Профессия аналитик данных

Профессия аналитик данных Аналитика
Содержание
  1. Пример использования анализа данных в бизнесе
  2. Шаг 1: Сбор данных
  3. Шаг 2: Хранение данных
  4. Шаг 3: Обработка данных
  5. Шаг 4: Анализ данных
  6. Шаг 5: Визуализация данных
  7. Шаг 6: Применение результатов
  8. Этапы анализа данных для бизнеса
  9. 1. Сбор данных
  10. 2. Хранение данных
  11. 3. Обработка данных
  12. 4. Анализ данных
  13. 5. Визуализация данных
  14. 6. Применение результатов
  15. Кто такой аналитик данных, и что он делает
  16. Мониторинг и предупреждение
  17. Мониторинг производительности
  18. Мониторинг безопасности
  19. Автоматическое оповещение
  20. Инструменты для анализа данных
  21. Зачем нужна бизнес-аналитика
  22. Оптимизация процессов
  23. Прогнозирование и планирование
  24. Мониторинг результатов
  25. Типичные проблемы с аналитикой для бизнеса
  26. Сбои в работе аналитических платформ
  27. Проблемы с данными и источниками данных
  28. Недостаточная безопасность данных
  29. Неэффективные дашборды и отчеты
  30. Неадекватная мобильная поддержка
  31. Чем дата-аналитик полезен для малого бизнеса
  32. Значение анализа данных в современном бизнесе
  33. Преимущества анализа данных для бизнеса:
  34. Какие навыки нужно получить и где искать первые проекты
  35. Как выбрать аналитика в зависимости от размера компании
  36. Микробизнес — до 20–30 человек
  37. Малый бизнес — 50–100 человек
  38. Бизнес с объёмом 10–20 продаж в день
  39. Бизнес с объёмом от 100 продаж в день
  40. Инструменты для анализа данных
  41. Диагностика и тестирование
  42. Анализ данных и отладка
  43. Тестирование источников данных
  44. Проверка безопасности
  45. Оценка дизайна дашбордов и отчетов
  46. Тестирование мобильных приложений
  47. Инструменты бизнес-аналитики 2024 года
  48. BI-решения
  49. Автоматизация систем бюджетирования
  50. Внедрение хранилищ данных и Data Lake
  51. Система мониторинга ПИР
  52. Как анализ данных позволяет улучшить взаимодействие с клиентами
  53. По каким критериям выбирать аналитика данных малому бизнесу

Пример использования анализа данных в бизнесе

Давайте рассмотрим конкретный пример, как анализ данных может помочь в бизнесе. Представим, что у компании есть сеть розничных магазинов и она хочет оптимизировать запасы товаров в каждом магазине.

Дополнительный анализ:  Налоговые споры малого бизнеса и разрешение налоговых споров в досудебном и судебном порядке

Шаг 1: Сбор данных

Компания собирает данные о продажах, остатках товаров, погодных условиях и многих других факторах. Эти «другие факторы» могут включать в себя данные о социальных тенденциях, экономических показателях, демографических характеристиках клиентов, конкурентной активности, а также информацию о взаимодействии клиентов с веб-сайтом или мобильным приложением компании.

Собирание такого разнообразного объема данных позволяет компании получить более глубокое и комплексное представление о факторах, влияющих на ее бизнес. Эти данные могут быть собраны из различных источников, включая базы данных, онлайн-анкеты, маркетинговые инструменты и внешние источники информации.

Интеграция и анализ этих разнообразных данных позволяет компании выявить взаимосвязи между различными переменными и использовать эту информацию для принятия более обоснованных решений и улучшения бизнес-стратегии.

Шаг 2: Хранение данных

Все данные хранятся в центральной базе данных, к которой имеют доступ все магазины. Это обеспечивает единое хранилище данных, где информация обновляется в режиме реального времени, позволяя всем магазинам и подразделениям компании иметь доступ к актуальным данным.

Центральная база данных также может включать в себя механизмы обеспечения безопасности и контроля доступа, что гарантирует, что каждый сотрудник или магазин имеет доступ только к тем данным, которые необходимы для выполнения своих задач. Это обеспечивает конфиденциальность и защиту данных компании.

Использование центральной базы данных также позволяет проводить анализ данных и генерацию отчетов на уровне всей компании, что способствует более глубокому пониманию бизнес-процессов и обеспечивает единый источник правды для всех сотрудников. Это делает процесс принятия решений более координированным и эффективным, так как все стейкхолдеры имеют доступ к одним и тем же данным.

Шаг 3: Обработка данных

Данные обрабатываются, чтобы убрать ошибки и дубликаты. Они также объединяются и приводятся к общему формату, что является критическим шагом для обеспечения качества и надежности данных.

Дополнительный анализ:  Владимиров т и анализ финансовой отчетности компании

В процессе обработки данных проводятся различные этапы, включая:

  • Очистка данных : На этом этапе происходит выявление и исправление ошибок, таких как нулевые значения, отсутствующие данные или аномалии. Это может включать в себя удаление записей с неполными или некорректными данными.

  • Удаление дубликатов : Дубликаты данных могут исказить результаты анализа и привести к ошибочным выводам. Поэтому на этом этапе идет поиск и удаление одинаковых записей.

  • Приведение к общему формату : Разные источники могут предоставлять данные в разных форматах. Для сравнения и анализа эти данные должны быть приведены к единому формату, что облегчает сопоставление и сопоставление информации.

  • Интеграция данных : Если данные собираются из разных источников, они должны быть интегрированы в единую структуру. Это может включать в себя объединение таблиц, создание ключей связи и структурирование данных для обеспечения их целостности.

После обработки данных они становятся более надежными и готовыми к анализу. Этот этап позволяет уменьшить вероятность ошибок и искажений при проведении анализа и обеспечивает качественные результаты, на которых можно строить стратегические бизнес-решения.

Шаг 4: Анализ данных

С помощью анализа данных компания выявляет паттерны и зависимости между продажами и различными факторами, такими как погода, день недели и маркетинговые акции. Эти аналитические инсайты могут быть критически важными для определения того, какие факторы оказывают наибольшее влияние на успех компании и какие аспекты бизнеса нуждаются в улучшении.

Например, анализ данных может показать, что продажи товаров увеличиваются в дни с хорошей погодой, и, следовательно, компания может разработать стратегию, направленную на акцентирование внимания на продукты, связанные с сезонными изменениями в погоде. Также, анализ может выявить, что определенные дни недели более подходят для проведения акций и скидок, что позволяет оптимизировать маркетинговые усилия.

Это понимание позволяет компании принимать более интеллектуальные решения в отношении распределения ресурсов, планирования мероприятий и ассортимента продукции. Анализ данных помогает сделать бизнес более адаптивным и эффективным, что, в свою очередь, способствует росту прибыли и укреплению позиций на рынке.

Шаг 5: Визуализация данных

Результаты анализа представляются в виде графиков, позволяя управленцам легче понимать информацию. Графики, диаграммы и визуальные отчеты не только делают данные более наглядными, но также обеспечивают быстрое восприятие ключевых трендов и паттернов, даже тем, кто не является экспертом в области анализа данных.

Визуальное представление данных обладает способностью подчеркнуть важные взаимосвязи и аномалии, что позволяет руководителям и решающим лицам принимать более обоснованные решения на основе зрительного анализа. Особенно важно использование визуализации при презентации результатов анализа на совещаниях и в отчетах, где ясное и наглядное представление информации делает коммуникацию более эффективной.

Помимо этого, визуализация данных позволяет выявить тенденции, которые могли бы быть незамеченными при анализе сырых чисел и текстовых данных. Таким образом, графики и диаграммы становятся неотъемлемой частью процесса анализа данных и помогают превратить сложную информацию в интуитивно понятные образы, на которых можно строить стратегию бизнеса.

Шаг 6: Применение результатов

Компания использует результаты анализа для оптимизации запасов в каждом магазине. Это позволяет сэкономить средства и повысить обслуживание клиентов. Путем более точной настройки уровней запасов в соответствии с спросом и реальными тенденциями продаж, компания может уменьшить издержки на хранение избыточных товаров и предотвратить ситуации, когда товары заканчиваются в магазинах и не удовлетворяют потребности клиентов.

Более тщательное управление запасами также позволяет компании избегать перерасхода средств на товары, которые долгое время не продавались, и перераспределять ресурсы на более востребованные товары. Это дает возможность сокращения затрат и увеличения прибыли.

Повышение качества обслуживания клиентов — это также важный аспект оптимизации запасов. Постоянная наличность товаров, которые клиенты ищут, способствует удовлетворению их потребностей и укреплению лояльности. Благодаря анализу данных компания может точно предсказывать, какие товары будут востребованы в разные периоды, и удовлетворять потребности клиентов вовремя. Это создает благоприятную репутацию компании и способствует привлечению новых клиентов и удержанию существующих.

Этапы анализа данных для бизнеса

Анализ данных включает в себя несколько этапов. Давайте рассмотрим их подробнее.

1. Сбор данных

Первый шаг — это сбор данных из различных источников. Это могут быть данные о продажах, клиентах, рекламных кампаниях, логи серверов, информация о конкурентах, социальные медиа, а также множество других источников. Важно иметь доступ к полному и качественному объему данных, чтобы обеспечить точность и достоверность результатов анализа. Неполные или искаженные данные могут привести к неправильным выводам и, как следствие, к неправильным решениям. Таким образом, качественный сбор данных — основа успешного анализа, и компании должны уделить этому этапу должное внимание и ресурсы.

2. Хранение данных

После сбора данных, их необходимо хранить в надежной и безопасной системе. Базы данных и облачные хранилища данных — отличные варианты для этой цели. Базы данных позволяют эффективно организовать данные, обеспечивая быстрый доступ и возможность управления ими. Облачные хранилища данных, с другой стороны, предоставляют удобство масштабирования и доступа к данным из любой точки мира.

Однако важно помнить о безопасности данных. Хранение чувствительных бизнес-данных требует применения соответствующих мер безопасности, включая шифрование, авторизацию и регулярное резервное копирование. Независимо от того, выбираете вы локальное хранилище данных или облачное, безопасность должна быть в центре ваших забот, чтобы предотвратить утечку и несанкционированный доступ к важным информационным ресурсам вашей компании.

3. Обработка данных

Данные, полученные от разных источников, часто неоднородны и требуют обработки. Этот этап включает в себя очистку данных от ошибок, дубликатов и приведение их к единому формату. Чтобы обеспечить качественный анализ, следует уделить внимание следующим аспектам обработки данных:

  • Очистка данных от ошибок : Иногда данные могут содержать опечатки, неверные значения или нулевые записи. Эти ошибки могут исказить результаты анализа, поэтому важно выявить и исправить их.

  • Удаление дубликатов : Дубликаты данных могут возникнуть при сборе или хранении информации. Они могут привести к неверным выводам, поэтому необходимо удалить повторяющиеся записи.

  • Стандартизация данных : Разные источники могут предоставлять данные в различных форматах. Стандартизация позволяет привести все данные к общему формату, что упрощает анализ.

  • Заполнение пропущенных значений : Если в данных отсутствуют некоторые значения, их можно заполнить с помощью различных методов, таких как средние значения, медианы или интерполяция.

  • Проверка на выбросы : Иногда данные могут содержать выбросы, которые искажают общую картину. Проведение проверки на выбросы позволяет выявить их и принять соответствующие меры.

Обработка данных — важный этап, который гарантирует, что данные, используемые для анализа, являются точными, полными и однородными. Это создает надежную основу для принятия информированных бизнес-решений.

4. Анализ данных

На этом этапе происходит непосредственно анализ данных. Используются различные методы и инструменты, такие как статистика, машинное обучение и бизнес-интеллект.

  • Статистика : Статистические методы позволяют выявить закономерности и тренды в данных. Это включает в себя расчеты средних значений, медиан, стандартных отклонений и корреляций, что помогает понять, какие факторы влияют на бизнес-показатели.

  • Машинное обучение : Машинное обучение позволяет создавать модели, способные предсказывать будущие события на основе данных. Это может быть полезно, например, для прогнозирования спроса на продукцию или для выявления аномалий.

  • Бизнес-интеллект (BI) : Инструменты бизнес-интеллекта предоставляют средства для визуализации данных и создания дашбордов, что делает информацию более доступной и понятной для руководителей и сотрудников компании.

Анализ данных может быть как описательным, помогая понять, что происходит в бизнесе в настоящее время, так и предиктивным, предсказывая, что может произойти в будущем. Комбинирование различных методов и инструментов анализа данных позволяет получить более полное представление о бизнес-процессах и принять более обоснованные решения.

5. Визуализация данных

Визуализация данных — это важный шаг, который позволяет легче интерпретировать результаты анализа. Графики, диаграммы и графики помогают визуализировать сложную информацию. Они преобразуют абстрактные числа и факты в наглядные и понятные образы, что делает информацию более доступной и информативной для всех участников бизнес-процесса.

Использование разнообразных методов визуализации данных, таких как столбчатые графики, круговые диаграммы, точечные графики и тепловые карты, позволяет выделить ключевые тренды, аномалии и паттерны в данных. Это особенно важно при презентации результатов анализа руководителям и другим заинтересованным сторонам, которые могут не быть специалистами в области аналитики.

Визуализация также помогает в быстром обнаружении аномалий и необычных закономерностей, что может способствовать принятию быстрых решений. Например, визуализация данных о продажах может помочь выявить пиковые периоды спроса, что важно для планирования запасов или рекламных кампаний.

Кроме того, визуализация данных может быть использована для создания информативных отчетов и презентаций, делая коммуникацию результатов анализа более убедительной и понятной для аудитории. В итоге, визуализация данных не только улучшает процесс анализа, но и способствует принятию более обоснованных и эффективных бизнес-решений.

6. Применение результатов

Наконец, результаты анализа данных должны быть применены в бизнес-процессах. Это может включать в себя изменение маркетинговых стратегий, оптимизацию производства или создание новых продуктов, а также более широкие изменения в стратегии компании.

Изменение маркетинговых стратегий на основе данных может включать в себя более точное нацеливание на целевую аудиторию, оптимизацию бюджетов рекламных кампаний и улучшение эффективности маркетинговых усилий. Это позволяет компании привлекать более качественных клиентов и повышать конверсию.

Оптимизация производства на основе данных может означать более эффективное использование ресурсов, улучшение процессов и снижение издержек. Анализ данных помогает выявить, какие этапы производства нуждаются в оптимизации, чтобы повысить производительность и качество продукции.

Создание новых продуктов или услуг на основе данных может быть результатом выявления нишевых рыночных возможностей или удовлетворения потребностей клиентов, которые ранее не удовлетворялись. Анализ данных может подсказать, какие характеристики и функции будут востребованы на рынке.

Более широкие изменения в стратегии компании также могут произойти на основе анализа данных. Например, компания может решить изменить свой бизнес-модель, исходя из новых пониманий рынка и клиентов. Это может включать в себя переориентацию на онлайн-продажи или развитие новых рыночных сегментов.

В итоге, анализ данных не имеет смысла без его применения в реальных бизнес-процессах. Принятие конкретных мер на основе результатов анализа данных является ключевым шагом к улучшению эффективности, росту прибыли и укреплению конкурентных позиций компании на рынке.

Кто такой аналитик данных, и что он делает

Аналитик данных — это специалист по работе с данными компании, которые собраны в единую систему. Он собирает информацию, визуализирует её, интерпретирует, выявляет причинно-следственные связи, выводит гипотезы и тестирует их. На основе полученных результатов директор, маркетолог и руководители отделов компании принимают верные для бизнеса решения.

Есть два типа вопросов, на которые может ответить аналитик:

  • Количественные. Это когда ответ представляет собой цифру. Например, �сколько денег потратили�, �как много элементов…�, �сколько групп товаров…�.
  • Качественные или исследовательские. В ответе приводится не только цифра, но и логически выстроенный текст. Например, �почему страница А приносит больше лидов, чем страница Б�, �как увеличить конверсию с Х до Y�, �какие способы удержания клиентов будут наиболее эффективными�.

Все данные аналитик визуализирует в виде схем и инфографики с помощью сервисов типа BPMN. Пример на рисунке ниже:

Профессия аналитик данных
В сервисе �Просмотрщик и редактор BPMN� данные удобно представлять в виде схемы

Мониторинг и предупреждение

Чтобы избежать будущих проблем с аналитикой для бизнеса, важно настроить мониторинг и предупреждение. Вот несколько советов.

Мониторинг производительности

Используйте инструменты мониторинга производительности, чтобы следить за работой аналитических платформ и реагировать на проблемы.

Мониторинг безопасности

Внедрите систему мониторинга безопасности, которая будет оповещать о подозрительной активности и попытках нарушения безопасности.

Автоматическое оповещение

Настройте автоматическое оповещение о критических проблемах, чтобы оперативно реагировать и устранять их.

Инструменты для анализа данных

ИнструментОписание
Microsoft ExcelТабличный процессор для базового анализа.
Python и библиотекиМощный инструмент для сложного анализа.
SQLЯзык для извлечения данных из баз данных.
BI-платформыИнструменты для бизнес-аналитики и визуализации данных.

Зачем нужна бизнес-аналитика

Зная перечень товаров, которые чаще покупают, процент возврата, средний чек, компания может лучше понять потребности и предпочтения клиентов. Такой подход позволяет определить слабые стороны продукта и доработать их так, чтобы продажи выросли либо держались на стабильно высоком уровне. На основе повторяющихся паттернов поведения покупателей можно построить гипотезы будущих трендов.

Понимание потребителей позволяет:

  • прогнозировать жизненный цикл клиентов;
  • увеличить количество перекрёстных продаж;
  • повысить число повторных обращений.

Современные методы анализа с элементами визуализации помогают компании:

  • рекомендовать покупателям определённые категории товаров на основе их предпочтений;
  • рассылать персонализированные предложения с информацией о скидках, акциях, уникальных промокодах.

Оптимизация процессов

Детальный анализ позволяет своевременно выявлять «слепые зоны», которые могут негативно влиять как на отдельные процессы, так и на общую стратегию. Благодаря их обнаружению компания сможет вовремя скорректировать вектор развития.

Оптимизация процессов позволяет:

  • сократить время и ресурсы на подготовку отчётности;
  • обеспечить взаимодействие пользователей в единой системе;
  • оперативно получать информацию для анализа;
  • снизить нагрузку на сотрудников;
  • быстро адаптировать текущую стратегию под актуальные потребности бизнеса;
  • снизить риски умышленного искажения цифр в отчётах.

Прогнозирование и планирование

Возможности интеллектуального анализа данных позволяют строить статистические модели, используя машинное обучение (Machine Learning — ML).

Изучая полученные показатели, аналитик может прогнозировать основные параметры будущих событий и трендов, например:

  • доходность текущих проектов, а также находящихся на стадии разработки;
  • спрос на конкретные категории услуг или товаров;
  • стоимость, отвечающую потребностям рынка.

На основе обработки полученной информации компания может своевременно изменить сценарий дальнейшего развития, включив в него меры по снижению рисков.

Мониторинг результатов

Цель мониторинга — отслеживание эффективности принятых решений в области выбранной стратегии. То есть он позволяет вычленить процессы с низкой конверсией, найти способы устранения идентифицированных проблем с помощью технологий ML, Business Intelligence (BI), других программных средств аналитики.

6452.jpg

Типичные проблемы с аналитикой для бизнеса

Сбои в работе аналитических платформ

Один из наиболее распространенных недостатков — это сбои в работе аналитических платформ и BI-решений. Пользователи могут столкнуться с зависаниями, недоступностью системы или медленной производительностью. Это может быть вызвано различными факторами, включая программные баги, недостаточные ресурсы или неправильную настройку.

Проблемы с данными и источниками данных

Аналитика данных для бизнеса зависит от точных и актуальных данных. Проблемы с источниками данных, такие как некорректные или устаревшие данные, могут исказить результаты анализа и привести к неверным решениям.

Недостаточная безопасность данных

Корпоративная аналитика требует высокого уровня безопасности данных. Утечки данных или нарушения конфиденциальности могут привести к серьезным последствиям. Проблемы с безопасностью данных могут включать в себя уязвимости в системе, недостаточное шифрование и неправильную управляемость доступом.

Неэффективные дашборды и отчеты

Создание информативных и понятных дашбордов для бизнеса — не простая задача. Неэффективные дашборды могут затруднять принятие решений и снижать эффективность аналитики для бизнеса.

Неадекватная мобильная поддержка

В мире, где мобильные устройства играют важную роль, неадекватная мобильная поддержка мобильных приложений данных онлайн может создавать неудобства для пользователей.

Чем дата-аналитик полезен для малого бизнеса

Разберём, какие задачи малого бизнеса может взять на себя дата-аналитик.

  1. Выявит тенденции. Изучит квартальные отчёты по продажам или годовой трафик сайта, отметит снижение некоторых показателей, сформулирует гипотезы причин, проверит их совместно с маркетологом. Так вы сможете вовремя предотвратить проблемы, поймёте, как увеличить продажи.
  2. Составит прогнозы. Определит, какие товары будут пользоваться спросом в зависимости от сезона, какие объёмы продаж предполагаются в тот или иной период. Выгодно ли заключать сделку, работать с этим поставщиком, запускать рекламу через определённый канал. Аналитик поможет улучшить ассортимент, оптимизировать цены, спрогнозирует поток клиентов, проанализирует качество взаимодействия между отделами.
  3. Соберёт данные из всех источников в одну базу. В ней будут отображаться данные из соцсетей, сайта, �1С�, CRM, мобильных приложений, статистика по другой операционной деятельности (производство, склады, логистика). Эти данные может видеть каждый из сотрудников.
  4. Установит причины проблем. С помощью изучения данных аналитик сможет понять, какие действия дают положительный и отрицательный результат. Например, почему одна рекламная кампания привлекает лиды, которые конвертируются в заказы, а другая — нет.
  5. Поможет оптимизировать продажи, продвижение, логистику. Аналитик разработает таблицы данных и сделает интеграцию всех информационных систем, что упростит работу отделов компании. Например, рассчитает товарооборачиваемость и определит, сколько единиц товара Х и товара Y нужно закупить в этом квартале.

Значение анализа данных в современном бизнесе

Современный бизнес сталкивается с огромным объемом данных, поступающих из различных источников. Эти данные могут быть ценным активом, если правильно использовать их анализ. Вот почему анализ данных стал неотъемлемой частью бизнес-процессов.

Преимущества анализа данных для бизнеса:

  • Понимание клиентов : Анализ данных позволяет узнать, кто ваши клиенты, что они хотят и как они взаимодействуют с вашей компанией.

  • Оптимизация процессов : Анализ помогает выявить узкие места в бизнес-процессах и оптимизировать их для повышения эффективности.

  • Прогнозирование : Анализ данных позволяет прогнозировать будущие тенденции и изменения на рынке, что помогает компании быть готовой к переменам.

  • Принятие решений : Информация, полученная из анализа данных, служит основой для принятия стратегических и тактических решений.

Какие навыки нужно получить и где искать первые проекты

Аналитика — идеальная сфера для тех, кто любит решать головоломки. Рассказываем, как стартовать в ней с нуля.



Роман Панов

Редактор и иллюстратор. Перепробовал пару десятков профессий — от тестировщика до модели, но нашёл себя в удалёнке. Учится в Skillbox и делится в своих текстах новыми знаниями.

Профессия аналитик данных

О старте в аналитике рассказала

Специалист по машинному обучению департамента аналитических решений в ГК «КОРУС Консалтинг». Магистр НИУ ВШЭ по направлению «Наука о данных». В IT с 2019 года, участвовала в проектах из разных сфер — от ретейла до финтеха.

Профессия аналитика данных востребована — только на HeadHunter размещено более 49 тысяч вакансий со словом «аналитик» в описании. Аналитика позволяет зарабатывать 200 тысяч рублей в месяц, с неё можно начать путь в IT.


Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными: собирает, обрабатывает их и делает выводы на их основе. Эти выводы помогают принимать бизнес-решения.

Аналитик ищет закономерности в данных — а они бывают как довольно очевидные, так и неявные. Когда аналитик обнаруживает неявные закономерности, это называют инсайтом — от английского insight, что значит «понимание», «интуиция».

Вот пример закономерностей, с которыми работает аналитик. Компания продаёт товары на маркетплейсе. Руководитель ставит аналитику задачу: нужно понять, как изменить цены на товары, чтобы продавать больше.

Аналитик изучает данные и замечает, что некоторые товары охотнее покупают перед выходными. Он делает вывод: возможно, это значит, что перед выходными цены на такие товары стоит повышать. Или аналитик находит другую закономерность: молодые люди покупают товары определённой категории чаще, чем старшее поколение. Он делает вывод: возможно, необходимо снизить цены на эти товары, чтобы привлечь новых клиентов.

Аналитик может работать как в офисе, так и удалённо. Но чем ближе он к бизнес-процессам, тем больше ему нужно общаться с сотрудниками компании. Поэтому аналитиков чаще нанимают на работу в офисе.

Также аналитик данных может работать на фрилансе и вести несколько проектов одновременно. Но искать задачи на фрилансе сложнее — в основном компании ищут сотрудников в штат.

Все аналитики данных решают следующие задачи:

  • Сбор данных. Аналитику нужно понять, какие данные могут потребоваться для решения задачи и где их можно найти. Он берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
  • Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает.
  • Интерпретация. Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
  • Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их: делает графики и диаграммы.
  • Выводы. Выводом может служить результат логического умозаключения или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу о том, что стоит сделать, чтобы улучшить результаты.

В аналитике данных много направлений и, следовательно, есть разные специализации. Например, бывают маркетологи-аналитики, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, финансовые аналитики. Все они решают задачи, о которых мы говорили выше. Но методы анализа, метрики и объекты, с которыми работают специалисты, различаются.

Например, маркетологи-аналитики, скорее всего, будут работать с воронками продаж, сегментацией аудитории и юнит-экономикой. Продуктовые аналитики — с системой продуктовых метрик, мониторингом KPI и анализом причин и следствий. Бизнес-аналитики — с бизнес-процессами: эти специалисты больше других погружены в детали работы компании.

Редакция «Управление» Skillbox Media изучила зарплаты на рынке

На рынке труда большой спрос, а специалистов не хватает. Поэтому зарплаты в этой отрасли большие. Согласно статистике Zarplan, средняя зарплата аналитика данных в России — 107 516 рублей в месяц. А  зарплата — 83 тысячи рублей в месяц.

На зарплату влияют разные факторы — например, регион, размер компании, число обязанностей. Но в первую очередь уровень дохода зависит от квалификации специалиста. В диджитале обычно выделяют три уровня компетенций: джун, мидл, сеньор.

Джуниор — новичок, который может написать простой код и работать с базами данных. Его зарплата — от 40 тысяч до 80 тысяч рублей в месяц: такие предложения есть на HeadHunter.

Профессия аналитик данных

Вакансии для аналитиков данных без опыта работы
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Мидл — специалист с опытом работы от года. Зарплата специалиста такого уровня — от 100 до 200 тысяч рублей в месяц.

Профессия аналитик данных

Зарплата специалиста мидл-уровня может превышать 100 тысяч рублей в месяц. О зарплате часто предлагают договориться на собеседовании
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Сеньор — специалист с опытом работы от трёх лет. Он разбирается в бизнес-процессах и умеет общаться с бизнес-заказчиками и разработчиками. Сеньор может рассчитывать на зарплату от 200 тысяч рублей в месяц.

Профессия аналитик данных

В некоторых вакансиях для сеньоров предлагают зарплату от 300 тысяч рублей в месяц
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Аналитик данных может продвинуться по карьерной лестнице и зарабатывать больше. Если развить хард-скиллы — например, навыки программирования, математики, статистики или моделирования, — можно переквалифицироваться в дата-сайентиста. Это программист, который создаёт модели, предсказывающие результат.

Если сделать упор на софт-скилы и прокачать умение управлять командой и проектом, ответственность и понимание бизнес-процессов, то можно стать руководителем проектов.

Аналитик данных использует в работе математические методы, программирование и специальные сервисы. Перечислим то, что требуется каждому аналитику.

Знать математику и статистику. А именно математический анализ, линейную алгебру, численные методы, математическую статистику, дискретную математику. Это разделы математики, изучить их можно в вузе или на курсах для аналитиков.

Знать теорию нужно, чтобы правильно обрабатывать и анализировать данные, искать закономерности и зависимости, в том числе неявные. Ещё эти знания нужны для формирования и проверки гипотез.

Владеть языками программирования. Написание кода — неотъемлемая часть работы аналитика при обработке данных. Чаще всего используют следующие языки программирования:

  • SQL. Довольно простой язык. Полезен для первого знакомства с данными.
  • Python и R. Языки более высокого уровня, с их помощью можно выявлять сложные закономерности. Также они помогают визуализировать данные, что тоже полезно для аналитики.

Профессия аналитик данных

Пример кода на языке Python — скрипт проверки списка на дубликаты
Скриншот: Skillbox Media

Уметь работать с таблицами в Google и Excel. Почти все данные, с которыми работает аналитик, содержатся в таблицах. Также в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Например, с Power BI, Tableau, Qlik. В них строят дашборды — интерактивные информационные панели, которые получают данные из других систем и отображают их в понятном виде.

Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса полученные выводы.

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик часто взаимодействует не только с разработчиками и дата-инженерами, но и с другими сотрудниками. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

В аналитике будет комфортно людям, которые любят решать головоломки или сложные неординарные задачи и готовы скрупулёзно изучать данные.

Что такое скрупулёзность? Аналитик данных должен быть внимателен к мелочам. Любая, даже незначительная ошибка может сильно повлиять на конечный результат. Кроме того, аналитик должен уметь мыслить критически.

Людям, которые не готовы долго сидеть над одной задачей, в аналитике будет сложно. Плохая новость для тех, кто в школе хейтил математику: её в аналитике достаточно.

Есть ещё один важный момент. В аналитике может не быть осязаемого результата. Заранее бывает сложно сказать, получится ли найти инсайты, с которыми можно вернуться к бизнесу. Или предложенные правила могут не сработать в реальной среде — и часто виноваты в этом будете не вы, а внешние обстоятельства, которые сложно предсказать.

Есть три основных способа начать работать в сфере. В аналитику приходят из смежных сфер, после получения профильного образования в вузе и после курсов.

Чаще всего в аналитику переходят из смежных отраслей. Аналитиками становятся программисты, экономисты, HR-специалисты и все, чья работа предполагала анализ данных. Даже те, кто просто работал с Excel. Главное для тех, кто приходит из смежных сфер, — подтянуть недостающие скиллы, например программирование или статистику.

Кроме того, в сферу попадают после обучения в вузе по специальности или смежным дисциплинам. Например, в НИУ ВШЭ есть магистерская программа по наукам о данных, а на мехмате МГУ — бакалаврская программа «Фундаментальная математика и математическая физика».

Ещё одна точка входа — курсы. На них преподают и математику, и программирование. Обычно программы курсов построены таким образом, чтобы дать необходимые для работы навыки.

Неважно, как вы пришли в аналитику. Главное — практиковаться. Примеры проектов, в которых вы участвовали, помогут подтвердить навыки при трудоустройстве. Подойдут даже симуляции проектов или результаты с Kaggle — популярной платформы для соревнований по data science от Google.

Учат ли на аналитика данных в Skillbox? Да, в Skillbox есть курс «Аналитик данных с нуля». Он подойдёт для старта в отрасли, даже если вы не слышали об аналитике данных раньше. Тем, кто хочет освоить профессию после вуза или перейти в отрасль из смежной специальности, курс поможет быстрее получить необходимые навыки. В программе 35 практических заданий по SQL, Power BI, Python и итоговый проект — работа над кейсом от разработчика компьютерных игр.

  • проводить исследования и делать точные выводы — использовать математические модели, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах;
  • использовать программирование: языки Python и SQL;
  • строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений с помощью метрик;
  • делать развёрнутые аналитические отчёты, работать с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одном окне;
  • работать с заказчиками — определять запросы бизнеса и презентовать результаты.

Найти работу можно уже во время обучения. Специалисты Центра карьеры Skillbox помогают оформить резюме и подготовиться к собеседованию, предлагают партнёрские вакансии.

Искать работу можно на агрегаторах, на специальных площадках и по знакомству.

Площадок с вакансиями много. Можно пойти на агрегаторы вакансий — HeadHunter, «Хабр Карьеру» и другие. Если есть желание выйти на международный рынок, лучше всего искать работу на LinkedIn. Ещё есть каналы в Telegram — например, getmatch и careerspace.

Начинающим аналитикам данных полезно ходить на мероприятия IT-тематики и знакомиться там с работодателями и IT-специалистами. А ещё можно вступить в профессиональные сообщества в социальных сетях.

Чем больше усилий вы приложите, тем выше шанс быстро найти работу. Вот несколько советов начинающим аналитикам данных:

  • Участвуйте в соревнованиях или создайте пет-проект — проект, который разрабатывают не на заказ, а для себя. Его можно включить в портфолио и показать при трудоустройстве.
  • Готовьтесь к собеседованию — повторите технический материал, а также почитайте о компании, в которую вы идёте на интервью. Важно разбираться в контексте, чтобы показать свою заинтересованность на собеседовании.
  • Оформите резюме. Желательно, чтобы оно включало проекты и решённые задачи. Также стоит упомянуть курсы, которые вы проходили.

Не бойтесь откликаться на вакансии, которые вам интересны, но требованиям в которых вы не соответствуете. Зачастую решение о найме принимают не на основе резюме, а после личной встречи, на которой вы можете показать себя с лучшей стороны.

  • Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Аналитик данных может работать удалённо и в офисе, в штате и на фрилансе. Но чаще компании ищут специалистов в штат, в офис.
  • В аналитике данных высокие зарплаты. Средний доход в России — 107 тысяч рублей в месяц. Рост от джуна до сеньора занимает в среднем 4–5 лет, и за это время можно увеличить доход до 300 тысяч рублей в месяц.
  • Аналитик данных должен знать математику и статистику, уметь программировать на Python, R и SQL, работать с Excel и BI-системами. Аналитика подойдёт людям, которые любят решать головоломки и неординарные задачи.
  • Есть три точки входа в аналитику — смежная отрасль, вуз и курсы. Курсы — хорошее решение и для тех, кто хочет освоить аналитику с нуля, и для тех, кто хочет перейти в неё из смежной отрасли или дополнить знания, полученные в вузе.

Редакция Skillbox Media рекомендует

  • В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте статьи о работе маркетолога-аналитика, финансового аналитика, UX-аналитика, веб-аналитика, бизнес-аналитика, чтобы понять, какая специализация вам подойдёт.
  • Также в Skillbox Media есть статья, которую написал Ассир Битохов — дата-аналитик американской компании Xometry. Прочитайте её, чтобы узнать, как устроены карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.
  • Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы Skillbox Media. Мы уже рассказывали о «Яндекс Метрике», Google Analytics, BI-системах и Power BI.
  • Если вы хотите стартовать в аналитике данных, обратите внимание на курс Skillbox «Аналитик данных с нуля». Он построен так, чтобы помочь освоить новую профессию даже тем, у кого нет опыта и знаний. На курсе учат всему, что пригодится в работе, и помогают с трудоустройством.

Профессия аналитик данных

Делаю презентации и получаю 220 000 рублей в месяц
На рынке полно клиентов, готовых платить за слайды, которые убеждают заключать сделки на миллионы рублей. Можно работать удалённо на себя или в штате компании. Как это делать, показываем на курсе «Мастер презентаций».

Как выбрать аналитика в зависимости от размера компании

Микробизнес — до 20–30 человек

Роль аналитика могут выполнить руководитель компании или маркетолог. Для работы достаточно знать Excel, BPMN, удобный дашборд, уметь собирать аналитику из CRM и веб-метрики. Можно не выделять отдельную единицу в штате, поскольку объём данных небольшой.

Для маленькой компании аналитик во многом выполняет функцию оцифровщика: все процессы и цифры переходят из мира разрозненных отчётов, документов и устных распоряжений в одну базу данных — таблицу. Самое главное — построить наглядные схемы всех процессов в компании.

Малый бизнес — 50–100 человек

В такой компании уже нужен аналитик — решения важно принимать на основе статистики, а не интуитивно. Любая ошибка может привести к убыткам. Аналитик будет выявлять закономерности, тестировать гипотезы перед принятием решений.

Чем длиннее и сложнее бизнес-процессы, тем больше данных. И тем важнее не экономить на инструментах и выбирать грамотного специалиста. Аналитик должен разбираться в Power BI, Tableau, желательно писать запросы в SQL.

Если компания уже пишет для себя IT-решения и нанимает для этого программистов, то аналитику понадобится знание языка программирования Python.

Один из примеров вакансии ниже:

Задачи аналитика данных
Пример вакансии для небольшой компании

Маленькой компании не стоит развёртывать свою инфраструктуру данных с алгоритмами Machine Learning — это дорого, трудоёмко и не окупается. Выгоднее использовать готовые BI-системы: Qlick, MS Power BI, Tableau, Talend Data Cloud, Google DataStudio, OWOX BI. Они и дешевле, и проще в освоении, наглядно представляют данные в понятном интерфейсе. Малому бизнесу доступна гибкость и скорость — и нужно этим пользоваться. 

Например, в вакансии ниже в требованиях указаны не только знание языков программирования, но и навыки машинного обучения Machine Learning — а это уже не аналитик данных, а системный аналитик, и малому бизнесу такой функционал не нужен. Системные аналитики выполняют практически научную работу и нужны в IT-компаниях, их труд оплачивается намного дороже.

Что такое аналитик данных
Специалист с такими навыками больше подойдёт IT-компаниям

Бизнес с объёмом 10–20 продаж в день

Таким компаниям понадобится Excel, чтобы упростить и ускорить работу с данными, знание формул ВПР, Flatten, Split, Importrage, Filter, умение визуализировать с помощью дашбордов.

Все данные сводятся воедино, и это позволяет проверить эффективность каналов продвижения и увеличить жизненный цикл клиента. Например, можно предложить ему персональные услуги, товары, скидки на основе данных о его контактах с компанией. Своевременные выгодные предложения позволяют возвращать, удерживать покупателей.

Ниже — примеры подходящей вакансии:

Навыки аналитика данных
Если продаж пока немного, отразите в вакансии требования к специалисту под такую нагрузку

Бизнес с объёмом от 100 продаж в день

При таких условиях вносить информацию вручную сложно, поэтому необходимо использовать сервисы для автоматизации процессов. Аналитику понадобится знание формул Query, визуализация Power BI, умение создавать базу данных.

Ниже — пример подобной вакансии:

ата аналитик профессия
Пример вакансии для компании с числом продаж от 100 в день

В малом бизнесе зачастую нет развитой аналитической инфраструктуры, нет доступа к каждому источнику информации. К примеру, отдел продаж слабо связан с отделом маркетинга, маркетинг — с логистикой и производством. 

Поэтому руководитель должен настроить коллектив позитивно и объяснить, что аналитика упростит им работу. Тогда недостающие данные будет проще собрать. Аналитика данных — это не только цифры, но и активное общение.

Есть и другие специалисты, которые могут помочь вашему бизнесу. Узнайте подробнее об обязанностях:

В некоторых случаях можно использовать специальные сервисы. Читайте о них здесь:

Инструменты для анализа данных

Существует множество инструментов и технологий для анализа данных. Вот некоторые из них:

  • Microsoft Excel : Этот популярный инструмент подходит для базового анализа данных и создания отчетов.

  • Python и библиотеки для анализа данных : Python является мощным языком программирования для анализа данных, и библиотеки как NumPy, Pandas и Matplotlib делают анализ более эффективным.

  • SQL : Язык структурированных запросов используется для извлечения данных из баз данных.

  • BI-платформы (Business Intelligence) : Такие платформы, как Tableau, Power BI и QlikView, предоставляют мощные инструменты для анализа данных и визуализации результатов.

Диагностика и тестирование

Чтобы устранить проблемы с аналитикой для бизнеса, необходимо провести диагностику и тестирование. Вот какие шаги можно предпринять:

Анализ данных и отладка

Используйте инструменты анализа данных для выявления ошибок и проблемных мест в аналитических приложениях.

Тестирование источников данных

Проверьте качество и актуальность данных, поступающих в систему аналитики. Убедитесь, что данные соответствуют ожиданиям.

Проверка безопасности

Проведите аудит безопасности, чтобы выявить уязвимости и принять меры по их устранению.

Оценка дизайна дашбордов и отчетов

Проверьте дизайн дашбордов и отчетов на предмет удобства использования и информативности.

Тестирование мобильных приложений

Уделяйте внимание тестированию мобильных приложений данных онлайн, чтобы убедиться, что они оптимизированы для мобильных устройств.

Инструменты бизнес-аналитики 2024 года

Специалисты Ramax Group рекомендуют одновременно развивать четыре направления. Их достаточно для полноценной бизнес-аналитики.

BI-решения

Работа ведётся по трём направлениям:

  • миграция дашбордов и табличной отчётности на российские аналоги, которые адаптированы под потребности бизнеса и текущие бизнес-задачи;
  • реализация BI-проекта — может проводиться с нуля или в виде расширения существующих решений;
  • обучение взаимодействию с интегрированной системой, разработка инструкций, техподдержка.

Автоматизация систем бюджетирования

Позволяет обеспечить всесторонний контроль за текущими процессами бюджетирования. Пользователи работают в единой системе, вся информация хранится централизованно, предусмотрена возможность моделирования и прогнозирования дальнейшего развития компании. В случае резкого изменения, например, курса валют, программа поможет выполнить быстрый пересчёт версий бюджета, скорректировать уже существующую модель.

Внедрение хранилищ данных и Data Lake

Позволяет ускорить решение управленческих задач, так как все сведения из разных источников обрабатываются централизованно, в том числе большие массивы информации. Формирование отчётов происходит практически мгновенно, причём их можно детализировать по определённому признаку.

Система мониторинга ПИР

Система упрощает сбор информации и подготовку отчётности ПИР до 30%. При этом все показатели собираются автоматически, а уровень контроля за проектами достигает 100%. Это программное решение, разработанное Ramax Group, не имеет аналогов на российском рынке.

Проект мониторинга ПИР уже оценили представители группы «Аэрофлот». По результатам внедрения системы ручной труд при подготовке отчётной документации сократился на 30%, а показатель качества реализации ПИР вырос минимум на 0,5%.

Раскройте возможности аналитики данных для бизнеса с помощью ML и других современных технологий от Ramax Group. Оставьте заявку на консультацию: +7 (795) 913-67-71.

Интересуют инструменты анализа данных?

Как анализ данных позволяет улучшить взаимодействие с клиентами

Анализ массива сведений — в числе главных инструментов, помогающих улучшить контакт бизнеса с клиентом. Он открывает организациям перспективу для понимания потребностей и предпочтений потребителей, создания персонализированных товаров, повышения эффекта от кампаний маркетинга и уровня взаимодействия.

Действенным способом считается создание 360-градусного обзора клиента. Такой подход подразумевает сбор и анализ доступной информации о клиенте — от характеристики покупок и поведении на сайте до отзывов в соцсетях и обращений в службу поддержки. Исследование сведений помогает фирме понимать потребителя и улучшать работу с ним.

По каким критериям выбирать аналитика данных малому бизнесу

Дата-аналитик организует поиск данных, проводит глубинный анализ информации, продаж и производства, проводит A/B-тест, эксперименты, проверяет гипотезы. Бизнес-аналитик моделирует бизнес-процессы (например, путь от заказа до доставки клиенту), строит отчётность, визуализирует данные. Ниже — для сравнения примеры вакансии бизнес-аналитика и аналитика данных:

Чем занимаются аналитики данных
По вакансиям видно, какие навыки работодатели ждут от аналитиков для разных направлений деятельности
Аналитик данных кто это и что делает
Ещё один пример вакансии аналитика данных

Аналитик в малом бизнесе часто выполняет функции дата-, бизнес- и продакт-аналитика. Найти такого специалиста непросто, и лучше изначально обозначить реалистичные требования. Это может быть опыт работы с SQL, Python, Tableau — инструментами для сбора данных и структурирования их в понятную систему. Но нет необходимости знать их все — достаточно хотя бы некоторые инструменты.

Важно, чтобы специалист умел проводить A/B-тесты и проверять гипотезы, обладал гибким мышлением, понимал принцип маркетинговой воронки и работы рекламной кампании. А также он должен:

  1. Знать Excel или Google Sheets.
  2. Проводить парсинг — собирать информацию с сайтов, например через расширения браузера типа Web Scraper.
  3. Работать с веб-аналитикой: �Яндекс.Метрикой�, Google Analytics и Search Console и т.д.
  4. Собирать разрозненную информацию в одну базу. Например, из отчетов, протоколов, файлов Word, из �Яндекс.Метрики�, Google Analytics, CRM, �1С� и из других источников. Чтобы очистить и преобразовать беспорядочные данные, помогут инструменты типа OpenRefine.
  5. Визуализировать данные, делать графики и отчёты. Это поможет увидеть динамику данных, обнаружить слабые места.
  6. Проводить исследования и интервью. Например, опрос сотрудников и клиентов, чтобы лучше понимать процессы, происходящие в компании.
  7. Анализировать данные, интерпретировать их, делать выводы и прогнозы. Для этого нужно владеть методами количественного, статистического, факторного, диагностического анализа.
  8. Обладать критическим мышлением, понимать процессы бизнеса.
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий