Аналитик – где учиться, зарплата, преимущества профессии – “Навигатор Образования”

Аналитик - где учиться, зарплата, преимущества профессии – “Навигатор Образования” Аналитика

Что такое большие данные

На уроках математики в школе вы постоянно работали с данными: складывали, умножали, делили в уме или в столбик. Возможно, вы также ведёте семейный бюджет в блокноте или в таблице — вносите информацию и используете простые формулы: находите суммы, разности, средние значения.

Большие данные — это когда информации действительно много: чёткой границы нет, но обычно речь идёт о гигабайтах, если не о терабайтах. Эти массивы могут поступать сразу из множества источников: интернет‑магазинов и социальных сетей, промышленных систем управления качеством, систем видеонаблюдения, устройств интернета вещей.

Данные отличаются по структуре, бывают упорядоченными и нет. Например, история операций по кредитке упорядочена по времени, а характеристики смартфонов на складе можно хранить без строгого порядка.

Плотность данных также может быть разной: одни системы выполняют измерения каждый час, другие — несколько раз в секунду. Соответственно, и объёмы информации отличаются: от нескольких килобайт до сотен гигабайт.

Работать с большими данными вручную сложно: это долго, дорого и неэффективно. Поэтому для анализа таких массивов используют средства автоматической обработки.

Что должен знать системный аналитик

Системный аналитик должен владеть:

  • основами программирования (в т. ч. ООО – объектно-ориентированного программирования, разработки, проектирования и документирования ПО – программного обеспечения).
  • основами теории алгоритмов и безопасности информации, основами теории систем и системного анализа, а также теорией баз данных.
  • основами разработки человеко-машинного интерфейса.
  • общими познаниями в сфере экономики, менеджмента, управленческого и бухгалтерского учета.

Что должен уметь системный аналитик

Системный аналитик необходимо владеть навыками в разных IT-направлениях:

  • системном анализе, умея формализовать полученные результаты в предметной области.
  • разработке схем для тестов ПО.
  • программировании с использованием языков верхнего уровня (C , SAS, R, Python).
  • документировании, формализации и моделировании процессов, для которых применяются особые нотации и методологии (ERM, EPC, UML, DFD, ARIS и пр.).
  • использовании специального ПО.

Бизнес-аналитик — кто такой и зачем нужен

Дата сайентисты и системные аналитики сильнее в программировании, лучше разбираются в инструментах BI, организации системы хранения и обработки данных.

Маркетинговые аналитики работают с BI, оптимизируют маркетинговые кампании, экономику продаж.

Финансовые аналитики разбираются в финансовых инструментах, инвестициях, кредитах и займах, условиях финансирования.

Продуктовые аналитики лучше знают метрики, связанные с конкретными продуктами, и инструменты для анализа работы эффективности продуктов (performance).

Наконец, бизнес-аналитики погружаются в выстраивание процессов, экономику, финансы, исследования. Работают с BI и отчётностью, визуализируют данные.

Посмотрим, в каких командах задействованы бизнес-аналитики и какова их роль в каждой из них.

Чаще всего бизнес-аналитики работают в консалтинговом подразделении — внутреннем отделе или в консалтинговой компании. Под консалтингом подразумеваем управленческий консалтинг, среди известных представителей которого компании McKinsey, PWC, Deloitte, Ernst&Young.

Консалтинг — это проектные команды, которые решают задачи по изменению компании. Имеется в виду изменение бизнес-процессов — допустим, закупок, найма и онбординга, системы KPI — или создание и внедрение новых проектов.

Пример. Перед запуском системы для оплаты проезда «Тройка» в Московском метро консультанты просчитали экономику, затраты, ресурсы, схему работы.

Это подразделение компании, которое занимается долгосрочным планированием и развитием бизнеса. Например, аналитики решают, будет ли компания приобретать новые активы, запускать новые направления бизнеса.

Пример. Помимо «Северстали» и добывающих предприятий «Севергрупп» решила развиваться через создание цифровых активов, в частности, купив онлайн-ритейлера «Утконос».

Подразделение компании, которое внедряет цифровые технологии для оптимизации бизнес-процессов, повышения ценности для клиентов, разработки инноваций и улучшения организационных результатов.

Использование инструментов обмена данными, Интернета вещей позволяет получать метрики от больших производственных машин, объединять их в единую экосистему и минимизировать потери, к примеру, металла, а также оптимизировать трудозатраты.

