Самые популярные профессии в аналитике

Самые популярные профессии в аналитике Аналитика
  1. Data Science — это вообще работает?
  2. [http://research.cs.tamu.edu/prism/lectures/pr/
    Иллюстрация взята с Ricardo Gutierrez-Osuna]
  3. Gartner Identifies Top Trends Shaping the Future of Data Science and Machine Learning
  4. Наука о данных: пять ключевых тенденций
Содержание
  1. Что такое Data Science?
  2. Цифровая трансформация бизнеса
  3. Основные технологии цифровой трансформации
  4. Обучение Data Science
  5. 2024: «Наносемантика» объявила о начале партнерства со школой ИТ-профессий Skillfactory
  6. 2020: НИТУ «МИСиС», SkillFactory и Mail.ru Group запускают русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science
  7. Какие навыки нужны аналитику данных и финансовому аналитику
  8. Кто такие аналитики и зачем они нужны
  9. Дата-сайентисты
  10. Data Science — как это работает?
  11. Big Data≠Data Science
  12. Data Science в реалиях производства
  13. Чем отличаются аналитик данных и финансовый аналитик
  14. Кто такой аналитик данных
  15. Бесплатный мини-курс для бухгалтера по аналитике данных
  16. Пройдите мини-курс бесплатно
  17. Кто такой финансовый аналитик
  18. Специалист по изучению данных (data scientist)
  19. Почему Data Scientist сексуальнее, чем BI-аналитик
  20. Зачем нужна цифровая трансформация компании
  21. Продуктовые аналитики
  22. Примеры цифровой трансформации
  23. BI-аналитики
  24. Освойте новую профессию на базе вашего опыта
  25. Какую IT-профессию выбрать бухгалтеру для новой карьеры
  26. Директор по данным — Chief Data Officer, CDO
  27. Бизнес-аналитики
  28. Освойте новую профессию на базе вашего опыта
  29. Условия цифровой трансформации
  30. Плюсы цифровой трансформации для бизнеса
  31. Вместо заключения

Что такое Data Science?

Математические и алгоритмические методы, оптимизированные для эффективного выявления сложных закономерностей. Наука о методах анализа данных, сформировавшаяся на стыке математики, компьютерных наук и бизнеса, включающая в себя построение сложных аналитических моделей на основе данных для извлечения новых знаний.

Самые популярные профессии в аналитике

Самые популярные профессии в аналитике

Структура Data Science Проекта

Цифровизация бизнес-процессов — это не просто вариант стратегического развития, а объективная необходимость. Если раньше для развития компании можно было повысить уровень обслуживания, улучшить качество и снизить цены, то сегодня этого недостаточно. Чтобы компания росла, нужно внедрять комплексные инновационные решения во всех направлениях. Это касается и выпуска продукции, и ведения бизнес-процессов.

Дополнительный анализ:  Решение задачи по налоговым спорам

Аналитики Gartner отнесли элементы цифровой трансформации в десятку технологических трендов 2023 года. Специалисты советуют компаниям обратить пристальное внимание на организацию и управление фирмой, а также на развитие облачных технологий.

Стереотип о том, что в айти работают только бородатые парни в свитерах, пора разрушить окончательно. В мире компьютеров, сайтов, программ и приложений, найдется местечко не только разработчикам, но и дизайнерам, продуктовым менеджерам, кадровикам, маркетологам, тестировщикам и аналитикам. Последние на самом деле нужны любому бизнесу — от специалиста, готового собирать проблемы и изучать потребности, а затем делать выводы и давать прогнозы, не должна отказываться ни одна команда. 

В айти аналитики становятся посредниками в кругах разработчиков и клиентов. Они налаживают связь между теми самыми бородатыми парнями в свитерах и заказчиками, желающими получать реальную выгоду (желательно, выраженную в цифрах, с увеличением доходов и минимизацией издержек!). Аналитики помогают людям смотреть на проблемы с разных сторон и убирают из формул успеха иллюзорные решения, личные суждения и нерелевантный опыт. 

Цифровая трансформация бизнеса

Это внедрение цифровых решений в производственную модель. Данное определение применимо не только к коммерческой деятельности, но и к другим областям. Цифровизация проникает в разные сферы жизни, в частности в образование и государственное управление.

Сразу отметим, что цифровизация — это не просто автоматизация процессов. Это следование трендам в области информационных технологий, поиск оптимальных решений для полноценной работы компании.

Цифровизация предполагает совершенствование бизнес-процессов, то есть внедрение новых информационных решений и обучение сотрудников. Зачем же все усложнять? Чтобы адаптировать работу компании к быстро меняющимся реалиям. Проще говоря, сохранить конкурентоспособность организации в новых условиях и принимать правильные управленческие решения.

Самые популярные профессии в аналитикеImage by gpointstudio on Freepik

Цифровая трансформация бизнеса — это сложный и многоступенчатый процесс. Чтобы обновить работу компании, надо пересмотреть и оптимизировать ее деятельность и, как следствие, повысить ее конкурентоспособность.

Отметим, что когда в компании идет процесс цифровизации, то появляются новые должности. Это особенно актуально для области информационных технологий, где может потребоваться участие ИТ-директора, руководителя цифровой трансформации, исследователя данных.

