Dlaczego ten zawód?
- Eksperci z obszaru analizy predyktywnej będą coraz częściej poszukiwani przez sektor bankowy
- Udział w ciekawych projektach dotyczących modelowania zachowań klientów
- Szansa na karierę w dużych, międzynarodowych przedsiębiorstwach
Wraz z eksplozją ogromnej liczby danych, do których mamy dostęp dzięki dynamicznemu rozwojowi nowych technologii, organizacje powinny w maksymalnym stopniu wykorzystać ich wartość. Obecnie jednym z najważniejszych wyzwań jest zrozumienie i przewidywanie zachowań ludzi, zapisanych w dużej liczbie danych, którymi dysponują przedsiębiorstwa.
– Widziałem kiedyś grafikę, która przedstawiała kopalnię, a w niej mężczyznę przesiewającego złoto przez sito. Ten obraz można by zestawić z czasami nam współczesnymi. Kiedyś wnioski wyciągano z prostych zestawów danych, a obecnie ilość informacji jest ogromna. Możliwość wyciągnięcia z tego wniosków, przynajmniej w mojej opinii, to unikalna kompetencja. Jak w przypadku wspomnianej grafiki – zamiast przeczesywania koryta rzeki, w którym poszukujemy złota, przyglądamy się informacjom, które w przyszłości mogą okazać się cenne i zapewnić naszym klientom lepsze usługi, ofertę szytą na miarę czy przewagę konkurencyjną – wyjaśnia Tomasz Wróbel, Dyrektor Departamentu Aplikacji Centralnych w ING Banku Śląskim.
Analiza predyktywna jest dziedziną, której znaczenie i powszechność zastosowania gwałtownie rośnie. Pod tym pojęciem kryje się proces wykorzystujący dostępne techniki analizy statystycznej i modelowania w celu odkrycia prawidłowości, powiązań oraz korelacji w danych i na ich podstawie tworzenia predykcji, czyli przewidywania realizacji zjawisk losowych. Proces analizy może dotyczyć takich zachowań, jak reakcje klientów na kampanie marketingowe w mediach, decyzje zakupowe, rezygnacja z produktu i przejście do konkurencji lub zagrożenia związane z nadużyciami.
Z rozwiązań tego typu korzystają zarówno organizacje rządowe, jak i prywatne. Przykładowo, w obszarze bankowości dzięki rozwiązaniom analizy predyktywnej można przewidzieć niebezpieczeństwo wyłudzeń przy płatnościach kartą kredytową, w obszarze ubezpieczeń zredukować koszty dzięki przewidywaniu roszczeń szkodowych, a w handlu zwiększyć przychody dzięki analizie koszyka zakupów.
– Możemy wyróżnić dwa nadrzędne obszary, w których analiza predyktywna ma zastosowanie. Pierwszym z nich jest customer intelligence, czyli próba modelowania zachowań i potrzeb klientów, zarówno tych już korzystających z usług bankowych, jak i potencjalnych, którym można by zaoferować produkty bankowe – podkreśla Tomasz Wróbel. – Drugim obszarem jest temat ryzyka, i to pojęty zarówno bardziej „klasycznie” jako ryzyko kredytowe, jak i szerzej – jako ryzyko powiązane z transakcjami, komunikacją sieciową, transferami w sieci oraz niespodziewanymi ruchami. Zastosowanie analizy predyktywnej wydaje się zatem bardzo szerokie – służy ona zarówno do wykrywania anomalii, jak i analizy sytuacji o znanych nam cechach.
Reasumując, analityka predyktywna świetnie się sprawdza m.in. w analityce klienta oraz analityce zagrożeń.
Profil i zakres obowiązków
Aby rozpocząć karierę w obszarze analizy predyktywnej, należy ukończyć studia matematyczne, statystykę, ekonometrię lub informatykę. Głównym zadaniem analityków jest budowa modeli predyktywnych w oparciu o dużą ilość danych, dlatego do podstawowych wymagań na tym stanowisku zalicza się znajomość obsługi specjalistycznych programów.
– W banku analitycy predyktywni pracują na dużych zbiorach danych. W praktyce taki specjalista ma do dyspozycji cały klaster hadoopowy, czyli wielką infrastrukturę służącą do przechowywania dużych, niekoniecznie ustrukturyzowanych zbiorów danych. Ponadto, w naszej pracy używa się języka programowania Python albo oprogramowania do analizy danych Visual Analytics firmy SAS – dodaje Tomasz Wróbel.
Analitycy starają się zdefiniować zależności pomiędzy danymi, przewidzieć trendy na ich podstawie oraz dostarczyć wiedzy za pomocą technik statystycznych, matematycznych i rozpoznawania wzorców. Dlatego w tym zawodzie tak ogromne znaczenie ma z jednej strony dokładność i skrupulatność, a z drugiej – umiejętności interpersonalne, aby w jasny i przejrzysty sposób przekazać swoje wnioski innym działom.
Perspektywy rozwoju
Kariera analityka predyktywnego zaczyna się w korporacji, ponieważ duże, międzynarodowe organizacje mogą zaoferować przyszłym specjalistom ciekawe perspektywy zawodowe.
– To tutaj zdobywa się pierwsze szlify w zawodzie, uczy się pozyskiwania danych i stara się rozumieć przebieg procesu analitycznego. Później następuje etap pogłębienia wiedzy z poszczególnych obszarów. Świetnym przykładem jest jeden z naszych pracowników, który jeszcze studiuje i dobrze sobie radzi, nie posiadając specjalistycznej wiedzy. Na początku liczy się pracowitość oraz kreatywność, konieczna, by zwizualizować i wymodelować pewne zachowania. Z czasem ten pracownik zacznie przyswajać coraz więcej wiedzy dziedzinowej z różnych obszarów, która pozwoli mu lepiej interpretować hipotezy oraz walidować dane – podsumowuje Tomasz Wróbel.