Navigera i datakomplexitet

Innan verksamheten kan fatta datadrivna beslut eller ens börja prata om att bli AI-native, finns det flera steg och roller som behöver samspela. Tänk dig att data är en rörledning/pipeline där många personer jobbar på olika ställen så att verksamheten kan dra nytta av resultatet.  Bland de tre vanligaste rollerna som är involverade i dataresan finns ofta överlapp i ansvarsområden och kompetens, vilket skapar förvirring. Förenklat  kan dataflödet beskrivas så här:

Steg 1: Organisera data

En Data Engineer är arkitekten bakom dataflödet. Rollen handlar om att designa, bygga och underhålla pipelines som laddar rådata från flera olika källor till ett ställe. Här städas data (t.ex radera dubbletter, formatera osv), så att data är redo för analys och insikter. En Data Engineer säkerställer att data är tillgänglig för rätt personer och av hög kvalitet.

Steg 2: Förklara data

En Insights Analyst (eller också kallad Data Analyst) tar vid där Data Engineer lämnar och använder data för att analysera, visualisera, rapportera och förklara historisk data för affärssidan och ge rekommendationer till dem. Ofta sker det genom BI-verktyg såsom PowerBI eller Qlik och ad hoc-analyser. Rollen kan i praktiken delas upp i tre delar eller ansvarsområden: 

• Analytics Engineer:  Bygger den analytiska strukturen för konsumtion genom att fokusera på att transformera och modellera den tillgängliga datan inom datalagret (t.ex. skapa data-marts och aggregerade tabeller, konsekvent namngivning, skapa metrics) för att optimera dataflödet specifikt för BI-verktyg och snabb analys.
• BI Developer: Ansvarar för att skapa dashboards och rapporter genom att visualisera KPI:er (Key Performance Indicators).
• Business Analyst: Jobbar verksamhetsnära och ansvarar för att tolka och förklara insikter och trender samt kommunicera rekommendationer till affärssidan.

Steg 3: Modellera data

En Data Scientist använder också data som en Data Engineer tillgängliggör. Men till skillnad från en Data Analyst försöker en Data Scientist att utveckla modeller och AI för att skapa prediktiva insikter eller för att göra djupgående klassificeringsanalyser som exempelvis Fraud Detection.

Framgångsrika datateam: När alla roller samverkar

Ett dataflöde funkar bra när det finns en komplett datakompetens som samarbetar, från engineering till analys, som möjliggör digital transformation. Det, tillsammans med en bra data governance och datastrategi, möjliggör att verksamheten kan tolka sin data.

Mer om Data Analytics

Själva kärnan i vårt arbete är vår passion för att dela med oss och vår ständiga vilja att lära och utvecklas. På Softhouse vill vi inte bara hänga med – vi vill leda vägen. Genom att testa, lyssna och dela våra insikter bygger vi en AI-driven framtid där människan fortfarande är kärnan i varje lösning.

Vill du veta mer om Data Analytics? Ladda ner vår guide ”5 steg – från odigitaliserad till AI-driven” eller vår komprimerad guide och introduktion till ”Data Analytics”: