικές τους δεξιότητες προς όφελος της προσωπικής τους καριέρας αλλά και του οργανισμού που εργάζονται. (5)

Δυνατότητες καριέρας με προσανατολισμό στα «Μεγάλα Δεδομένα»

Η ανάπτυξη δεξιοτήτων στα ΜΔ μπορεί να ανοίξει τον δρόμο για ποικίλες επαγγελματικές ευκαιρίες. Μερικές από τις πιο δημοφιλείς θέσεις εργασίας, για όσους έχουν αυτές τις δεξιότητες, αντιστοιχούν στις εξής ειδικότητες (6):

• Αναλυτής Δεδομένων (Data Analyst): Υπεύθυνος για την ερμηνεία δεδομένων και την παροχή αναφορών που υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων.
• Επιστήμονας Δεδομένων (Data Scientist): Χρησιμοποιεί προηγμένες μεθόδους για την ανάλυση δεδομένων και την πρόβλεψη τάσεων.
• Διαχειριστής Μεγάλων Δεδομένων (Big Data Manager): Επιβλέπει την στρατηγική χρήση και τη διαχείριση μεγάλων δεδομένων σε έναν οργανισμό.

Επίσης, οι δεξιότητες στα ΜΔ μπορούν να οδηγήσουν σε πολλές άλλες ενδιαφέρουσες και σημαντικές επαγγελματικές ευκαιρίες, όπως Μηχανικός Δεδομένων (Data Engineer), Αρχιτέκτονας Δεδομένων (Data Architect), Μηχανικός Μάθησης Μηχανών (Machine Learning Engineer), Αναλυτής Επιχειρηματικής Ευφυΐας (Business Intelligence Analyst), Ειδικός Κυβερνοασφάλειας Δεδομένων (Data Security Analyst), κ.λπ.

Συμπέρασμα

Η ικανότητα των εργαζομένων να επεξεργάζονται και να αξιοποιούν τα ΜΔ αποτελεί σημαντικό προσόν στην αγορά εργασίας σήμερα. Με τις σωστές δεξιότητες και τη διάθεση για συνεχή μάθηση, οι εργαζόμενοι μπορούν να διαφοροποιηθούν στον χώρο εργασίας, να συνεισφέρουν ουσιαστικά στους οργανισμούς τους και να προετοιμαστούν για μια επιτυχημένη καριέρα στον σύγχρονο κόσμο των επιχειρήσεων.

* Οικονομολόγος, οικονομικός αναλυτής

Βιβλιογραφικές Αναφορές

1. Davenport, T. H., & Dyché, J. (2013). Big Data in Big Companies. International Institute for Analytics. Aνακτήθηκε στις 16/8/24, από https://www.iqpc.com/media/7863/11710.pdf

2. Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley. Ανακτήθηκε στις 17/8/24, από https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781119278825.ch23

3. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Hung Byers,
A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
Ανακτήθηκε στις 16/8/24, από https://www.researchgate.net/publication/260480165_Big_Data_The_Next_Frontier_for
_Innovation_Comptetition_and_Productivity

4. Gartner (2020). Gartner's Hype Cycle for Emerging Technologies. Gartner. Ανακτήθηκε στις 17/08/24, από
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for- emerging-technologies-2020

5. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media. Ανακτήθηκε στις 17/8/24, από
https://www.researchgate.net/publication/256438799_Data_Science_for_Business

6. McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big Data: The Management Revolution. Harvard Business Review. Ανακτήθηκε στις 16/8/24, από https://hbr.org/2012/10/big-data-the- management-revolution