Пример. Цифровая трансформация в металлургической или тяжёлой промышленности — это работа по внедрению ИТ-систем, в результате чего часть процессов автоматизируют, а часть оптимизируют.

Это команда, которая создаёт инструменты для сбора данных и далее для управления компанией на основе данных. Например, инструмент для сбора данных Share point для сотрудников или автоматический сбор данных.

BI — решение на собственном движке или внутри сервисов Tableau, Power BI, QlikView. Позволяет создавать автоматические отчёты, которые демонстрируют эффективность работы компании.

Аналитики в операционных командах могут посчитать финансовую модель проекта: сколько денег нужно вложить для реализации проекта, где целесообразно купить существующую компанию для выхода на рынок, а где — создать компанию с нуля.

В таких случаях это смежная с менеджментом специальность.

Пример. В Яндексе операционная команда запускает бизнес в новых городах и странах.

Дополнительный анализ:  ООО "РЦ-АНАЛИТИКА" - Москва - Ликвидатор Задумин Александр Сергеевич

Функция, близкая к отчётности и стратегии. Такие команды создают системы KPI, поддерживают OKR (инструменты планирования), премии, расчёт показателей эффективности, бонусы — количественные показатели, которые крупные компании используют для сохранения конкурентоспособности и развития.

Business Intelligence (BI) — бизнес-аналитика, точнее — анализ бизнес-данных для принятия управленческих решений

Бизнес-аналитики

Бизнес-аналитики отслеживают отдельные бизнес-процессы. Это могут быть аналитики по рискам, финансовые и инвестиционные аналитики, бухгалтеры-аналитики и пр. Бывают также бизнес-аналитики химики, журналисты и т. п.

Виды аналитиков

Условно аналитиков можно разделить на две категории: бизнес-аналитики (БА) и системные аналитики (СА). 

Востребованность профессии: нужны ли аналитики

Поскольку для большинства сфер деятельности (бизнес, научные разработки, социальные проекты) крайне важно получать свежие данные и делать на их основе важные выводы, то аналитики всегда востребованы на рынке труда и могут найти достойно оплачиваемую работу в самых разнообразных его сегментах.

Убедившись в востребованности профессии, отметим — аналитику считают весьма специфической сферой, где могут работать люди, обладающие определенным складом характера и имеющие особенный набор личностных параметров, знаний и умений. А вот каким должен быть аналитик и что он должен знать и уметь, будет рассказано ниже.

Где можно получить профессию аналитика?

Тем, кто мечтает получить профессию аналитика, в первую очередь необходимо определиться с направлением деятельности, поскольку именно от этого зависит выбор учебного заведения. Будущий финансовый аналитик сможет получить необходимый для работы объем знаний в финансовом институте или университете, а аналитик в сфере IT – в техническом ВУЗе.

К большому сожалению, профильных ВУЗов, специализирующихся на подготовке “универсальных” аналитиков сегодня в России не существует, поэтому молодым специалистам предстоит сначала изучение особенностей того рынка, который его больше всего интересует, а потом получение знаний в области аналитики методом самообучения.

Еще одной особенностью получения профессии аналитика является необходимость получения практического опыта перед началом самостоятельной деятельности. Поэтому выпускнику ВУЗа после окончания обучения предстоит еще какое-то время поработать стажером у уже опытного специалиста.

Большое значение имеет и престижность ВУЗа, в котором аналитик проходил обучение: чем престижнее учебное заведение, тем большие карьерные перспективы имеет специалист. Так что, выбирая институт или университет, в первую очередь обратите свое внимание на такие ведущие ВУЗы России, как:

Задачи аналитика: чем занимается специалист

Аналитиков относят к категории высококвалифицированных специалистов, которые:

  • в совершенстве владеют разнообразными методами анализа;
  • занимаются аналитическими исследованиями и обобщающих собранные данные в определенных сферах деятельности;
  • разрабатывают программу совершенствования и прогнозируют дальнейшие процессы.

Своим названием профессия обязана древнегреческому слову άναλυτικά, переводящемуся, как искусство анализа, и очень точно отображающем суть профессиональной деятельности.

Задачи аналитика:

  • сбор сведений и их предварительная сортировка;
  • анализ данных и их проверка;
  • составление начальных предположений;
  • создание точно регламентированных методических работ;
  • формирование выводов и составление отчетности о проведенном исследовании.

Вне зависимости от направлений профессиональной деятельности, необходимо собрать и проанализировать данные, дать им оценку и выработать практические рекомендации для улучшения работы, опираясь на актуальную картину сложившегося положения дел.