Аналитик данных:
базовые компетенции

Для студентов, обучающихся по основному образованию на программе

Самые популярные профессии в аналитике

Самые популярные профессии в аналитике

  • месяцев для новой профессии

Самые популярные профессии в аналитике

Модуль 1 — Базовые инструменты аналитики данных

Ознакомитесь с базовыми основами и принципами аналитики данных, ключевыми понятиями и инструментами

Самые популярные профессии в аналитике

для анализа данных

Освоите навыки проектирования и реализации алгоритмов решения практических задач на одном из языков программирования — языке Python

Самые популярные профессии в аналитике

Модуль 3 — Анализ данных с помощью SQL. Основы работы с базами данных

Получите представления о базах данных, системах управления базами данных (СУБД) и языке структурированных запросов (SQL), навыки структурирования данных, построения моделей данных и использования SQL для получения информации из баз данных

Самые популярные профессии в аналитике

Модуль 4 — Практические методы и технологии анализа данных

Получите навыки практического решения задач интеллектуального анализа данных — майнинга данных (Data Mining)

Самые популярные профессии в аналитике

Модуль 5 — Практическая подготовка

Решите реальные практические задачи от компаний или реализуете собственные инициативы в команде

Специалист по большим данным

ДОКУМЕНТ ПО РЕЗУЛЬТАТУ ОБУЧЕНИЯ

Самые популярные профессии в аналитике

Диплом о профессиональной переподготовке

После успешного прохождения программы вам выдается диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, что дает вам право официально работать по новой специальности

Самые популярные профессии в аналитике

  • Еременко Александр Сергеевич

    Канд. тех. наук, профессор Академии цифровой трансформации

  • Ким Елизавета Романовна

    Специалист Дальневосточного центра цифровых компетенций

Самые популярные профессии в аналитике

Самые популярные профессии в аналитике

Позвони или напиши нам!

  • Роботы (робототехника)
  • Робототехника (мировой рынок)
  • Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
  • Карта российского рынка промышленной робототехники
  • Промышленные роботы в России
  • Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
  • Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
  • Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
  • Технологические тенденции развития промышленных роботов
  • В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
  • Сервисные роботы
  • Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
  • Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
  • IoTIIoTЦифровой двойник (Digital Twin)
  • Компьютерное зрение (машинное зрение)
  • Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
  • Как роботы заменяют людей
  • Секс-роботы
  • Роботы-пылесосы
  • Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
  • Обзор: Искусственный интеллект 2018
  • Искусственный интеллект (рынок России)
  • Искусственный интеллект (мировой рынок)
  • Искусственный интеллект (рынок Украины)
  • В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
  • Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
  • RPA — Роботизированная автоматизация процессов
  • Видеоаналитика (машинное зрение)
  • Машинный интеллект
  • Когнитивный компьютинг
  • Наука о данных (Data Science)
  • DataLake (Озеро данных)
  • BigData
  • Нейросети
  • Чатботы
  • Умные колонки Голосовые помощники
  • Безэкипажное судовождение (БЭС)
  • Автопилот (беспилотный автомобиль)
  • Беспилотные грузовики
  • Беспилотные грузовики в России
  • В мире и России
  • Летающие автомобили
  • Электромобили

Основные технологии цифровой трансформации

Существуют следующие технологии цифровой трансформации:

  • Искусственный интеллект (ИИ) — это свойство компьютерной системы обучаться, принимать решения и действовать подобно человеку. Применение ИИ помогает увеличить производительность труда и снизить операционные расходы во многих экономических сферах.
  • Машинное обучение — это способность вычислительной машины отграничивать, анализировать данные и приводить выводы по результатам обработки больших массивов информации. Машинное обучение ускоряет процессы принятия решений в разных отраслях бизнеса.
  • Обработка больших данных. Комплекс массивов информации можно обрабатывать специальными инструментами. От качества их сбора и анализа зависит то, как быстро компания адаптируется к меняющимся условиям.
  • Роботизация бизнес-процессов. Она позволяет переложить часть рутинных задач с людей на виртуальных сотрудников или ботов, работающих на основе искусственного интеллекта. Роботизация экономит время сотрудников и минимизирует риск ошибок, присущих человеку.

Самые популярные профессии в аналитикеImage by Freepik

  • Облачные технологии — это такие технологии, при которых пользователь получает доступ к интернет-ресурсам компьютерных систем, например, серверов, баз данных, хранилищ. Они имеют массу преимуществ, к примеру, бесперебойность работы, возможность выбрать ресурсы под потребности бизнеса.
  • Виртуальная или дополненная реальность. Хотя у многих людей эти технологии ассоциируются с игровой индустрией, они активно используются в процессе цифровизации. Самые известные способы применения виртуальной и дополненной реальности в бизнесе — это электронные копии реальных магазинов и «цифровые» примерочные кабинки.
  • Интернет вещей — это система, объединяющая устройства в компьютерную сеть и позволяющая им аккумулировать, анализировать, обрабатывать и передавать данные иным объектам через программу, приложение или устройство.
  • Граничные вычисления — это обработка и аналитика данных в непосредственной близости от сети их генерации. Такая технология помогает бизнесу быстро принимать решения на основе предоставленной информации.
  • Цифровой двойник — это копии реальных процессов или предметов, визуализированных в цифровом мире. Такую технологию используют, например, в проектировании двигателей, мониторинге взаимоотношений с клиентами.
  • Процессная аналитика. Это один из главных инструментов контроля рабочих процессов в ходе цифровой трансформации. Технология позволяет использовать средства из интеллектуального анализа данных, чтобы отладить текущие процессы в бизнесе, анализировать и усовершенствовать их.

Обучение Data Science

2024: «Наносемантика» объявила о начале партнерства со школой ИТ-профессий Skillfactory

Компания «Наносемантика» выступит технологическим партнером онлайн-программы «Data Science в медицине» школы ИТ-профессий Skillfactory. Сотрудничество направлено на подготовку квалифицированных специалистов в области Data Science для медицинской индустрии. Об этом Наносемантика сообщила 11 марта 2024 года. Подробнее здесь.

2020: НИТУ «МИСиС», SkillFactory и Mail.ru Group запускают русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science

28 мая 2020 года компания VK (ранее Mail.ru Group) сообщила, что НИТУ «МИСиС» и образовательная платформа в области Data Science – SkillFactory – заключили соглашение о создании совместной онлайн-магистратуры «Наука о данных» и сотрудничестве в области развития образовательных технологий в высшем образовании. Это партнерство частной образовательной компании с государственным вузом по модели OPM (Online Program Management). Индустриальным партнером программы выступает Mail.ru Group. Программу также поддерживают Nvidia, Ростелеком и Университет НТИ «20.35».

Выпускники программы смогут работать в областях Big Data Engineering, Machine Learning Development и Artificial Intelligence Development. Цель программы – вовлечь в сферу науки о данных более 1 000 молодых специалистов к 2025 году в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики», задача которого подготовить не менее 120 000 выпускников вузов по ИТ-направлениям.

Занятия будут вести профессора НИТУ «МИСиС» и практикующие специалисты из Mail.ru Group, Яндекса, банков Тинькофф и ВТБ, компаний Lamoda, BIOCAD, АльфаСтрахование и др. Интенсивная программа онлайн-магистратуры позволит студентам овладеть знаниями и навыками, востребованными работодателями, получить фундамент для дальнейшего развития и построения карьеры, пройти стажировку в компаниях-партнерах программы.

Ещё одна особенность программы – работа с менторами. Кроме преподавателей со студентами будет работать команда менторов – специалистов в области Data Science. Они будут помогать студентам с возникающими во время обучения сложностями, давать содержательную обратную связь по выполненным работам, делиться опытом и знаниями по профессии. Поддержка менторов будет доступна студентам в чате в режиме реального времени.

Технологическим партнером программы стала компания SkillFactory, обеспечивающая сопровождение образовательного процесса. Для каждого студента будет сформирован индивидуальный план обучения, что позволит управлять его образовательным опытом и мотивацией, что, в свою очередь, повышает результативность обучения. Студенты будут учиться на интерактивных тренажерах и решать практические задачи на реальных данных. Среди дисциплин в рамках программы: язык программирования Python, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Computer Vision.

«

«Мы верим в модель OPM (Online Program Manager) — взаимодействие вузов и образовательных компаний в создании и реализации образовательных программ. Эта модель уже больше 10 лет работает в США и Европе, и мы уверены, что в ближайшие годы она хорошо покажет себя и в российских вузах»,

»

«

«Подготовка специалистов по Data Science — одно из основных направлений в рамках образовательной деятельности Mail.ru Group. Мы реализуем разные форматы, среди них в том числе развитие компетенций профессионалов, которые уже работают в этой сфере. В этом направлении тесно сотрудничаем с НИТУ «МИСиС» — в 2019 году открыли Академию больших данных MADE, где уже по данным на май 2020 года учатся 200 студентов со всей страны — и готовы поделиться опытом в рамках поддержки онлайн-магистратуры вуза. У онлайн-формата много преимуществ, но главное — доступность. Получить степень магистра московского вуза смогут жители любых регионов»,

»

Поступить в магистратуру смогут выпускники бакалавриата любого направления подготовки по результатам онлайн-экзамена.

Какие навыки нужны аналитику данных и финансовому аналитику

Эксперты Action Digital School сравнили базовые требования к навыкам, которыми должны обладать оба специалиста при трудоустройстве, а также дали краткий обзор обязанностей. 

Специализация и доход

Аналитик данных, от 100 000 до 255 000 руб. в мес.

— владение Excel, Power Point, языком запросов к базам данных SQL, системой интерактивной бизнес-аналитики Tableau

— умение настраивать систему аналитики и составлять ТЗ для заказчика

— умение быстро и качественно собирать информацию о бизнесе и продукте

— способность работать с данными

— структурирование данных:  создание таблиц, каталогов 

— анализ данных

— описание бизнес-процессов

— планирование показателей бизнеса на несколько лет вперед

— разработка и согласование технической документации, требований к ТЗ и методик тестирования

— взаимодействие с заказчиками: сбор и обработка информации

Финансовый аналитик, от 60 000 до 180 000 руб. в мес.

— совершенное пользование программой 1С УТ/Бухгалтерия/УПП, Excel,  владение языками программирования SQL и Python

— математическая логика и высшая математика

— умение находить и анализировать источники финансирования бизнеса

— способность предвидеть риски, понимать и прогнозировать тенденции развития экономики

— проведение финансовых исследований для оптимизации показателей 

— анализ финансовой устойчивости и платежеспособности компании

— определение точек убыточности

— подготовка аналитических заключений и рекомендаций по устранению отклонений

— расчет моделей окупаемости инвестиционных проектов

— планирование и оптимизация финансовых потоков компании

Если сравнивать эти две престижные профессии, то стоит учитывать, что аналитик данных самостоятельно принимает решения о том, какие методы использовать, или какие выводы следуют из найденных закономерностей. То есть он более самостоятельный в своих действиях. 

Кроме того, знания и навыки Data Analyst находятся на пересечении трех направлений — математики, программирования и понимания бизнес-процессов. Последний пункт очень важен: опытный аналитик разбирается в устройстве конкретного бизнеса и знает все о его продуктах, сервисах и услугах. Помимо этого, аналитик смыслит в визуализации данных, то есть может представить их наглядно — в виде графиков, диаграмм и схем, чтобы они были понятными для коллег. 

Получить профессию аналитика данных можно в вузе например, на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики действуют бакалаврские и магистерские программы по направлениям «Компьютерные науки и анализ данных», «Экономика и анализ данных» и другие. Учиться придется 2-4 года. Или стать аналитиком данных и освоить необходимые инструменты: Excel, SQL и Python вы можете всего за 8 месяцев на курсе «Из бухгалтера в аналитика данных» в школе Action Digital School.

Кто такие аналитики и зачем они нужны

Представим, что к команде разработчиков обратился клиент, захотевший сделать сайт, собрать мобильное приложение, внедрить систему автоматизации или договориться о поддержке уже имеющейся цифровой инфраструктуры. У него будет свое видение проблемы и свой способ ее решения. 

Подобные представления у заказчиков в 99% случаев искажены — из-за предыдущего бизнес-опыта или не пересекающихся с реальностью оценочных суждений. Кроме того, предприниматель не понимает (и не должен понимать!), как будут действовать разработчики, какими инструментами они воспользуются и к каким выводам придут. 

Здесь в дело вступает аналитик, готовый понять проблему клиента, выявить маркеры хорошего результата и определить, что станет критерием решенной задачи. Переведя эти процессы в плоскость обязанностей, получим, что аналитические эксперты: 

  • общаются с заказчиками и выявляют их требования;
  • документируют запросы и помогают составлять техзадания;
  • ставят задачи разработчикам и контролируют процессы их выполнения;
  • участвуют в тестированиях и демонстрациях продуктов;
  • ведут и поддерживают в актуальном состоянии внутренние документы;
  • иногда проектируют макеты интерфейсов и архитектуры проектов. 

На самом деле, задач у аналитиков намного больше — здесь все зависит от конкретной компании и оказываемых командой услуг. Если прошерстить вакансии «Хедхантера», получится понять, что сегодня работодателям нужны бизнес-аналитики, продуктовые аналитики, BI-аналитики и дата-сайентисты. Каждое направление по-своему интересно и нуждается в разборе. 

Дата-сайентисты

Если сложить знания из разных областей информатики, машинного обучения, математики, статистики, разработки софта и знания бизнеса, получится направление, называемое Data Science. Дата-сайентисты — это люди, создающие инструменты для решения коммерческих задач посредством анализа и алгоритмов искусственного интеллекта. Инженеры такого профиля востребованы везде: от розничной торговли до банковского сектора. Например, в ретейле они изучают поведение аудитории и формируют модели по подбору оптимальных цен, тем самым увеличивая средние чеки. 

«Ответ на вопрос о том, кто такой дата-сайентист, в первую очередь зависит от позиции в компании. Сейчас между специалистами нет четкого разграничения — мы можем назвать DS-инженером и человека, анализирующего логи роботов, и эксперта, работающего в банке и решающего экономические задачи», — Андрей, Machine Learning Specialist в JSC Peleng с 4 годами опыта и преподаватель в TMS.

Дата-сайентист — профессионал широкого профиля, навыки которого пригодятся в любой современной компании. Он способен помогать буквально всем отделам:

  • маркетинговым — в анализе карт лояльности и изучении потребностей целевой аудитории;
  • логистическим — в исследовании данных GPS-трекеров для оптимизации маршрутных листов;
  • кадровым — в создании моделей, способных предсказывать, кто из сотрудников вскоре подаст заявление на увольнение;
  • продажным — в прогнозировании спроса на отдельные товары и целые категории продуктов;
  • производственным — в настройке оборудования на основе информации, поступающей с датчиков. 

«Любая компания существует для зарабатывания денег. DS-инженер — это тот человек, который часто может не только что-то посчитать, но и спрогнозировать результаты. Впрочем, он же может заниматься и более фундаментальной работой — отвечать за R&D-исследования, писать отчеты и пр.», — Андрей, Machine Learning Specialist в JSC Peleng с 4 годами опыта и преподаватель в TMS.

Универсального набора навыков у дата-сайентистов нет — в направлении все индивидуально и меняется от компании к компании. Трудоустроиться без знания математики и статистики будет очень сложно. Сегодня в сфере востребованы специалисты, пришедшие из других областей — врачи лучше анализируют медицинские данные, а химики отлично выполняют исследования в области фармакологии и генерации новых лекарств посредством ИИ. 

В числе ключевых хард-скилов дата-сайентиста: 

  • языки программирования Python, C++ и Java;
  • библиотека Pandas для работы с табличными данными;
  • язык запросов SQL в качестве инструмента взаимодействия с базами. 

Востребованность дата-сайентистов растет в порядке геометрической прогрессии — уже сейчас российским компаниям нужны более 700 инженеров такого профиля (если верить данным с портала HeadHunter от октября 2024 года). Специалисты могут рассчитывать на зарплаты от 15 до 415 тыс. руб., а центрами притяжения для них становятся города Московской, Ленинградской и Свердловской области, а также Республики Татарстан. 

Создать свой первый алгоритм машинного обучения, построить глубокую нейронную и освоить доменные фреймворки вроде PyTorch и TensorFlow можно на курсах в IT-школе TeachMeSkills. Программа, предусматривающая 7,5 месяцев интенсивной учебы, сведет тебя с лучшими преподавателями: Виталием (Data Scientist в FreshLimeSoft, 4+ года опыта) и Андреем (Machine Learning Specialist в JSC Peleng, 4+ года опыта). На финише с тобой поработают HR-специалисты — они ответят на все вопросы, организуют подготовку к собеседованию и помогут получить работу мечты.

Data Science — как это работает?

Самые популярные профессии в аналитике

Традиционные риски Data Science проектов

  • Высокая стоимость реализации проекта приведет к финансовым потерям (не окупится)
  • Отсутствие подробной отчетности по проекту не позволит отчитаться о потраченных средствах или принять правильное решение о продолжении проекта
  • Внедрение закрытого алгоритма или программы («Черный ящик») сделает невозможным дальнейшее изменение или модернизацию проекта внешними или внутренними ресурсами

Big Data≠Data Science

Самые популярные профессии в аналитике

  • ETL\ELT
  • Технологии хранения больших объемов структурированных и не структурированных данных
  • Технологии обработки таких данных
  • Управление качеством данных
  • Технологии предоставления данных потребителю

Data Science – это:

  • Распознавание видео
  • Распознавание текстов
  • Распознавание речи
  • Построение рекомендательных моделей
  • Сегментация
  • Кластеризация и т.д.

Data Science в реалиях производства

  • Сложный и длительный во времени процесс
  • Требуется глубокое понимание предметной области
  • Разная частота съема данных и не все оцифровано
  • Нет сквозного контроля и фиксации событий тех.процесса
  • Доверие к модели со стороны технологов и операторов
  • Для проверок модели требуются эксперименты с данными реального времени на производстве

Чем отличаются аналитик данных и финансовый аналитик

Представьте ситуацию: вы поняли, что достигли потолка в своей профессии и хотите развиваться дальше. Но не просто расти вверх, но и скорректировать вектор карьеры, выбрав более перспективную и востребованную профессию. Многие карьерные консультанты предлагают бухгалтеру в таких случаях два варианта: стать аналитиком данных или уйти в финансовые аналитики. На первый взгляд это две близкие по функционалу профессии, ведь специалистам приходится в работе применять инструменты аналитика. Но на самом деле, есть много различий, в которых мы сегодня разберемся.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных, или Data Analyst, он же дата-аналитик — специалист по работе с большими объемами информации на всех этапах деятельности компании. Собирает данные из разных источников, обрабатывает их, изучает, выявляет закономерности, делает выводы, визуализирует результаты.

Большие «массивы данных», или «большие данные» — ключевой ресурс для бизнеса, который используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Ведь объем данных, создаваемых, фиксируемых, копируемых и потребляемых во всем мире, растет в геометрической прогрессии. 

Аналитик данных нужен во всех отраслях, где требуется обработка и анализ больших объемов информации. Можно сказать, что аналитик данных универсальный специалист.

На основании отчетов дата-аналитика разрабатывают стратегии расширения и развития бизнеса, формирования позитивной репутации компании или личного бренда, рационального использования средств, управления логистикой, достигаются цели сокращения издержек, роста прибыли. Узнаете в статье: Инструменты аналитика данных, которые пригодятся в работе бухгалтера

Дата-аналитик востребован в различных областях экономики: в бизнесе, в науке, в управлении. Бухгалтеру важно понимать, что деятельность аналитика данных связана с переработкой именно больших и даже гигантских объемов информации, способностью ориентироваться  в этом потоке данных, извлекать нужные и правильно интерпретировать их. Но этим, в частности, и вызван интерес бухгалтеров к специальности аналитика данных: это реальная возможность пробить финансовый потолок, освоив дополнительные инструменты к тем, что уже есть в арсенале.

Потребность в таких профессионалах возникла из-за колоссальных и постоянно растущих объемов данных – создаваемых, фиксируемых, копируемых и потребляемых в мире ежедневно. Рассказали в статье: Аналитик данных: новая профессия, которую легко освоит бухгалтер

Хотите узнать, чем занимается аналитик данных и какие инструменты использует в работе? Приглашаем на бесплатный мини-курс «Из бухгалтера в аналитика данных».

Бесплатный мини-курс для бухгалтера по аналитике данных

Узнаете, чем занимается аналитик данных и какие инструменты использует в работе

Самые популярные профессии в аналитике

Пройдите мини-курс бесплатно

Заполните форму ниже — мы откроем вам доступ

Кто такой финансовый аналитик

Деятельность финансового аналитика непосредственно связана с управлением финансами. Такой специалист занимается анализом финансового состояния компаний и организаций, управлением денежными потоками с целью повышения их эффективности. Важное направление деятельности — выявление, оценка рисков и управление ими. Выявление ресурсов и сторонних источников для финансирования развития компании, определение направления возможных инвестиций.

Финансовый аналитик — это специалист, деятельность которого непосредственно связана с управлением денежными потоками для повышения их эффективности. Он осуществляет анализ исключительно финансового состояния компаний и в профессии не выходит за эти рамки. 

Важное направление деятельности финансового аналитика: выявление, оценка финансовых, кредитных рисков и управление ими, возможность привлечения сторонних источников для финансирования развития. 

Такие аналитики востребованы в финансовых организациях, коммерческих предприятиях, страховых компаниях, в фондах прямых инвестиций и компаниях, занимающихся финансовыми технологиями (платежные системы, криптовалюты, технологии блокчейн).

Специалист по изучению данных (data scientist)

Основная статья — здесь

Почему Data Scientist сексуальнее, чем BI-аналитик

В связи с ростом популярности data science (DS) возникает два совершенно очевидных вопроса. Первый – в чем состоит качественное отличие этого недавно сформировавшегося научного направления от существующего несколько десятков лет и активно используемого в индустрии направления business intelligence (BI)? Второй — возможно более важный с практической точки зрения — чем различаются функции специалистов двух родственных специальностей data scientist и BI analyst? В материале, подготовленном специально для TAdviser, на эти вопросы отвечает журналист Леонид Черняк.

Зачем нужна цифровая трансформация компании

Чаще всего цифровизацию проводят в области электронной коммерции, информационных и финансовых технологий. Ее внедрение позволяет компаниям:

  • увеличить производительность труда и оптимизировать расходы бизнеса;
  • повысить качество планирования работ;
  • улучшить результаты управления;
  • повысить качество обслуживания клиентов и клиентоориентированность;
  • сформировать положительную репутацию компании и оказаться в числе лидеров.

Цифровизация позволяет создать бизнес-модель, хорошо работающую в условиях цифровой экономики и способную адаптироваться к ее изменениям.

Для цифрового преобразования бизнеса могут использоваться:

  • CRM-системы1 для взаимодействия с покупателями;
  • технологии для ведения сайтов;
  • приложения для смартфонов;
  • стратегии интернет-маркетинга для развития компании.

С помощью цифровизации можно собрать данные о клиентах и их опыте, с этой задачей справляются CRM-системы. Например, SberCRM от ООО «Сбер Бизнес Софт» позволяет управлять всеми данными в одном окне, хранить информацию о покупателях, а также анализировать каждый этап сделки и эффективность работы менеджеров. За счет этого можно контролировать деятельность отдела продаж, отслеживать результаты маркетинговых кампаний и оперативно решать другие задачи.

Цифровизация бизнеса помогает увеличить скорость принятия решений благодаря адаптации к текущим реалиям и внедрению новых технологий. Это, в свою очередь, повышает конкурентоспособность компании на рынке и улучшает качество обслуживания.

Самые популярные профессии в аналитикеImage by Freepik

Чтобы цифровизация была эффективной, компания должна понимать, какие технологии она применяет наиболее активно и как они влияют на ее работу. Спрос на инструменты цифровизации постоянно увеличивается. Такую тенденцию подтверждают сведения Google Trends, согласно которым запросы на цифровую трансформацию растут с 2004 года.

Продуктовые аналитики

Продуктовый аналитик — это человек, отвечающий за выбор наиболее действенных инструментов и стратегий, помогающих исследовать продукт на наличие точек потенциального роста. В числе его обязанностей: 

  1. Анализ данных — обработка больших объемов информации, которые нужно собирать, хранить и интерпретировать наилучшим образом. Благодаря сведениям о продукте, эксперт формирует гипотезы и делает выводы.
  2. Визуализация данных — результат анализа (гипотезы и итоги тестов) нужно упаковать в наглядную форму с использованием таблиц, диаграмм и графиков. Для решения этой задачи приходится применять BI-софт вроде Tableau.
  3. Работа с метриками. В бизнесе и маркетинге существует множество показателей, позволяющих оценить успешность проекта в целом. Их необходимо выявлять и верно интерпретировать. 

Основным оружием продуктового аналитика становятся именно метрики. Они могут рассказать о частоте использования продукта, повторных покупках, активной месячной аудитории, конверсии в активации, подписки и покупки, а также об оттоке пользователей. Для их изучения эксперты применяют: 

  • язык запросов SQL — используется для извлечения данных из баз, поиска нужной информации, ее структурирования и изменения;
  • язык программирования Python — становится ключевым инструментом для автоматизации процессов, связанных с обработкой данных;
  • системы аналитики — Google Analytics, Amplitude или MixPanel, для исследования источников трафика и изучения поведения аудитории; 
  • платформы визуализации Tableau и Power BI — позволяют превращать малопонятные цифры в наглядные графики, отчеты и дашборды. 

«Основная ценность продуктового аналитика — помощь продакт-менеджеру и продуктовой команде в обеспечении их информацией и инсайтами. Эксперт дает возможность для создания тех решений, которые соответствуют потребностям клиентов и приводят к бизнес-успехам», — Сергей Халецкий, Product Manager в EPAM Systems с 10+ годами опыта и преподаватель в TMS. 

Если судить по порталу HeadHunter, в начале октября 2024 года продуктовых аналитиков в России искали 11 290 компаний. Соискателям предлагали зарплату от 15 до 390 тыс. руб., а локальными центрами, заинтересованными в сотрудниках, стали города Московской, Ленинградской, Свердловской и Новосибирской области. 

В IT-школе TeachMeSkills продуктовых аналитиков готовят в формате очных и дистанционных 4,5-месячных курсов. За этот срок студенты разбираются с доменной областью на все сто процентов: изучают метрики, основы статистики, SQL, Python, инструменты визуализации и методы проведения A/B-тестов. В роли ментора выступает Евгений — Product Analyst в Stark Games с 7+ годами коммерческого опыта.

Примеры цифровой трансформации

Сельское хозяйство. Компания PwC разработала концепцию точного земледелия, включающую применение разных цифровых решений для управления направлениями сельского хозяйства, в частности определением времени сбора урожая. По информации PwC, использование такой концепции помогает снизить расходы на 10 % и на такой же показатель увеличивает урожайность.

Управление городом. По данным McKinsey Global Institute, использование технологий «умного» города помогает реагировать на чрезвычайные происшествия на 20—35 % быстрее и, соответственно, уменьшить количество смертей от несчастных случаев на 10 %.

Медицина. Российская компания MedVR создала проект «Виртуальная клиника». Врач надевает особый ранец, датчики на ноги и руки, виртуальные очки и в итоге полноценно погружается в атмосферу медицинского кабинета, в котором могут находиться несколько докторов из разных стран. Технологию используют для обучения специалистов борьбе с новыми заболеваниями.

Торговля. Авторы отчета PwC сообщают, что глобальные лидеры цифрового ритейла — Amazon и AliExpress сосредоточены на интеграции потребительского опыта офлайн-магазинов в их цифровую экосистему.

Добывающая промышленность. Из-за глобализации мировых рынков и усиления требований к экологической части производства конкуренция в сфере добычи полезных ископаемых увеличивается. Это обусловливает необходимость бережного расходования ресурсов предприятиями. Так, компания «Северсталь» использует систему на основе интернета вещей, а также аналитики больших данных, чтобы отслеживать потребление электричества. Специалисты компании заявили, что такое техническое решение повысило качество прогноза электропотребления на 20—25 % в месяц и позволило сэкономить от $10 млн в год благодаря сокращению штрафов, оптимизации закупок и противодействию хищения электричества.

Таким образом, цифровизация бизнеса позволяет компании оперативно реагировать на возникающие изменения, упростить и оптимизировать труд сотрудников, эффективнее работать с данными и расширить площадь своей деятельности.

Компания Сбер Бизнес Софт предлагает решения для цифровой трансформации бизнеса, в том числе на основе искусственного интеллекта. Оставьте заявку, и мы подберем для вас программное обеспечение, соответствующее целям вашей работы.


CRM-система — это программа для работы с клиентской базы, сбора лидов, отслеживания действий покупателей и сотрудников, которая помогает автоматизировать рутинные операции.

BI-аналитики

Термин BI расшифровывается как business intelligence и обозначает специальный софт, используемый для автоматизации бизнес-процессов в области оценки статистических и экономических показателей. BI-аналитики могут наладить мониторинг параметров, рассказывающих о деятельности компании, выявить сильные и слабые стороны ее работы, а также предложить серию решений для эффективной трансформации и развития. Эксперты такого профиля помогают людям принимать грамотные в коммерческом плане решения посредством сбора и визуализации информации. 

В числе ключевых задач BI-аналитика: 

  • подробное изучение данных о результатах деятельности компании, взятых из разных источников;
  • подготовка дашбордов — удобных обновляемых отчетов с лаконичным представлением сведений в виде инфографики;
  • оценка эффективности бизнес-процессов и внесение предложений по их улучшению. 

В работе BI-аналитики пользуются небольшим, но требовательным к навыкам пакетом инструментов: 

  • специальный BI-софт для визуализации данных — Power BI, Tableau, Qlik и Visiology;
  • язык запросов SQL — помогает обращаться с базами данных, делать запросы и выделять нужную информацию;
  • английский язык — многие компании предлагают специалистам самостоятельно взаимодействовать с иностранными коллегами и экспатами. 

Основными софт-скилами становятся коммуникабельность и инициативность. Первый позволят извлекать, изучать и доносить информацию в максимально корректном виде, второй — добиваться ответов на свои вопросы любыми способами. Начинающему BI-аналитику не стоит ждать, что все данные ему принесут на блюдечке — часто специалистам приходится гуглить, искать экспертов, налаживать контакты со смежными отделами и проявлять активность на всех уровнях. 

По сведениям портала HeadHunter, BI-аналитиков в начале октября 2024 года ищут более 600 компаний — в Москве, Санкт-Петербурге, Свердловске, Новосибирске и Краснодаре. Заработная плата у специалистов такого профиля составляет от 25 до 325 тыс. руб. Соискателей приглашают бренды, связанные с информационными технологиями, финансовым сектором, розничной торговлей, а также проектированием, строительством и эксплуатацией недвижимости. 

Освоить профессию BI-аналитика и пройти путь от нуля до трудоустройства можно в IT-школе TeachMeSkills. Преподаватели из currency.com, Vidi corp и ISsoft научат тебя обращаться с инструментами, практиками и методиками business intelligence для реактивного карьерного старта в формате 2,5-месячных курсов

Освойте новую профессию на базе вашего опыта

Приходите на новый поток курса «Аналитик данных»

Самые популярные профессии в аналитике

Какую IT-профессию выбрать бухгалтеру для новой карьеры

Прежде чем окончательно выбрать свой новый путь карьерного развития, необходимо решить: хотите ли вы остаться в своей сфере деятельности, то есть связанной с бухгалтерией и финансами, или планируете расширить свои возможности и получить знания в новом направлении.  

Чтобы сделать правильный выбор и не жалеть о потраченном времени и деньгах, карьерные консультанты школы Action Digital School рекомендуют в первую очередь опираться на свой профессиональный опыт. Для этого используйте простой и понятный алгоритмом:

Шаг 1. Выпишите ваши текущие навыки. Вы можете сделать это на листке бумаги, или использовать таблицу Excel. Кстати, в ней вам проще будет в дальнейшем проводит анализ. 

Шаг 2. Составьте список профессий, вызывающих у вас интерес. Это может быть любая специальность, даже если вы не знаете, какие задачи придется выполнять на рабочем месте. Например, ваша знакомая — детский психолог и вам нравится с ней общаться, а еще вы читали в новостях, что сейчас на пике популярности профессия тестировщик. Или в отделе есть 1С аналитик и вы иногда помогаете ему с текущими задачами. 

Шаг 3. Узнайте, какие навыки нужны, чтобы работать выбранным специальностям. Откройте портал hh.ru, введите в поисковую строку название специальности и проанализируйте вакансии от работодателей. Сравните требования к специалистам с теми навыками, которые уже есть у вас. Для примера мы дали реальные запросы работодателя по двум профессиям: аналитик данных и финансовый аналитик. 

Требования к соискателю на должность аналитика данных:

Самые популярные профессии в аналитике

Требования к соискателю на должность финансового аналитика:

Самые популярные профессии в аналитике

Чтобы окончательно убедиться, какая профессия вам подходит, пообщайтесь с коллегами или знакомыми. Они поделятся «внутренней кухней» и нюансами своей работы, расскажут, какие плюсы и минусы в ней есть. На основании полной информации вам будет проще сделать свой выбор.

Итак, мы довольно подробно описали в статье о двух современных профессиях — аналитик данных и финансовый аналитик. Пора подвести итоги и сделать наш аналитический вывод. Кстати, вот и он: между этими профессиями гораздо больше различий, чем сходства. 

Главное, что объединяет финансового и data-аналитика — это, конечно, аналитическая деятельность, умение делать выводы на основании многокомпонентного анализа, необходимость постоянно учиться и совершенствоваться. А дальше начинаются различия. Итак, поединок: аналитик данных против финансового аналитика!

Варианты развития внутри профессии 

Есть возможность развития в «соседнем направлении» внутри профессии: продуктовый аналитик, BI-аналитик, гейм-аналитик

Ограничение заниматься финансовой аналитикой

Есть возможность участвовать в больших проектах в разных сферах и направлениях

Ограничен в задачах, отвечает только за финансовые вопросы

Нужен в каждой компании, в сфере его внимания все аспекты развития бизнеса

Ограничен вопросами денежных потоков бизнеса

«Кто владеет информацией, владеет миром» – слова банкира Ротшильда из позапрошлого века как будто сказаны о современных аналитиках данных. Именно они умеют находить и использовать эту информацию для достижения поставленных целей и принятия стратегических решений

Информация, используемая финансовым аналитиком, ограничивается, в основном, вопросами денег и их передвижений

А как вы считаете, какая профессия больше подойдет бухгалтеру, если учитывать его текущие навыки и знания? Делитесь своим мнением в комментариях. 

Директор по данным — Chief Data Officer, CDO

Основная статья: Директор по данным (Chief Data Officer, CDO)

Бизнес-аналитики

Бизнес-аналитик — это человек, который умеет задавать правильные вопросы, видеть неочевидное и отстаивать свое мнение. Его задача заключается в том, чтобы находить настоящие боли бизнеса (о которых владельцы могут даже не подозревать), предлагать обоснованные решения проблем и следить за ходом создания продуктов. Эксперт такого профиля делает все сложное — понятным, экономит деньги и помогает увеличивать коммерческие показатели, повышая доходы и минимизируя издержки. 

Специалисты в области бизнес-анализа выявляют реальные трудности (узкие места в воронках продаж, недостаточную автоматизацию, слабое позиционирование, нехватку каналов продвижения или, например, плохую функциональность сайта), собирают сопутствующие данные и предлагают решения, способные приносить пользу. В числе их ключевых задач: 

  • исследование нужд бизнеса — аналитик понимает, к каким результатам хотят приходить клиенты, и ищет схемы для удовлетворения их потребностей;
  • разработка требований — специалист взаимодействует с программистами, рассказывая им о том, каким должен быть конечный продукт;
  • помощь в решении проблем — если что-то идет не так (как на стороне заказчика, так и на стороне команды), аналитик устраняет источник трудностей.

«Бизнес-аналитика — это профессия с огромными перспективами, выходящими за рамки айти. Все больше компаний задумывается о поиске и найме специалиста в области бизнес-анализа, ведь такие эксперты, как волшебники — они помогают всем работать лучше», — Алексей Горбенко, Technical Business Analyst в HealthUApp с 3+ годами опыта и преподаватель в TMS. 

Главный инструмент бизнес-аналитика — это умение собирать и обрабатывать большие объемы данных. Специалистам такого профиля необходимо владеть стандартными офисными пакетами вроде Microsoft Excel, декларативным языком программирования SQL, платформами проектного управления Trello, Jira, Bitrix и Asana, а также софтом для визуализации и моделирования процессов а-ля Draw.io, Bizagi Modeller, Business Studio и MS Visio. 

Ключевые софтовые навыки бизнес-аналитика — коммуникабельность и стрессоустойчивость. Первый пригодится для добычи, извлечения, изучения и донесения информации, а второй станет надежной защитой от преждевременного выгорания. Оба скила позволяют человеку проявлять эмпатию, следить за собственной эмоциональной устойчивостью и не принимать близко к сердцу необоснованную критику. 

Бизнес-аналитики нужны компаниям как воздух. В начале октября 2024 года на портале HeadHunter было размещено 5 858 вакансий для экспертов с соответствующей специальностью. Соискатели могли претендовать на заработную плату в промежутке от 65 до 345 тыс. руб., а наибольшей востребованностью пользовались сотрудники из Москвы, Санкт-Петербурга, Татарстана и Свердловской области. 

Разобраться с особенностями профессии бизнес-аналитика и получить поддержку на всех этапах трудоустройства можно в IT-школе TeachMeSkills. Ключевые для направления темы будут раскрыты менторами с большим бэкграундом в международных компаниях: Валентиной, Business Analyst в Aristek Systems c 5+ годами опыта и Алексеем, Technical Business Analyst в HealthUApp с 3+ годами опыта. 

Освойте новую профессию на базе вашего опыта

Приходите на новый поток курса «Аналитик данных»

Самые популярные профессии в аналитике

Условия цифровой трансформации

Осознание цели и разработка стратегии. Важно осознать, как цифровизация повлияет на конкретную область деятельности и каковы цели ее внедрения. Создав стратегию, можно приступить к ее реализации. В ходе которой нужно постоянно анализировать процессы и совершенствовать их.

Программное обеспечение, используемое при цифровизации, должно закрывать потребности компании и учитывать цели ее работы. Это поможет выделиться среди конкурентов и облегчит работу сотрудников.

Мотивация команды. Сотрудники должны осознать ценность цифровизации. Доносить необходимость ее внедрения – обязанность руководителей. Для этого они должны объяснить команде, что использование «умных» решений повысит эффективность работы.

Адаптация сотрудников. Чтобы адаптировать сотрудников, важно проводить обучающие тренинги. Для скорейшего освоения новой программы желательно разработать и использовать систему мотивации. Особенно сложно адаптировать работу в больших компаниях, так как важно не только обучить людей, но и показать им, как взаимодействовать друг с другом по-новому.

Внедрение современных технологий. После разработки стратегии, системы мотивации и адаптации сотрудников можно приступать к установке технического решения. Оно может быть готовым или разработанным непосредственно под компанию. После внедрения программы нужно научить сотрудников ее использованию.

Плюсы цифровой трансформации для бизнеса

Улучшение клиентского опыта. Если бизнес вкладывает силы в улучшение своей продукции, то это повышает ее качество. Клиенты замечают положительные изменения, и их интерес к бренду увеличивается.

К тому же использование «умных» решений позволяет делать клиентам более персонализированные предложения. Такая «опция» востребована не только в розничной торговле. Используя искусственный интеллект, можно создавать персонализированный контент, адаптированный под интересы каждого покупателя. Речь идет о сайтах, индивидуальных электронных письмах с уникальными предложениями, которые соответствуют ожиданиям потребителя.

Так, компания Сбер Бизнес Софт предлагает сервис СберЛид, позволяющий оптимизировать конверсию и пользовательский опыт, а также дающий продвинутую систему товарных рекомендаций. Программа содержит готовые инструменты для персонализации сайта, которые можно адаптировать под цели любого бизнеса.

Однако цифровизацию нельзя рассматривать только как способ привлечения покупателей и увеличение размера среднего чека. Ее польза намного шире. Использование «умных» решений помогает оптимизировать работу сотрудников, упростить выполнение рутинных операций и освободить время для достижения важных целей. При внедрении цифровых продуктов компания должна пересмотреть стратегию своего развития.

Ускорение и повышение гибкости бизнес-процессов. Для развития бизнеса важно, чтобы он работал непрерывно. Чтобы обойти конкурентов, нужно использовать все возможности, которые предлагают современные технологии.

К тому же для эффективной работы бизнесу нужно оставаться «гибким», то есть оперативно реагировать на изменения и приспосабливаться к ним. Так, если у компании становится больше свободных денег, то нужно направить их в правильное русло, а при дефиците ресурсов и повышенной нагрузке на сотрудников внести изменения, нацеленные на оптимизацию рабочего процесса.

Цифровизация помогает автоматизировать деятельность компании и оперативно реагировать на изменения. Это позволяет ей безостановочно развиваться.

Эффективная работа с данными. Информация — это основной ресурс, необходимый для развития бизнеса. Ежедневно потребители предъявляют к продукции массу требований, а процессы на рынке постоянно меняются.

Чтобы эффективно использовать полученные данные, компания должна их структурировать и анализировать. Для этого она может применять искусственный интеллект и использовать большие данные. Полученные сведения позволяют определить, в каком направлении двигаться и как найти возможные пути решения проблем клиентов.

Расширение географии работы компании. Цифровая трансформация позволяет работать с партнерами из разных уголков мира, снимая территориальные ограничения. Это способствует расширению бизнеса.

Самые популярные профессии в аналитикеImage by rawpixel.com on Freepik

Вместо заключения

Аналитик — это профессия, востребованность которой будет расти из года в год, благодаря появлению на рынке новых технологий. Буквально каждая компания хочет работать с людьми, умеющими собирать, обрабатывать, правильно интерпретировать, визуализировать и доносить до коллег важные в коммерческом плане данные. Команда IT-школы TeachMeSkills с радостью поможет тебе освоить азы специальности — в области бизнеса, продуктового продвижения, business intelligence или data science.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий