Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Профессия аналитик — какие виды бывают, обязанности, сферы работы». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.
Отдел состоит из нескольких бизнес-аналитиков и их руководителя. Бизнес-аналитик – это экономист, который помогает решать компании стратегические задачи. За счет своих знаний в экономике, финансах, бизнес-процессах он поможет предпринимателю оптимизировать процессы и за счет этого повысить прибыль.
Измерение эффективности
Чтобы контролировать работу специалистов, необходимо ставить им задачи – как для всего отдела, так и для каждого работника. Качество выполнения можно проверить с помощью коэффициентов эффективности. Метрики для оценки выбираются, исходя из функций сотрудников. Например, аналитик-маркетолог будет отвечать в том числе за количество привлеченных клиентов, сэкономленную сумму на рекламе. Ему можно поставить план по этим показателям.
Но, кроме специфических, есть и универсальные KPI. Так как основная зона ответственности любого сотрудника этого отдела – это подготовка отчетности, то и показатели эффективности могут быть связаны с этой функцией. Например:
- предоставление отчетности и прогнозов в установленные сроки;
- отчеты полные, то есть содержат все необходимые данные;
- доля отчетов, которые руководитель принял без внесения исправлений;
- предоставление исследований;
- отсутствие замечаний руководителя отдела или предприятия к отчетам, исследованиям.
При таком подходе руководителю отдела или предпринимателю придется заранее составить график сдачи отчетности. Также нужно будет утвердить форму отчета, чтобы аналитик заранее получил представление, что ему нужно отразить в документе. Вот что еще можно сделать для организации работы в отделе:
- задать сроки на подготовку отчетности разных видов. В некоторых случаях от аналитика требуется провести исследование, например, понаблюдать за поведением клиентов. Тогда нужно заранее выбрать, в течение какого периода сотрудник будет собирать данные;
- определить виды исследований, которые можно проводить работнику самостоятельно и которые потребуется согласовать с руководством. Это связано с планированием бюджета, ведь часть исследований требует вложений;
- определить форму подачи заявки на проведение исследования;
- определить сроки, в течение которых руководитель может проверять отчетность и обязан оценить ее.
Чем работа аналитика данных отличается от data scientist
В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.
Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?
Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.
Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.
Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.
Кто такой аналитик и чем он занимается
Аналитик — специалист, который собирает и обрабатывает данные для решения задач, связанных с развитием компании и продукта. Он может работать в IT, маркетинге, управлении, консалтинге, финансах — любой сфере, где систематизируют, исследуют и работают с большими данными.
Допустим, образовательная детская платформа приглашает на вебинары родителей будущих первоклассников, но регистраций очень мало. Из-за этого нет новых клиентов. Задача аналитика в этом случае — узнать, почему так происходит, и предложить варианты решения проблемы. Для этого он изучает:
- как ведут себя пользователи на платформе;
- что делают конкуренты: как выпускают продукт, снижают или увеличивают цены, осваивают новые каналы продаж;
- обрабатывает данные от коллег из других отделов: например, узнает у отдела техподдержки, с какими техническими ошибками сталкиваются пользователи.
Затем разрабатывает пользовательский путь, выдвигает гипотезы и тестирует их.
Что важно знать про аналитика
- Аналитики изучают данные, прогнозируют риски и строят гипотезы для усовершенствования продукта и бизнес-процессов компании.
- Профессия подходит усидчивым, скрупулезным людям с аналитическим мышлением и развитыми коммуникативными навыками.
- В сфере аналитики есть много специализаций, требования к ним зависят от специфики бизнеса.
- Профессия будет востребована в ближайшие десятилетия, так как бизнесу нужны структурированные и точные данные о потребителях, рынке, конкурентах.
- Аналитики зарабатывают от 50 000 до 400 000 рублей — в зависимости от региона, опыта, знаний и личных качеств.
- Базовые навыки и знания по профессии получают на специальных курсах или в ВУЗах.
В деловом мире хорошие аналитики ценятся на вес золота. Отличное базовое образование, деловые качества, особые черты характера и тонкое аналитическое чутье присущи многим специалистам данной профессии, однако среди них есть несколько настоящих профессионалов-виртуозов.
Примеры известных специалистов:
- В швейцарской фирме Credit Suise аналитикой занимается Роберт Спингрэн. Это имя хорошо знакомо тем, кто интересуется рынком вооружений и аэрокосмическим рынком.
- Другое широко известное в деловых кругах имя – Роберт Сэмпэл, прозорливо предсказавший космический рост акций Apple на 450% всего за два года.
- На Уолл-стрит среди ведущих аналитиков особенно знаменит Джеймс Макилри. Популярный журнал Форбс называет американца среди лучших из лучших специалистов в профессии аналитика, особенно в области телекоммуникаций. Опыт и знания аналитика успешно используют крупнейшие финансовые организации США и зарубежные страны.
Что ждут клиенты от аналитика данных
Работодателям не нужно, чтобы аналитик данных досконально знал высшую математику. Им нужно решение конкретных практических задач для развития их бизнеса, а какими методами аналитик получит нужные данные, им совершенно неважно.
Начинающему специалисту для работы нужно хорошо знать хотя бы один язык программирования (например, Python), уметь писать запросы к базам данных SQL, понимать, как работает статистика, уметь вникать в задачи бизнеса и разбираться в бизнес-процессах.
Что делают аналитики данных и чем занимаются?
Обязанности на примере одной из вакансий:
- Формирование выгрузок с помощью SQL-запросов
- Взаимодействие с разработчиками БД по вопросам качества данных
- Анализ данных о поведении клиентов из информационных систем компании (БД, CRM, Hadoop), сегментирование, выявление паттернов.
- Взаимодействие и презентация результатов работы отделам продаж и смежным подразделениям
- Создание дашбордов с метриками.
- Прогнозирование роста и падения финансовых показателей.
- Выявление проблем, построение простых моделей, поиск и выявление зависимостей для формирования гипотез об улучшениях бизнес-процессов и финансовых показателей компании
- Дизайн и интерпретация A/B тестов.
Ценность аналитики для бизнеса
- Новый подход к работе
Природа бизнеса меняется, и вместе с этим появляются новые направления конкуренции. Сегодня сотрудники хорошо разбираются в технических вопросах и не хотят, чтобы подготовка к работе занимала много времени. Следует обеспечивать необходимую скорость и удобство для своих пользователей, но в то же время поддерживать высокие стандарты качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, должна быть фундаментальной частью Вашей стратегии бизнес-аналитики. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.
- Раскрытие новых возможностей
Развитие технологий аналитики создает новые возможности для использования данных наилучшим образом. Современные средства аналитики данных позволяют выявлять скрытые модели данных благодаря возможностям прогнозирования, самообучения и адаптации. Ими удобно пользоваться. Они представляют данные в удобном наглядном формате так, что вы без труда можете проанализировать миллионы строк и столбцов данных. Современные аналитические решения удобны и могут использоваться на мобильных устройствах. Вы можете получать доступ к данным в любом месте и в любое время, а для их анализа не требуются специальные технические навыки.
- Визуализируйте свои данные
Вы, конечно, хотите видеть, о чем сигнализируют данные, раньше конкурентов. Аналитика данных обеспечивает четкую и ясную картину ситуации в бизнесе. Анализируя личные, корпоративные и большие данные, можно быстрее понимать их смысл, делиться с коллегами и делать все это за считаные минуты.
В будущем: аналитика следующего поколения
По мере того как бизнес продвигался от простой доступности данных к их глубокому анализу, развивались средства анализа и их возможности.
Первые наборы аналитических инструментов были основаны на семантических моделях, взятых из ПО для бизнес-аналитики. Они помогали обеспечить эффективное управление, анализ данных и согласованность между инструментами. Одним из недостатков была недоступность своевременных отчетов. Принимающие бизнес-решения руководители не всегда были уверены в том, что результаты соответствовали их исходному запросу. С технической точки зрения эти модели используются в основном локально, что делает их неэффективными по затратам. Кроме того, данные часто оказываются изолированными в разрозненных хранилищах.
В дальнейшем благодаря эволюции в инструментах самообслуживания аналитика данных стала доступной для более широкой аудитории. Эти инструменты способствовали распространению аналитики данных, так как не требовали для работы специальных навыков. Настольная бизнес-аналитика завоевала популярность последние несколько лет, особенно при работе в облаке. Бизнес-пользователи с энтузиазмом исследуют самые разные информационные активы. Легкость использования привлекает, а объединение данных из разных источников и создание «единственной версии достоверных данных» становятся все более сложными. Настольная аналитика данных не всегда может масштабироваться для использования в крупных группах. Существует также риск несогласованных определений.
В последнее время аналитические инструменты обеспечивают более широкое преобразование бизнес-выводов благодаря автоматическому обновлению и автоматизации процессов обнаружения, очистки и публикации данных. Бизнес-пользователи могут работать на любом устройстве с контекстом, получать информацию в реальном времени и достигать результатов.
Сегодня большая часть работы по-прежнему выполняется людьми, но автоматизация набирает все большее распространение. Данные из существующих источников можно легко объединять. Потребитель выполняет запросы, затем анализирует результаты, взаимодействуя с визуальными представлениями данных, и создает модели для прогнозирования будущих тенденций или выводов. Все это происходит под управлением и контролем людей на глубоком гранулярном уровне. Включение сбора данных, обнаружения данных и машинного обучения обеспечивает конечному пользователю больше вариантов и происходит быстрее, чем раньше.
Каковы обязанности системного аналитика? Как проходит его рабочий день?
Большую часть рабочего времени системный аналитик собирает и описывает требования к будущей системе: какой она должна быть, как должна работать. Также он проектирует «с нуля» или анализирует и составляет рекомендации к работе уже действующих систем.
Когда IT-продукт готов, системный аналитик занимается его тестированием, разбирает ошибки и инциденты, возникающие в процессе работы. А затем ищет пути решения проблем.
Основным инструментарием, который использует в работе системный аналитик, являются сервисы для постановки и отслеживания выполнения задач (такие как Jira), вики-системы для корпоративного использования (Confluence), графические редакторы (Visio), инструменты интеграционного тестирования (Postman), а также инструменты для написания кода. Впрочем, быть продвинутым программистом и хорошо разбираться в сложных языках разработки системному аналитику не нужно. Достаточно базовых знаний любого популярного языка программирования (например, Python), а также навыков работы с базами данных.
Обязанности и требования аналитика данных
Аналитика – специфическая сфера, где от работников требуется определенный набор личностных качеств и знаний.
Обычно алгоритм работы специалиста по анализу больших данных выглядит так:
- Сбор информации. Изучение политики работы с данными, целей и стратегии компании.
- Ознакомление с параметрами набора. Речь идет о типах данных и видах их сортировки.
- Предварительная обработка информации со структурированием и исправлением ошибок.
- Анализ данных и решение поставленной задачи.
- Формирование вывода.
- Визуализация результата для подтверждения/опровержения гипотезы и принятия решения.
Знания, необходимые системному аналитику:
- Инструменты доступа и обработки данных, электронные таблицы (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL).
- Языки программирования: R, SAS, C++, Python.
- BI-аналитика, аналитика данных, Data Scientist.
- Статистика и математика (высшая математика, математическая логика, линейная алгебра, теория вероятности и др.).
- Машинное и глубокое обучение – умение настроить или обучить с нуля нейросеть.
- Data Engineering – организация получения, хранения и доступа к информации.
- Data Science в продакшн. Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных.
На каких специальностях лучше учиться
В зависимости от направленности будущей деятельности аналитику нужно будет получить соответствующее высшее образование. Чаще всего речь идет об экономике, финансах, компьютерных технологиях, математике, статистике. Конкретные специальности могут отличаться, главное, чтобы, кроме основных знаний по предмету студента вооружили и основными инструментами для анализа, а также научили работать с интеллектуальными системами обработки данных.
