Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде

Содержание статьи

Аналитик данных также важен для проекта как разработчик. На основании его работы компания делает выводы и выбирает дальнейшую стратегию. Чем же конкретно занимается аналитик данных и зачем его брать в проект?

Что делает аналитик данных

Аналитик данных решает задачи, которые затрагивают область программирования, математики и управления продуктом. Его функционал зависит от сферы компании и ее задач. Но вне зависимости от этого, аналитик данных нужен везде, где можно сохранять информацию о продукте и поведении пользователей.

В общем плане функционал выглядит так:

Общается с бизнесом для определения предметной области;
Собирает и анализирует данные в корпоративной информационной среде;
Оформляет бизнес-требования и техническое задание;
Систематизирует результаты;
Составляет гипотезы;
Проводит A/B-тесты;
Представляет результаты визуально: схемы, диаграммы, графики, дашборды;
Подготавливает аналитические отчеты и сопроводительную документацию;
Презентует витрины данных;
Выстраивает правила работы с данными с помощью карты метрик;
Поддерживает документацию в актуальном формате.

В чем различие между аналитиком данных и системным аналитиком

На первый взгляд, системный аналитик и Data Analyst выполняют одну функцию. Но это не так — цели у них разные. Аналитик данных работает с большим массивом данных и интерпретирует их для конкретной цели проекта. А системный аналитик разрабатывает информационную систему. Его цель — выяснить у заказчика требования к программному обеспечению, промониторить информацию и составить проектную документацию для будущего продукта.

Получается, что системный аналитик глубже погружен в IT и работает со скелетом продукта. В то время как аналитик данных собирает информацию комплексно и сфокусирован на стратегических целях компании. Оба специалиста важны для проекта, но на разных этапах.

Зачем аналитик данных в проекте

Создание продукта начинается с гипотез и их проверки. Причем этот этап важен не только в начале, но и на протяжении всей жизни проекта. Потому что непоправимые ошибки при создании продукта — дорогое удовольствие. Аналитик делает так, чтобы их избежать. От его работы выигрывает компания — получает прибыль, и клиенты — получают качественный продукт.

Аналитик данных выполняет роль исследователя — собирает, изучает и интерпретирует информацию. Полученными данными он делится с бизнесом, помогая тем самым принять объективные и правильные решения. Еще одна важная задача аналитика — оптимизировать сбор данных, чтобы потом эту систему можно было использовать в других областях.

Каким компаниям нужен аналитик данных

Data Analyst нужен не только в digital сфере. Все больше компаний выбирают Data Driven-подход, в котором решения принимаются на основе объективных цифр. Поэтому аналитик данных решает задачи в любой отрасли: медицине, розничных и интернет-продажах, обучении и других сферах. Он может понадобиться на разных этапах: от выгрузки сложных данных до изучения реакции пользователей на новый интерфейс. Когда без аналитика точно не обойтись?

Провести исследование. Это может быть любой запрос, связанный с анализом внутренних и внешних данных. Аналитик исследует их, находит аномалии и дает обратную связь.

Сравнить выгоду разных подходов. Аналитик может сделать финансовую модель для понимания прибыли услуги или товара, оценить окупаемость рекламы и внести изменения в бизнес-модель.

Проанализировать результаты. Например, нужно понять причину ухода с сайта пользователей после добавления товаров в корзину. Это поможет выбрать новую стратегию бизнеса.

Изучить поведение пользователей. На какую кнопку пользователи отреагирует активнее — на красную или синюю? Чтобы это выяснить, аналитик проводит A/B-тестирование.

На что обратить внимание при подборе

Прокаченные скилы

У аналитика данных не должно быть поверхностных знаний в этой области. Этот специалист умеет писать запросы к базам данных SQL, имеет базовые знания языка программирования (R/Python) и разбирается в маркетинговых BI-системах. Ну и конечно, аналитик данных имеет аналитический склад ума и большие объемы данных его не пугают.

Как проверить. Тестовыми задания: SQL, Excel, кластеризация текстов, датасеты.

Понимание бизнес-процессов

Сильный Data Analyst понимает бизнес-процессы и хорошо разбирается в продукте. То есть у него есть понимание, на чем зарабатывает бизнес и как организован процесс. Такой специалист начинает работу с вопроса: «Какую задачу хочет решить бизнес?»

Как проверить. На собеседовании спросите, какую роль он выполнял в предыдущих проектах и как он представляет бизнес-модель. Дайте реальные кейсы вашего проекта.

Ориентация на результат

Работа аналитика данных заключается не в простом анализе цифр. Он должен ориентироваться на цель бизнеса и предлагать решения с учетом своего видения.

Как проверить. Вопросы в технике STAR, кейс-интервью.

Уверенность в переговорах

Кажется, что аналитик данных работает автономно. Но это не так. Он тесно взаимодействует с руководителем, разработчиками, маркетологами и другими сотрудниками. Навыки переговоров и эмоциональный интеллект — ключевые soft skills для этого специалиста. Аналитик данных — это связующее звено между бизнесом и пользователем. Поэтому он должен влиять на процесс, обосновывая свои идеи, иначе ценность такого специалиста будет низкой.

Как проверить. Ситуационное интервью, реальные кейсы.