So werden Sie ein Data Analytics Manager
Data Analytics steht an vorderster Front der Unternehmensführung. Daten sind die Sprache des Wachstums: vom Verständnis und der Anpassung an Geschäftstrends bis hin zur Formulierung relevanterer HR-Strategien, um die richtigen Mitarbeiter für ein Unternehmen zu gewinnen. Daten sind die Grundlage für die Optimierung von Prozessen, die Verbesserung von Produkten, das Verständnis der Marktkräfte und die Führung eines besseren Unternehmens.
Bei Strategien für den Umgang mit Daten kommen Data Analytics Manager ins Spiel. DAMs sind führend in diesem schnelllebigen Bereich und bieten Datenanalyseteams Anleitungen, um Daten aus bestimmten Bereichen besser zu beziehen, das Unternehmensmanagement zu unterstützen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Daten zu haben ist eine Sache, aber die Daten gut zu nutzen ist eine andere. Dies ist die Essenz des Data Analytics Managements – effektive Nutzung von Daten im Change Management; Die Verbesserung von Systemen und die Schaffung von Wachstum sind die Markenzeichen eines guten Data Analytics Managers. Dies bedeutet, ein fundiertes Wissen über Unternehmensziele und Geschäftsziele zu haben und Daten effizient zu nutzen, um diese zu erreichen. Dies bedeutet, zu verstehen, welche kurz- und langfristigen Ziele Daten erreichen können und wie sich die effektive Interpretation von Daten auf die Entscheidungsfindung im Unternehmen auswirken kann.
Schritt 1 – Holen Sie sich die richtige Basiserfahrung
Data Analytics Manager können aus einer Vielzahl von beruflichen Hintergründen kommen, aber auf Führungsebene ist es wichtig, sich der Datenwissenschaft, Informatik und Nischengeschäftspraxis bewusst zu sein.
Unsere Beratung besteht darin, eine Bildungsgrundlage zu suchen, die die tägliche Rolle eines Datenanalysten ergänzt, und beim Übergang ins Management höhere Qualifikationsniveaus wie einen Master-Abschluss in Betriebswirtschaft, Management, Daten- oder Softwareentwicklung anzustreben. Erfahrung in aufstrebenden Bereichen wie der Blockchain-Analyse sind auch Fähigkeiten, die sehr gefragt sind, und wie wir unten diskutieren, können Bootcamps ein flexibles System zur Verbesserung der Fähigkeiten bieten, um das weitere Studium in diesem Bereich zu unterstützen.
Schritt 2 – Zertifizierungen
Um als Data Analytics Manager arbeiten zu können, benötigen Sie einige Zertifizierungen in Datenanalyse und idealerweise in der Unternehmensführung. Dies bedeutet Kompetenzen in allen Bereichen, von Structured Query Language (SQL) über Python und Regressionsanalyse bis hin zur Datenoptimierung. Dies kann durch Weiterbildung oder Berufserfahrung erfolgen, und als solches gibt es unzählige Möglichkeiten, ein Senior Data Analyst zu werden.
Eine Zertifizierung durch die CompTIA Data+ Zertifizierung ist ein guter Ausgangspunkt. Obwohl es keine Voraussetzungen für den Beginn des Kurses gibt, werden ein solides Verständnis der oben genannten Programmiersprachen und einige Erfahrung auf diesem Gebiet empfohlen.
Andere Analytics-Kurse von Google, CareerFoundry, Springboard und vielen mehr bieten Bootcamps und strukturierte Lernprogramme, um Ihr Datenanalysewissen zu unterstützen, von dem Sie Zertifizierungen erhalten.
Weitere Zertifizierungen, wie Masterstudiengänge in Business Management und Computer Science, werden als gute Themen für Data Analytics Manager hervorgehoben.
Schritt 3 – Achten Sie auf aufkommende Trends
Daten sind unglaublich trendorientiert. Das bedeutet, dass Data Analysis Manager der Datenkurve in jeder Hinsicht voraus sein müssen.
KI, Datensicherheit, Visualisierung und Datenqualität im Griff zu haben, muss mit einem Interesse und einer Sichtweise auf prädiktive Analyse, Echtzeitdaten, Automatisierung … weiter und auf der Liste geht. Neue Trends in der Datenanalyse werden ein weiterer Maßstab für Ihre Management-Referenzen sein.
Erfahren Sie mehr über Karrieren im Data Analytics Manager.
Die folgenden Artikel behandeln die Stellenbeschreibung, Tipps zum Aufbau von Lebensläufen, Gehalt und Bezahlung und mehr:
Data Analytics Manager Stellenbeschreibung und -profil, Qualifikationen, Fähigkeiten und Anforderungen, Tipps zum Aufbau von Lebensläufen, Gehalt und Bezahlung usw.
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