Dataanalys: IT-branschens sexigaste område
Harvard Business Review har utsett dataanalys till ”2000-talets sexigaste jobb”. TMC öppnade en ny dataanalysavdelning vid huvudkontoret i Eindhoven i början av 2018. För närvarande har den nya avdelningen ungefär 20 Employeneurs. Vi bad dataanalysavdelningens chef Bram Thelen och dataanalysmedarbetaren Ignacio Vazquez att berätta mer.
Dataanalys och den enorma potentialen
”Data är en av de största drivkrafterna bakom dagens innovation”, säger Bram Thelen, chef för dataanalysavdelningen på TMC. ”Koncept som artificiell intelligens, stordata och smart tillverkning är nya grenar med stor potential som alla bygger på data. De har en stor roll vid utformningen av vår framtid.” Många företag är ivriga att utveckla kunskaper och kompetens att analysera dataflöden, säger Thelen, men ofta vet de inte var de ska börja. ”Våra Employeneurs hjälper dessa företag att förverkliga målen i praktiken.”
Ignacio Vazquez är en av dessa Employeneurs. Den mexikanskfödde ingenjören har jobbat på dataanalysavdelningen sedan starten. I sitt första dataanalysprojekt jobbade han med en avancerad ingenjörsgrupp på DAF som utredde utformningen av framtidens lastbilar. Ignacio fick i uppgift att hitta och sammanställa data som skulle ge scenarier för bästa utformning. ”I stora företag är data ofta utspridda över hela företaget”, säger Ignacio. ”Därför blev jag tvungen att integrera försäljningsinformation från marknadsföringsavdelningen med data från produktutvecklingen om lastbilarnas tekniska innehåll.”
”De har en stor roll vid utformningen av vår framtid.”
När Ignacio hade visualiserat dessa data i ett diagram kunde han ge ingenjörsgruppen verktygen att extrapolera framtida scenarier för olika teknikalternativ. ”Mitt diagram var något ingenjörerna kunde experimentera med. De kunde ändra på försäljningssiffror eller teknikparametrar och se resultatet grafiskt. Dataanalytikerns jobb är att komma på sätt att ge intressenter bästa möjliga insikter med tillgängliga data.”
TMC:s dataanalysavdelning hjälpte Ignacio att ta steget från att vara en renodlad mekatronikingenjör till att bli en fullfjädrad specialist på dataanalys. Det var till stor hjälp att ha andra Employeneurs på den nya avdelningen som också tog sina första steg inom dataanalys, säger han. ”När man ger sig in på ett helt nytt område som dataanalys vet man inte om man är smart nog att förstå problemen. När jag pratade med andra Employeneurs insåg jag att alla oroade sig för det. Jag fick självförtroende av att veta att jag inte var den enda som funderade över dessa frågor.”
Anlita eller bli dataanalytiker
Ignacio ordnade nyligen en pizzaträff på TMC i samarbete med KIVI där två experter presenterade sin praktiska arbetserfarenhet som dataanalytiker för en grupp ingenjörer och chefer i teknikbranschen. Den möttes av stor entusiasm, men Ignacio varnar för att ha för stora förväntningar på dataanalysen. ”Min kollega talade om sin erfarenhet som dataanalytiker i ett växande företag. Företaget trodde att hon skulle generera en lång rad prediktiva datamodeller och att försäljningen tack vare det skulle bli skyhög. Det är inte så enkelt. Först behöver man lämplig datainfrastruktur, t.ex. mycket kod och sätt att transportera alla data effektivt. Tiden från affärsfråga till datasvar tar mycket längre om man inte redan har den infrastrukturen.”
När ska ett företag fundera på att anlita en dataanalytiker? Enligt Ignacio är det när företaget är både dataintensivt och har bra affärsfrågor som kan besvaras med data. ”Om man börjar experimentera med data men inte vet vad man vill ta reda på, får man inget resultat. Däremot kan en dataanalytiker vara till stor hjälp om det företaget vill veta faktiskt går att besvara med data.”
”Man måste ständigt vara uppdaterad, eftersom det som är nytt idag är gammalt i morgon.”
Det krävs många färdigheter för att bli dataanalytiker. Man behöver kunna programmera, förstå statistik och ha tillräckliga ämneskunskaper på området där man jobbar. Dessutom behöver man kunna kommunicera med olika avdelningar för att få tag på rätt data och förklara sina datamodeller för aktörerna man jobbar med.
Enligt Bram Thelen är nyfikenhet den viktigaste egenskapen hos en dataanalytiker. ”Man måste kunna komma på överraskande idéer och koncept för att koppla samman olika datauppsättningar. Man behöver också vara öppen för vad andra gör och hur man kan förbättra det. Eftersom området fortfarande är under utveckling måste man dessutom ständigt vara uppdaterad, eftersom det som är nytt idag är gammalt i morgon.”