Зачем бизнесу анализировать данные

Представьте, что вы управляете продуктовым магазином. Как узнать, чего хочет покупатель? Спросите его — и услышите, какие товары он приобретает чаще, в какое время обычно ходит за покупками.

Но масса деталей останется за кадром. Например, именно аналитики знают, как на покупки влияет заполненность полок, плохая погода, фоновая музыка.

Все эти и другие данные можно собрать и проанализировать. Это поможет супермаркету расставить товар так, чтобы покупатель как можно дольше оставался в торговом зале и обращал внимание на нужные предложения, и пересмотреть график работы кассиров, чтобы уменьшить очереди на кассах.

Найти применение большим данным можно в любой сфере:

  • На заводах система компьютерного зрения следит за рабочими. Система заметит, если кто‑то забыл про каску, и напомнит о правилах безопасности.
  • В банках анализ больших данных диктует условия кредитов и депозитов, выявляет хакерские атаки и подозрительные операции.
  • Городами тоже управляют большие данные. Умные светофоры уменьшают пробки, компьютерное зрение ищет преступников в толпе. С аналитиками советуются, прежде чем построить новую дорогу или центр госуслуг, изменить маршрут автобуса.

На основе данных можно построить модели и проверить гипотезы. Модель — это математическое описание любой ситуации, которое помогает предположить будущее. Например, модель прогнозирования спроса в торговой сети предскажет, как будет меняться востребованность отдельных товаров, поможет скорректировать цены и объёмы закупок.

Как освоить профессию аналитика данных

Обычно в университетах студенты получают фундаментальные знания, но работодателей интересуют навыки решения практических задач и опыт в нужной области. И если крупные учебные заведения регулярно обновляют программу, рассматривают реальные кейсы и современные инструменты для анализа данных, то вузам поменьше для этого часто не хватает ресурсов. Поэтому студентам приходится самостоятельно искать проекты и задачи, чтобы научиться применять теорию на практике.

Быстрое погружение в профессию и понимание потребностей работодателей даёт почувствовать, какие знания и умения нужны. Формируется привычка самостоятельного поиска решений, примеров, похожих кейсов, нарабатывается опыт, растёт портфолио.

Дополнительный анализ:  Что такое KYC и почему важность верификации в криптоиндустрии растет? | Блог Binance

Проверьте, готовы ли вы освоить профессию аналитика данных:

  1. Пройдите вводный курс — поймёте, насколько вам интересен анализ данных.
  2. Прочитайте отзывы людей, которые уже завершили занятия на курсе по этой профессии и трудоустроились.
  3. Изучите программу обучения и задайте вопросы образовательной поддержке курса.
  4. Найдите вакансии в своём городе или предложения удалённой работы, изучите требования к специалистам по анализу данным.
  5. Взвесьте все за и против. Было ли интересно анализировать данные на вводном курсе? А вакансии кажутся привлекательными? Если всё так, похоже, вам подходит эта профессия.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Прежде всего, технические (hard skills):

  • Основы математической статистики. За многими методами анализа стоят статистические законы. Для правильных выводов недостаточно одних данных, нужно пользоваться статистикой: отсекать выбросы, правильно считать среднее значение или медиану, проверять статистические гипотезы.
  • Умение создавать программы для анализа данных. Чаще всего в этой области используют язык программирования Python. У него простой и логичный синтаксис, есть немало готовых библиотек — чтобы не изобретать велосипед, а собрать программу из уже существующих функций и блоков.
  • Понимание принципов работы реляционных (табличных) баз данных. Массивы информации чаще всего хранятся в них. Чтобы получить сведения из таких источников, нужно знать язык SQL и уметь составлять на нём запросы к базам данных.

Но и человеческие качества (soft skills) имеют значение. Они определяют, насколько вы эффективны в качестве аналитика данных и комфортно ли вам будет работать на такой должности. Пригодятся:

  • Желание найти корни проблем. Если вы действительно хотите разобраться в причинах событий и явлений, учиться и работать будет легче и интереснее.
  • Умение нестандартно мыслить. Очень странные гипотезы порой находят подтверждение и помогают компаниям заработать миллионы.
  • Смелость. Вы можете сколько угодно сомневаться в своих идеях, но лучше проверить их на данных, чем отправить «в стол», лишь бы коллеги не посчитали вас странным.
  • Навык задавать правильные вопросы, чтобы получить полезную информацию. Это нарабатывается с опытом.

Личные качества аналитика

Работа проходит в условиях тщательного изучения больших информационных потоков, поэтому специалист обязан быть педантичным, внимательным и дотошным, что исключит множество ошибок, допущенных по невнимательности.

Кроме того, профессионального аналитика сложно представить без:

  • аналитического склада ума,
  • наблюдательности,
  • ответственности,
  • хорошей памяти,
  • настойчивости,
  • аккуратности,
  • усидчивости,
  • терпения и пр.

В набор профессиональных умений и знаний включают:

  • понимание разнообразных приемов проводимого анализа, а ещё — основ статистики;
  • умение работать со специальными программами, приложениями и базами данных;
  • в совершенстве знать математику и делать точные выводы на основе полученных цифр.

Недостатки профессии аналитика

Если же говорить о недостатках профессии аналитика, то прежде всего необходимо отметить тот факт, что достаточно часто руководство компаний не очень положительно относится к тем нововведениям, которые предлагает внедрить аналитик. Поэтому специалисту приходится не только выполнять свою работу, но и доказывать правильность сделанных им выводов и эффективность предлагаемых способов развития предприятия.

К недостаткам также можно отнести ненормированный график работы и необходимость проводить за компьютером большую часть рабочего времени. Последнее, кстати, может негативно сказаться на зрении специалиста.

Нельзя не сказать и о том, что аналитики без опыта работы испытывают некоторые проблемы с трудоустройством. Ведь от профессионализма аналитика во многом зависит развитие и компании, поэтому руководство предпочитает доверять анализ актуальной ситуации на рынке уже опытным специалистам, успевшим зарекомендовать себя только с положительной стороны.

Преимущества профессии аналитика

Аналитиков принято считать “ботаниками”, которые целые день корпят над бумагами, и постоянно что-то изучают, анализирую, исследуют и систематизируют. То есть, в представлении обывателей работа аналитиков скучна и монотонна. Но даже кажущаяся неприглядность такой работы не может “перечеркнуть” преимущества профессии аналитика, которых, кстати, достаточно много. Конечно же, все перечислить мы не сможем, поэтому остановимся только на основных.

  • Во-первых, аналитики востребованы на современном рынке труда, как ни одна другая профессия. Причем работодатели готовы платить за их услуги вполне приличные деньги (средняя зарплата аналитика в России сегодня составляет около 60-70 тысяч рублей).
  • Во-вторых, работа аналитика на самом деле очень разнообразна. Ведь новая информация появляется практически ежеминутно, и для человека увлеченного своим делом, поиск необходимых данных может стать захватывающим интересным занятием.
  • В-третьих, гибкий график работы и возможность осуществлять профессиональную деятельность как в офисе, так и удаленно (то есть, не выходя из дома). При этом специалист сам решает, будет ли он работать в штате компании или для него предпочтителен вариант работы “вольного” сотрудника, оказывающего услуги на договорной основе.

Ну и самое главное, в процессе работы аналитик общается с большим количеством самых разных людей, преимущественно из руководящего состава компаний и организаций. Поэтому со временем он обрастает “полезными” знакомствами, которые можно использовать как в профессиональной деятельности, так и для решения личных проблем.

С какими сложностями сталкиваются студенты на курсе по анализу данных

Аналитик данных — не самая простая профессия. Чтобы стать хорошим специалистам, придётся приложить немало усилий. К чему стоит быть готовым?

  • Придётся регулярно выделять время на учёбу. Освоить весь материал в сжатые сроки физически невозможно: здесь надо много читать, запоминать, создавать предсказательные модели, писать код, проводить эксперименты и улучшать их результаты.
  • Вы будете постоянно задавать вопросы, и, чтобы получить нужный ответ и не тратить время впустую, необходимо научиться правильно их формулировать.
  • Часть информации предстоит искать самостоятельно. Конечно, в интернете есть всё, а ИТ‑сообщество достаточно отзывчиво, но с нестандартными запросами придётся повозиться.
  • Порой эксперименты с данными завершаются неудачей: ваша модель не подходит для решения задачи, вы получаете совсем не те результаты, которые ожидали. Это нормально: даже опытные аналитики не всегда достигают цели с первого раза. И это вовсе не повод останавливаться.
  • Некоторые темы покажутся совершенно непонятными. Вы можете читать материал снова и снова, но не приблизитесь к сути вопроса. В таких ситуациях помогает переключиться, а позднее вернуться к занятиям — либо попросить помощи у ментора или у других студентов.
Дополнительный анализ:  POS материалы

Системные аналитики

Системные аналитики работают в сфере информационных технологий (IT). То есть это digital или цифровые аналитики, среди которых популярными направлениями выступают: веб-аналитики и Data Scientist. 

