Значну роль в управлінні даними відіграють аналітики. Зазвичай вони являють собою або окрему команду спеціалістів, або окремих спеціалістів у різних відділах організацій. Вони володіють мовою SQL, яка використовується для управління даними зі сховищ, а також можуть мати знання Python. Але аналітики – це не інженери, в їхні обов’язки входить обробка останньої ділянки конвеєра даних.

Зараз же аналітики за допомогою сучасних інструментів мають можливість зайти далі на територію інженерів. Наприклад, обробляти перетворення, завдяки своїм власним знанням SQL.

Така опція дала можливість трішки «видихнути». Інженери з обробки даних досить рідко зустрічаються і відповідно їхня вартість висока. Ринок аналітиків в рази більший, при цьому їх набагато легше навчити, а цінник значно нижчий.

Крім цього, нові стартапи орієнтуються саме на аналітиків. Вони створюють сучасні інструменти, завдяки яким можна вилучати  та аналізувати інформацію.

Такі стартапи, як Susu, Outlier, Anodot створюють «інструменти KPI», які призначені для аналізу сховища даних і вилучення певної інформації по конкретним показникам, а також виявлення відхилень.

З’являються також інструменти, які дозволяють вбудовувати дані і аналітику безпосередньо в додаток.  Яскравим прикладом є компанія Census, яка створює канали зі сховища даних в додаток.

Все це сприяє більш широкому впровадженню бізнес-аналітики на підприємствах. Але зараз цей інструмент все ще має низький рівень попиту на підприємствах, що позбавляє аналітиків більших можливостей.

Попередній пост #maindatainfrastructuretrends