При поступлении в вузы потребуется предоставлять результаты ЕГЭ по русскому и иностранному языку, информатике, обществознанию, профильной математике. Конкурс в такие учебные заведения высокий, поэтому абитуриенту, скорее всего, придется в течение нескольких лет не только осваивать школьную программу, но и заниматься с репетиторами.
Что такое веб-аналитика
Веб-аналитика — это сбор и анализ данных о посещениях и посетителях сайтов, который реализуют для комплексной оптимизации. Полученная информация позволяет понять характер изменений, которые необходимо внести в интерфейс и работу веб-ресурса и запущенных рекламных компаний.
Для этого предпринимается определенный набор действий.
- Веб-аналитик определяет целевую аудиторию: возраст, пол, место жительства и другие данные.
- Проводит консолидацию всего массива данных.
- Анализирует, как ведут себя посетители сайта, и вырабатывает рекомендации по улучшению веб-ресурса.
- Оптимизирует сайт, придерживаясь составленного плана, меняя структуру, добавляя или удаляя конкретные блоки.
Сколько зарабатывают веб-аналитики
Здесь, как и везде, все решает опыт и навыки. Чем более квалифицированный специалист, тем выше будет его доход. Размер зарплаты колеблется от 40 до 375 тысяч рублей. Есть и региональная зависимость: веб-аналитик в Москве получает в среднем больше. Доход зависит также от объема выполняемой работы, эффективности и достигнутых результатов.
Junior может рассчитывать на зарплату от 40 до 80 тысяч рублей. Ему придется решать простые задачи и выполнять какие-то отдельные фрагменты проекта. Рассчитывать на повышение оплаты труда раньше, чем через год, не стоит. До тех пор, пока не станет по силам многоплановое решение проблем и не появится минимальный опыт.
Middle способен справиться с комплексными задачами, умеет работать в команде, осуществлять функции администратора и осознает масштаб проекта. Такой специалист может рассчитывать на заработную плату от 100 тысяч рублей.
Senior умеет больше, чем большинство коллег, видит проект в целом, вдобавок самостоятельно проектирует отдельные аналитические системы, поэтому и получает соответствующий доход от 200 тысяч рублей. Всего по России в текущем году зарегистрировано более 3 тысяч вакансий, а в столице – полторы тысячи.
Кто такой аналитик данных простыми словами
Практически все крупные компании занимаются сбором данных. Они нужны, чтобы отследить поведение клиентов, реакцию покупателей на новый продукт. Данные могут быть упорядоченными или разрозненными, иметь разную структуру и плотность. Если говорить об объемах, то речь будет идти о гигабайтах и терабайтах информации. Обрабатывать такие массивы вручную долго и сложно, поэтому для анализа были созданы средства автоматической обработки.
Аналитик данных (или Data Analyst) занимается сбором и анализом больших данных, обрабатывает их, изучает и делает выводы. Эти специалисты проводят A/B тесты, выявляют тенденции в поведении клиентов, проверяют гипотезы. Результаты работы аналитика данных помогают бизнесу в принятии объективных решений и снижают риски при запуске новых проектов.
Аналитик имеет право:
3.1. На все предусмотренные законодательством социальные гарантии.
3.2. Знакомиться с проектами решений руководства предприятия, касающимися его деятельности.
3.3. Вносить на рассмотрение руководства предложения по совершенствованию работы, связанной с обязанностями, предусмотренными настоящей инструкцией.
3.4. В пределах своей компетенции сообщать непосредственному руководителю о всех выявленных в процессе деятельности недостатках и вносить предложения по их устранению.
3.5. Получать от структурных подразделений и специалистов информацию и документы, необходимые для выполнения его должностных обязанностей.
3.6. Подписывать и визировать документы в пределах своей компетенции.
3.7. Привлекать специалистов всех (отдельных) структурных подразделений предприятия к решению возложенных на него задач (если это предусмотрено положениями о структурных подразделениях, если нет — с разрешения руководителя).
3.8. Требовать от руководства предприятия оказания содействия в исполнении своих должностных обязанностей и прав.
3.9. Повышать свою профессиональную квалификацию.
3.10. Другие права, предусмотренные трудовым законодательством.