Грань между бизнес-аналитиками и системными сильно размыта. С одной стороны, система представляет собой более широкое понятие в сравнении с бизнесом, т. е. СА под силу анализировать все подряд, а БА лишь то, что касается вопросов бизнеса. С другой стороны, СА связан с IT-сферой и предлагаемые им улучшения связаны с внедрением новых IT-разработок, а БА проводит усовершенствование в выбранной области любыми способами, в том числе и с применением IT-инструментов. Если смотреть под этим углом, то деятельность БА шире в сравнении с компетенцией СА.

На практике все виды анализа сводятся к необходимости совершенствования, а это сегодня возможно только за счет автоматизации процессов. Поэтому можно сказать, что эти две специализации фактически сливаются в одну, но если делать выбор, то перспективнее выбирать цифровую сферу. 

Более того, даже для бизнес-аналитиков, находящихся на должностях, не связанных с IT-сферой, полезно освоить, например, язык программирования Python, который позволяет автоматизировать рутинную работу, обрабатывать большие объемы информации и быстро анализировать базы данных.

Ниже расскажем, каким обязательным набором профессиональных навыков и умений обладают системные аналитики.

Системный аналитик: специализация и где учиться

Разберём основные специализации системных аналитиков.

Data Analyst — аналитик данных. Аналитик данных, представляющий собой универсального специалиста с глубокими познаниями в сфере статистики и информатики, математики и бизнеса, компьютерных наук и экономики. Его основной задачей выступает проведение детального анализа и интерпретации полученной информации. Работа состоит в проверке самых разнообразных цифровых данных и составлении выводов.

Data Analyst может устроиться на работу в научно-исследовательские институты, госструктуры, банковские и медицинские учреждения, страховые компании и т. д. На данный момент совокупное количество открытых вакансий в России превышает 3,5 тыс. Причем Data Analyst может занимать те же должности, что и обычный аналитик. Поэтому он может работать инвестиционным, кредитным и, например, финансовым аналитиком.

Big Data Analyst — аналитик больших данных. Занимается обработкой больших объемов данных, анализируя огромные массивы с неопределенной и сложной структурой. Работа специалиста позволяет выявить новые грани в понимании предмета проводимых исследований и изучаемых феноменов, что может привести к открытиям и разработке новых методик, технологий и пр.

Главной задачей Big Data Analyst, работающих с большими объемами информации, выступает умение вычленять закономерности в массивах собранных данных и на базе логических цепочек создавать новые подходы к решению поставленных задач.

Веб-аналитики. Веб-аналитиком называют специалиста, который собирает и анализирует данные о посетителях сайтов, профилей в социальных сетях и мобильных приложениях, а также их поведении при взаимодействии с ресурсом. Изучение этой информации позволяет выявить существующие препятствия и неудобства, чтобы устранить их и сделать времяпровождение посетителей более комфортным и плодотворным.

То есть работа веб-аналитика повышает эффективность веб-ресурсов и мобильных приложений, увеличивает число посетителей, продлевает время их присутствия и повышает конверсию.

Data Scientist — дата-сайентист. Специалисты, которые профессионально:

  • занимаются сбором огромных объемов неуправляемой информации;
  • умеют определять в ней закономерности;
  • преобразовывают добытые сведения в более удобные для восприятия и оценки форматы;
  • решают бизнес-задачи с применением широкой линейки разновидностей анализа, применяемого в математическом моделировании.

Чтобы справляться со своими задачами, Data Scientist должен знать несколько языков программирования (в т. ч. Python, R, SAS и SQL), оперировать статистикой (тесты, схемы распределения), применять такие аналитические методы, как текстовая аналитика и машинное обучение.

Сколько зарабатывают аналитики

Разобравшись в специализациях, можно рассмотреть размер заработных плат аналитиков. У представителей цифровых специалистов в этом вопросе большое преимущество перед нецифровыми, т. к. системные аналитики могут работать на крупные компании, сосредоточенные в городах миллионниках и получать соответствующую оплату, проживая при этом в глубинке. Вот примерная картина заработных плат аналитиков разных специализаций:

Пишите в комментариях, какие должности аналитика вам по душе — чему склоняетесь и на какую зарплату рассчитываете на старте.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий