Обязанности аналитика

Чтобы бизнес работал эффективнее, ему нужна аналитика разных показателей и данных. Аналитик собирает нужную информацию, обрабатывает и преобразует в понятные отчёты для руководителей.

Компании готовы много заплатить тому, кто поможет грамотно распорядиться деньгами и увеличить прибыль. Получить работу в сфере анализа данных не так просто ― надо разбираться в экономике, бизнесе и иметь аналитическое мышление.

В этой статье расскажем, кто такой аналитик, сколько зарабатывает и как им стать. Вы узнаете, что делают аналитики, насколько востребована их профессия, какие её преимущества и недостатки.

Кто такой аналитик

Аналитик — это специалист по сбору и обработке данных. К нему поступает много информации, которую он анализирует и превращает в наглядный отчёт для решения поставленных задач.

Цель работы аналитика ― помочь руководителям и менеджерам компании принять правильные решения на основе цифр.

Аналитики помогают бизнесу принимать правильные решения

Например, компания 5 лет активно ведёт «ВКонтакте», расходы на него постоянно увеличиваются, а клиенты оттуда не приходят. В этом случае руководитель захочет понять, что не так и стоит ли продолжать развиваться во «ВКонтакте». Директор обращается к аналитику и просит выяснить, нужен ли компании «ВКонтакте».

Сначала специалист собирает нужные данные. Например, информацию о расходах на «ВКонтакте» и прибыли, которую компания с него получает. Аналитик исследует эти данные, строит прогнозы, делает отчёт и даёт рекомендации. Руководитель принимает решение, нужен «ВКонтакте» компании или нет.

Зарплата

Расскажем, сколько может получать специалист по аналитике в зависимости от опыта работы и навыков.

• Число вакансий по профессии «аналитик» по данным HH.ru
• Средняя зарплата аналитика в России и Москве по данным gorodrabot.ru

Работодатели из самых разных сфер ищут специалистов с аналитическими навыками. Начинающим аналитикам без опыта готовы платить немного ― от 15 000 ₽. Специалистам с опытом работы от 3 лет предлагают зарплату до 500 000 ₽.

1. Минимальная зарплата начинающего специалиста без опыта работы
2. 
3. Максимальная зарплата специалиста с опытом работы 3–6 лет

Перспективы специальности

Как мы уже сказали выше, аналитики нужны компаниям. Это перспективная профессия, в которой есть куда развиваться.

Карьера в рамках специальности аналитик:

• стажёр-аналитик или junior-аналитик,
• middle-аналитик,
• senior-аналитик.

Какие ещё перспективы есть:

• развивать проект или продукт с нуля ― иногда специалист перерастает работу с данными и уходит в разработку стратегий,
• уйти в BI-аналитику — это автоматизация работы с помощью специальных аналитических программ,
• уйти в Data Science ― эта сфера подразумевает более глубокую работу с данными и часто более высокую зарплату.

Задачи аналитика

Аналитик — это не просто специалист, который хорошо собирает и анализирует данные. Он должен понимать, как построен бизнес и на чём он зарабатывает.

Обязанности аналитика:

• собирать и сортировать данные,
• анализировать и проверять их,
• интерпретировать результаты,
• визуализировать информацию в отчётах.

Задачи для специалиста в сфере анализа данных у каждой компании свои, но есть несколько стандартных. На их примере расскажем, чем занимается аналитик.

Выгружает данные из системы. Например, бухгалтерии надо рассчитать сумму премий для всех сотрудников, у кого день рождения в 1-м квартале. Специалист отсортировывает данные в программе, сводит их в понятный отчёт и направляет его в бухгалтерию.

Отвечает на вопросы бизнеса. Например, в компании текучка кадров. Директор предположил, что сотрудники уходят из-за моральной неудовлетворённости. Он внедряет отчёты, отслеживающие эмоциональное состояние сотрудников. Аналитик собирает данные, анализирует и выясняет, есть ли зависимость между настроением сотрудников и их желанием уволиться.

Проводит исследование. Предприниматель просит, например, оценить рынок, на котором развивается его бизнес, и построить прогноз его ёмкости: сколько аналогичных товаров или услуг будут продавать на рынке в ближайшие 5 лет.

Оценивает перспективы проектов. Например, инвестор решил вложить деньги в новый актив. Он может попросить аналитика рассчитать инвестиционный потенциал актива, а потом уже решить, вкладываться или нет.

Рассчитывает объём спроса на товары. Например, есть сезонные товары и спрос на них меняется. Аналитик помогает определить, когда начнётся спрос на них и сколько товаров надо завезти в магазин, чтобы всем покупателям хватило и было минимум остатков.

Плюсы и минусы работы аналитиком

Заманчивые плюсы и подводные камни есть в каждой профессии. Посмотрим, к чему готовиться, если вы хотите стать аналитиком.

Плюсы профессии аналитика:

• востребованность,
• неплохая зарплата (выше мы привели средние зарплаты специалистов по Москве и России — около 50 000 и 80 000 ₽),
• перспективы карьерного роста,
• можно работать удалённо.

Минусы профессии аналитика:

• постоянная высокая умственная нагрузка,
• нужно иметь развитое аналитическое мышление,
• необходимо владеть специальными программами, которые помогают собирать, анализировать и представлять данные,
• высокая личная ответственность.

Сферы работы

Специалисты в сфере анализа и обработки данных нужны разным бизнесам. Ниже вы прочитаете про специфику работы аналитиков для различных направлений и, возможно, сможете выбрать интересную для себя отрасль.

Бизнес-аналитик

Участвует в разработке стратегии развития компании. Он собирает данные о внутренних и внешних процессах компании, изучает рынок. Бизнес-аналитик опирается на цели руководителя и помогает ему принимать решения.

Экономист-аналитик

Работает с экономическими показателями: расходы, доходы, прибыль и т. д. Он оценивает их динамику и строит прогнозы на будущие периоды. Специалист должен разбираться в законах, знать основы бухгалтерского и управленческого учёта.

Аналитик данных в IT

Принимает участие в разработке и тестировании новых IT-решений. Он помогает определить, насколько новая технология будет эффективна с точки зрения бизнеса.

Финансовый аналитик

Работает с фондовыми рынками и ценными бумагами. Он прогнозирует, как общеэкономические процессы и новости повлияют на инвестиционные инструменты. На основе этого он может дать рекомендации по работе с ними.

Товарный аналитик

Работает с товарным бизнесом. Его задача — собрать ассортимент, который будет удовлетворять покупательский спрос. Он анализирует спрос на товары и остатки на складах, чтобы сократить расходы компании, вывести лишние товары и добавить новые. Он может рассчитывать колебания спроса на разные товары и прогнозировать влияние сезонности на спрос.

Пример работы товарного аналитика — показатели запасов товара

Какие знания и навыки нужны, чтобы стать аналитиком

Начать карьеру в аналитике непросто. Даже к новичкам предъявляют высокие требования.

Требования к соискателю на вакансию стражёр-аналитик

Что должен знать и уметь аналитик:

• работать с большим массивом данных,
• владеть инструментами электронных таблиц и баз данных ― Excel, Power BI, 1С,
• разбираться в бизнес-показателях и бизнес-процессах,
• строить и тестировать гипотезы,
• прогнозировать и строить модели,
• формировать отчёты,
• владеть методами статистического анализа.

В этой профессии высокий порог входа ― одной школьной математики не хватит. Вам будет гораздо проще, если у вас есть высшее образование в сфере экономики, финансов, программирования и т. д.

Личные качества

Профессия аналитик предполагает работу с огромным объёмом данных и общение с людьми. Вот что поможет будущему специалисту-аналитику быть успешным на работе.

• Быть внимательным и терпеливым ― аналитик работает с реальными цифрами. Это монотонная работа, но лишний ноль в прогнозе может заставить нервничать руководителя и навредить бизнесу.
• Иметь развитое аналитическое мышление ― аналитик должен понимать, как систематизировать информацию.
• Уметь работать быстро ― некоторые отчёты могут понадобиться срочно, чтобы принять решение.

Где учиться на аналитика: лучшие курсы

Самостоятельно освоить различные виды анализов, прогнозных моделей и аналитических инструментов непросто, но этому можно научиться в вузе или на онлайн-курсах.

В вузе вы, скорее всего, не освоите полноценную профессию аналитика. Если пойдёте учиться в сферы экономики, информатики, финансов, управления, маркетинга и математики, через 4–5 лет вы получите только минимальную базу, нужную для профессии. Информация в учебниках быстро устаревает, а преподавателей-практиков, которые могли бы поделиться актуальными данными, мало.

Вы можете пойти на курсы, где готовят аналитиков. Например, на один из этих курсов по Power BI или веб-аналитике. Вы получите только те знания, которые нужны для работы. Через 6–12 месяцев вы станете специалистом по анализу данных в определённой сфере.

• Курсы по профессии веб-аналитик:
• Курсы по профессии BI-аналитик:
• Специализированные курсы:

Работа аналитика востребована и хорошо оплачивается, при этом стать специалистом с нуля нелегко. Кроме аналитического мышления нужны знания из статистики, моделирования и математики. Аналитическому мышлению научиться сложнее всего (это ваша личная задача), а всё остальное можно освоить в университете или на курсах.

Аналитик в IT: старт карьеры, навыки, как пройти собеседование

Привет! Меня зовут Яков, я системный аналитик в Friflex, я работаю над созданием наших высоконагруженных заказных проектов. А еще активно участвую в онбординге джунов и менторю стажеров.

Профессий со словом «аналитик» много: системный аналитик, бизнес-аналитик, продуктовый аналитик, аналитик данных, аналитик в IT. В этой статье разберемся в видах аналитиков, узнаем, какие требования предъявляются к джунам при устройстве на работу и о том, где эту работу найти.

Но сначала давайте все-таки разберемся, чем системный аналитик отличается от других аналитиков, и проведем черту между профессиями с похожими названиями.

Какие бывают аналитики

Продуктовый аналитик – это специалист, который занимается развитием продукта. Следит за бизнес-метриками, выдвигает гипотезы по их улучшению. Он «правая рука» владельца продукта. Продуктовый аналитик готовит отчеты, он знаком с рекламными платформами и уверенно владеет инструментами, связанными с обработками данных, например, excel и power BI.

Аналитик данных –это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Он помогает принимать решения в бизнесе и рационально использовать средства компании.

Системный аналитик, бизнес-аналитик и аналитик в IT.

Обязанности этих специалистов во многих компаниях сильно пересекаются. А на старте карьеры деление может и вовсе отсутствовать.

Однако в тех немногих компаниях, где существует четкое разделение, бизнес-аналитик больше подключен к работе, связанной с бизнес-требованиями. Он занимается созданием новых и реинжинирингом существующих процессов.

Его задача – найти имеющуюся боль и предложить, как с помощью IT-систем ее можно вылечить. Что конкретно будет делать бизнес-аналитик в процессе разработки сильно зависит от проекта/продукта.

Например, при разработке мобильного приложения бизнес-аналитик собирает и прорабатывает бизнес-требования и бизнес-процесс, чтобы далее отдать свои артефакты системному аналитику.

Системный аналитик занимается проектированием архитектуры будущей системы, сбором и обработкой всех требований проекта, написанием технических спецификаций.

Он тесно взаимодействует с командой разработки и дизайна. Поэтому ему требуется больше практическо-технических навыков, как написание кода, тестирование, умение вести технические документации.

Элементарно для того, чтобы понимать язык разработчиков и эффективно с ними коммуницировать.

Системный аналитик участвует в полном жизненном цикле будущего продукта: от сбора требований до поддержки продукта после релиза. Роль системного аналитика аккумулирует спектр обязанностей почти всех членов команды. Первостепенные обязанности – это сбор и формализация требований.

Например, если в процессе разработки необходимо проработать какую-то интеграцию, создав, REST/SOAP сервис, аналитик будет собирать и формализовать требования к этому сервису. Описывать требования можно с помощью таких спецификаций, как swagger/openApi или в любом другом текстовом варианте.

Аналитик всегда должен быть в курсе того, что происходит на проекте,чтобы не получилось, что фронтенд-разработчик делает фичи одного направления, а мидл другого.Если говорить про классическую scrum-команду, то аналитик – один из главных ораторов на командных звонках: груминг, планинг, ретро, демо.

Он документирует те самые фичи, которые разрабатывает его команда. Аналитик тестирует функционал совместно с тестировщиком, когда это необходимо, и проводит бизнес тестирование с менеджером, бизнес-аналитиком или бизнес-экспертом.

А когда вылезают какие-то баги/дефекты, совместно с командой работает над их устранением.В каждой компании к аналитику могут предъявлять разные требования.

В основном это определяется размером и сферой деятельности компании. Как правило, в маленьких фирмах не хватает бюджета для того, чтобы нанять большой штат из системного аналитика, бизнес-аналитика, тестировщика и технического писателя, поэтому часть их функционала может уйти системному аналитику.

Требования и навыки

Без Soft skills лучше не идти в зону аналитики

Спросите почему? Ответ простой! Работая системным/бизнес или IT-аналитиком, вам придется очень много общаться с людьми. Для кандидата важно уметь просто объяснять о сложном, быть настойчивым и целеустремленным, быть внимательным к деталям.

Hard-skills

В последнее время в профессию аналитиков приходит много кандидатов с гуманитарным образованием. Конечно, знания и навыки в области IT-технологий можно нарастить, но большим преимуществом будут обладать специалисты с техническим образованием и техническим складом ума.

Необходимые навыки для junior системного/бизнес аналитика в IT:

• знание клиент-серверных приложений и принципа их работы. Например, очень частый вопрос на собеседовании «Что происходит, когда вы вводите url в строку и нажимаете Enter?». Вроде бы вопрос простой, но на собеседовании от вас хотят услышать развернутый ответ: какие в данном процессе участники и что происходит «под капотом»;
• понимание, чем отличаются бизнес-требования от системных требований, откуда их можно «выкапывать» и каким образом формализовать;
• знание функциональных и нефункциональных требований и возможность привести примеры. Будет большим плюсом, если из нефункциональных требований вы будете знать что-то кроме дизайна, например, требование к окружению или валидное требование к безопасности;
• умение описывать свои мысли в нотации моделирования (BPMN, UML, EPC, IDEF, Archimate) и понимать, в какой нотации лучше отображать те или иные требования. Так, например, в BPMN очень хорошо отрисовывать бизнес процессы. А если вы знаете чуть больше, чем стандартные «знаки» нотации, это двойной бонус. Технические аспекты лучше показывать в одном из типов UML. Одна из самых часто используемых диаграмм UML – sequence или диаграмма последовательности, на которой изображается интеграционный процесс.

На собеседовании

Всегда готовьтесь к собеседованиям! Ознакомьтесь с требованиями к вакансии – так вы будете представлять, о чем вас будут спрашивать на собеседовании.

Изучите сферу деятельности компании, чтобы лучше понимать предметную область, с которой предстоит работать.

Если вы проходите собеседование онлайн, заранее проверьте работоспособность микрофона и камеры и софта, на котором будет проходить собеседование.

На собеседовании на позицию junior-специалиста большая часть вопросов будет связана с теорией и мышлением.

Это значит, что вам будут задавать вопросы без правильного ответа, а ваша задача начать размышлять.Главная ошибка начинающих специалистов на первых собеседованиях – гуглить вопросы.

Если вы сомневаетесь, как ответить, лучше все же попытаться ответить самостоятельно, чтобы не «закопаться».

О чем могут спросить junior-специалиста? Примеры вопросов

• Вы как аналитик согласовываете с заказчиком функционал, спроектированный вами ранее. В качестве заказчика выступают два директора из разных департаментов (Москва и Санкт-Петербург). Они равнозначны по своему статусу и находятся на одной вертикали. При согласовании  директор Московского департамента настаивает на том, чтобы поле называлось «Номер договора», а директор департамента  Санкт-Петербурга – чтобы поле называлось «Номер лицевого счета». Согласование затягивается. Как вы будете разбираться в этой ситуации?Ответ: помните, что единственно верного ответа нет. Здесь главное услышать от кандидата, что он собирается узнать обоснованную позицию обоих глав департаментов. Решить спор можно путем поиска компромисса или, убедив одну из сторон согласиться с другой. Если вопрос не удается решить, то можно привлечь коллег из менеджмента для общего обсуждения.
• Поезд с N количеством вагонов ездит по кругу. В каждом вагоне поезда есть лампочка, которую можно включить/выключить. На текущий момент лампочки включены/выключены в рандомном положении. Необходимо посчитать количество вагонов. Как это сделать?Ответ: необходимо пометить один вагон, например, разбив в нем лампочку. От этого вагона идите по кругу и считайте пока не вернетесь к вагону с разбитой лампочкой.
• Опишите в нотации процесс снятия наличных в банкомате.Ответ: кандидат должен описать процесс хотя бы блок схемами. Нужно попытаться отобразить все негативные сценарии. Например, неверный ввод пин-кода, ввод суммы больше, чем средств на карте и т.д.

Важно задавать вопросы в ходе собеседования.  Для аналитика умение добывать информацию – ценный навык.

В конце собеседования вам могут сразу озвучить решение, а могут «уйти на подумать». Уточните, какой крайний срок принятия решения. Так вы покажете, что, вакансия интересна. 

Каналы для поиска работы в аналитике

1. Телеграм-каналы

Несколько примеров:

2. Сайты компаний

В разделе «Карьера» компании выкладывают вакансии и часто пишут про пути развития от junior до senior специалиста. На сайтах также можно найти календарь мероприятий, посмотреть и записаться на ближайший митап. Так можно напрямую познакомиться с руководителем интересующего отдела и обозначить свою заинтересованность в должности.

3. Офлайн-конференции, митапы, кэмпы

Нетворкинг на офлайн-мероприятиях – эффективный инструмент поиска работы. Крупные компании специально отправляют своих HR-специалистов на конференции, чтобы присматривать себе кандидатов.

Ближайшие IT-мероприятия этой осени:

• CrossConf – крупнейшая ежегодная конференция по кроссплатформенной разработке и трендам IT.Даты проведения: 9-10 сентября 2022.Место: Иннополис, Казань.
• Saint HighLoad++ 2022 – профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем. Даты проведения: 22 и 23 сентября 2022.Место: Санкт-Петербург.
• ProductSense – конференция по менеджменту продуктов в России и СНГ.Даты проведения: 10-11 октября 2022.Место: Москва.

Куда растут в аналитике?

Развитие специалиста может быть очень разным, так как на старте карьеры джуны выполняют смежные для системного аналитика, бизнес-аналитика и аналитика в IT обязанности. Рассмотрим типичного системного аналитика, который уходит в технические задачи.

Это не значит, что он совсем не будет связан с бизнес-процессами и другими задачами, связанными с развитием продукта/проекта. Но его развитие вширь будет иметь смысл, только когда специалист уверенно почувствует себя на своей должности.

После того, как аналитик окреп, он должен начинать пробовать немного в тестировании, в коде, а также выстраивать коммуникацию с бизнесом. Пройдя успешный путь от джуна до синьора, системные аналитики уходят либо в менеджмент, либо в архитектуру.

Это уже следующая ступень, где также есть свои грейды: solution-архитектор, enterprise-архитектор, архитектор поддержки систем, архитектор развертывания и т.д. Проделав путь по этой дорожке, можно увидеть вторую развилку в профессии относительно техники и бизнеса 🙂

Если у вас есть вопросы, пишите их в комментарии. Буду рад поделиться опытом!

Чем занимаются аналитики данных и как начать работать в этой области?

Данные собирают все — от магазинов и ресторанов до компаний-монополистов и приложений с миллионной аудиторией. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу. Мы выяснили, какие задачи вместе с экспертами решает такой специалист и почему ему нужно разбираться в бизнес-процессах не хуже владельца компании.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке.

Обычно такие специалисты работают в компаниях, которые практикуют data-driven подход — ориентируются на данные и их анализ при принятии решений. Курс «Аналитик данных» Яндекс.

Практикума рассчитан именно на это направление.

«Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика есть в телекоме, банках, играх, консалтинге. Если сильно обобщить, то можно сказать так: там, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователя, рано или поздно должен появиться аналитик», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных».

Аналитик данных — важный участник бизнеса, потому что обеспечивает уверенность в принятии решений. Создавать новый продукт очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли.

Дата-аналитики проводят А/B-тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на нововведения, и оценить перспективы того или иного проекта. Это дешевле и снижает риски бизнеса. Чтобы делать свою работу хорошо, аналитик должен видеть бизнес-процессы.

Поэтому важно, чтобы он мог влиять на процесс принятия решения, основываясь на результатах своих исследований. Иначе работа такого специалиста теряет ценность.

Задачи аналитика данных

Хороший аналитик данных — не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес.

В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее.

Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.

Кроме программных инструментов аналитику данных важно развивать — метапрофессиональные умения, которые помогают делать работу лучше.

Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект.

Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их тоже можно формировать и развивать.

«Важно не путать дата-саентиста и дата-аналитика. Первый — это программист, знающий определенный набор языков и алгоритмов. Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результат на язык бизнеса.

Для этого нужно развивать гибкие навыки: работа с требованиями, визуализация данных, переговоры. То есть понимать самому и уметь объяснить, что дает бизнесу ваша аналитика.

Изучить программы недостаточно — нужно критически подходить к задаче», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.

• Для каждого бизнеса задачи будут свои, а порядок действий общий. Аналитик данных работает так:
• — собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);
• — знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);
• — проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);
• — интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);
• — делает вывод;
• — визуализирует (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу).

Типичные задачи, с которыми приходят к дата-аналитику:

— Получить выгрузку данных для определенных целейБухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пятеро детей, — специалист делает выгрузку из базы данных.

— Ответить на вопрос бизнесаСделать расчет определенной метрики: сколько сотрудников уволилось до конца испытательного срока в этом году и сколько в предыдущем. Если компания вводит новую систему адаптации, то изменения такой метрики покажут результат. 

— Провести А/B-тестированиеНужно выяснить, как пользователи реагируют на то, какого цвета кнопка, зеленого или красного. Аналитик тестирует два прототипа.

Часть пользователей видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он смотрит, как реагировали пользователи, проверяет, было ли различие статистически значимо.

В итоге — рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить зеленую или красную кнопку.

— Провести исследованияКонкретного вопроса от бизнеса нет, но нужен ресерч: взять внешние или внутренние данные, исследовать, найти аномалии или инсайты, провести пиар-исследование.

— Просчитать, какой вариант выгоднееЮнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

— Выяснить, какой товар и в какое время больше покупаютВзять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу. А аналитика данных — исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

«Дата-аналитик может глубже исследовать проблему. Например, в наших данных по ДТП в России есть доля водителей, которые нарушили правила ОСАГО. Зная эту долю и то, как она менялась в разные годы, мы можем делать выводы о социально-экономической ситуации в регионе — видим тенденцию, когда водители перестают покупать полисы, потому что у них нет денег.

Из того же датасета мы вытаскивали информацию про скрывшихся водителей. Оказалось, что в Омской области 20% водителей покидают место ДТП. Получив эту информацию, мы можем задавать дополнительные вопросы: почему так происходит, что это за социальные и культурные процессы», — рассказывает Сергей Устинов, аналитик данных и проджект-менеджер.

Как начать строить карьеру

Стереотипы в сфере аналитики данных не работают — неважно, гуманитарное или техническое образование получил дата-аналитик.

«У меня нет технического образования, я учился на факультете госуправления. А Python изучал на курсе биоинформатики для биологов.

На мой взгляд, этот язык больше всего подходит для старта, база навыков работы с ним приобретается за два-три месяца. Затем стоит изучать профильные библиотеки для сбора и анализа данных.

Чем больше ты знаешь библиотек, тем более качественная аналитика тебе доступна», — говорит Сергей Устинов.

Компании не рассчитывают, что начинающий аналитик данных будет уметь сразу всё. Они готовы обучать и направлять молодого специалиста. Главное — интерес к решению бизнес-задач. Правильно сформулированный перед исследованием вопрос важнее, чем большой опыт работы с программными инструментами.

«Программирование и математику можно выучить. А софтскиллы — нарабатываются опытом и практикой. Поэтому дата-аналитику полезны хакатоны и чемпионаты с решением практических задач. Он увереннее чувствует себя, прокачивая стиль мышления, ориентированный на решение конкретных бизнес-задач», — говорит Анна Чувилина.

1. Начинающих специалистов в сфере ИТ охотнее всего берут на позиции, связанные с анализом данных: доля вакансий для кандидатов с опытом работы меньше года здесь на четверть выше, чем в целом по рынку.
2. Работодатели ждут, что начинающий специалист:
3. — знает хотя бы один язык программирования: Python или R;
4. — умеет писать запросы к базам данных SQL;
5. — может показать выводы и метрики в виде понятного дашборда (Tableau, Power BI, Amplitude);
6. — хочет разбираться в бизнес-процессах, мыслит в терминах бизнес-задач.

Профессия аналитик: 13 специализаций. Чем они занимаются? — Карьера на vc.ru

{«id»:308283,»gtm»:null}

Аналитики собирают данные об эффективности бизнеса, составляет статистические отчеты, определяют области, требующие улучшения, и создают рекомендуемый план оптимизации процессов.

Но само понятие профессия аналитик очень широкое. У аналитиков, как и у врачей или инженеров, есть деление на узконаправленные специализации, ведь один человек не может хорошо разбираться во всех вопросах сразу.

Какие же бывают аналитики и что именно они анализируют? Сейчас разберёмся.

Самая популярная специальность. Если вы введете в поисковике вакансии работы аналитиком, то бизнес аналитик точно будет среди самых первых предложений.

Потребность в этих специалистах появилась относительно недавно, так как в нашей стране в работе решения наконец-то начали приниматься не интуитивно, а с опорой на данные и статистику.

Но владельцы бизнеса далеко не всегда располагают достаточным количеством времени, а иногда и знаний, чтобы лично анализировать все показатели.

Поэтому они готовы платить экспертам, которые качественно проанализируют данные их бизнеса, найдут проблемы и придут с несколькими вариантами решения их решения.

Они дают работодателям и клиентам советы по выбору программного обеспечения, внедряют его в работу предприятий и взаимодействуют с пользователями по вопросам обеспечения правильной работы программ.

Бизнес-аналитик помогает найти IT-решения под текущие нужды бизнеса. Разбирается в текущих бизнес-процессах, следит за эффективностью внедряемых решений.

Независимо от того, связаны ли они формально с корпорациями или выступают в качестве внештатных консультантов, системные аналитики работают с пользователями программ и платформами для определения проблем.

Эта роль требует коммуникативных навыков и навыков межличностного общения, а также понимания современных стандартов и новых технологий.

Эта профессия тесно связана с IT сферой. Такие аналитики не только работают с информационными массивами, но и выполняют следующий набор функций:

• первоначальный сбор данных;
• подготовка данных к анализу — выборка, очистка и сортировка;
• анализ информационных наборов на наличие закономерностей;
• визуализация данных, понятная и быстрая для восприятиям;
• формирование гипотез по изменению и улучшению проседающих показателей за счет изменения других метрик.

Эти процессы необходимы аналитику данных для грамотного выполнения своей главной задачи — извлечения из баз данных информации, ценной для бизнеса и способствующей принятию оптимальных управленческих решений.

Как понятно из названия, эти специалисты изучают и анализируют как внутренние финансы компании, так и финансовые показатели партнеров, конкурентов или стартапов, в которые компания хочет инвестировать.

В частности, финансовые аналитики исследуют макроэкономические и микроэкономические условия наряду с фундаментальными показателями компании. По полученным результатам делается прогноз относительно предприятий, секторов и отраслей. Также профессионалы в этой области рекомендуют курс действий по покупке или продаже акций компании, исходя из ее общих показателей и перспектив.

Специалисты этой сферы занимаются оптимизацией работы пользователей с программным обеспечением. Формируют из требований от бизнеса техническое задания для разработки. Напрямую общается с отделом разработки и бизнес-аналитиком. Готовит инструкцию по дальнейшему использованию IT-решения. Владеет техническими навыками в отличии от бизнес-аналитика.

Эти работник обычно несут ответственность за анализ, обслуживание и затраты на веб-разработку. На них также возложено принятие решений, основанных на укомплектовании персоналом, закупке оборудования и новых технологий, связанных с развертыванием веб-сайтов и веб-разработкой. В обязанности специалиста входит:

• Планирование, разработка и управление веб- и мобильными кампаниями, а также отслеживанием каналов
• Анализ кампаний
• Составление отчетов для управленческой команды
• Отслеживание тенденций производительности с помощью менеджеров каналов
• Определение наиболее важных KPI параметров для отслеживания
• Обсуждение впечатлений клиентов и их поведения с командой маркетинга
• Сотрудничество с отделами продаж и маркетинга
• Работа с технической командой по выработке передовых методов тестирования программного обеспечения

1С — целое семейство программ, которое помогает автоматизировать бизнес. На территории СНГ это самый популярный софт для автоматизации бизнеса, поэтому он требует своего типа аналитиков.

У этих специалистов должен быть очень широкий кругозор для понимания бизнеса клиентов и выбора 1С-программы, закрывающей потребности заказчика или работодателя. Помимо этого они должны знать и уметь обращаться со всеми продуктами семейства, а также понимать и анализировать их показатели.

Wildberries — самый популярный маркетплейс на территории России. Он облегчил многим людям путь к предпринимательству и открытию своего магазина. Но, как и любой другой бизнес, он связан со многими показателями, которые нужно анализировать и менять в случае надобности.

Аналитики Wildberries помогают различным онлайн магазинам со сбором и анализом данных для выбора бизнес-метрики, блягодаря которой работа с данным маркетплейсом станет успешнее.

Данный специалист отвечает за реализацию стратегий для клиентов в социальных сетях. SMM-аналитик может быстро понять и поддержать инициативу, которая поспособствует достижению целей и приведет успеху клиентскую кампанию, характерную для социальных сетей.

Профессионалы в этой области проводят исследования рынка и анализируют рыночные данные, выявляя тенденции и поведение потребителей. Основываясь на проведенном анализе, они дают рекомендации и предлагают стратегии, способные увеличить прибыльность фирмы. Продуктовые аналитики следят за производительностью продукта и рекомендуют изменения, необходимые для соответствия прогнозам продаж.

Знание того, как правильно собирать и интерпретировать данные, может существенно повлиять на успех бизнеса. BI-аналитики просматривают данные для составления финансовых отчетов и отчетов о состоянии рынка. Полученная информация используются для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на деятельность компании и ее будущие цели.

Это специалист изучает цифры и данные, благодаря которым можно улучшить вовлеченность потребителей для конкретного веб-сайта, приложения или программного обеспечения. Они работают с такими категориями, как удержание клиентов и тенденции доходов, а также определяют наилучший способ создания реалистичных целей и методы их достижения.

UX-аналитик разрабатывает дизайн пользовательского интерфейса и макеты, которые имитируют фактическое взаимодействие пользователя с цифровым сайтом. Они участвуют в общей стратегии увеличения охвата веб-сайта или другого цифрового проекта. Аналитики User Experience знакомы с исследованиями поведения потребителей, психологией и новейшими передовыми практиками UX.

Гейм-аналитик собирает данные о поведении игроков. С помощью метрик он оценивает азарт и баланс игры, находит точки роста. Его работа позволяет предсказать действия игрока и прибыльность продукта.

Исследовательская работа по анализу сеттинга, жанра, активностей и монетизации любой игры. Game аналитик находит инсайты, как улучшить монетизацию.

Разрабатывает динамический дашборд с ключевыми метриками игры на основе реальных данных. Узнает, как привлекать пользователей и оценивать эффективность маркетинга.

Изучает задачи аналитики: делает расчёт и визуализацию ключевых метрик, оценку баланса и гейм-дизайнерских фич, стратегии поисковых исследований.

Они отслеживают качество данных, на основе которых организации принимают обоснованные решения. Эти специалисты исследуют сложные данные, чтобы оптимизировать их эффективность и качество. Также в функционал входит решение проблем качества данных и сотрудничество с разработчиками баз данных для улучшения систем и проектов баз данных.

Теперь вы знаете, на какие специализации делится такая большая профессия, как аналитик. Многие из них схожи, и вы легко сможете перейти из одной в другую на карьерном пути, но есть и более узконаправленные, выделяющиеся из общего потока.

Чем занимается аналитик данных и как им стать

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Аналитик данных работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами, знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси.

Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии.

Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
2. Собирает информацию.
3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.

5. Находит закономерности.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

5 шагов, чтобы стать дата-аналитиком Дата-сайентист или дата-аналитик: какая из этих профессий вам больше подходит? Кто ты в анализе данных? Десять ролей в команде дата-аналитиков

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивинруководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager. 

После первого блока обучения стало понятно, что хорошему руководителю проектов просто необходимо разбираться в аналитике, хотя бы на базовом уровне.

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI.

И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил.

Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаровконсультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science.

Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали. 

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали  Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика: