Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде
Подберём лучших IT-специалистов
Оставьте свои контакты,
и мы обсудим детали поиска

    Ваше имя
    Номер телефона:
    English EN Русский RU
    Главная Блог Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде
    Данил Ильин Данил Ильин
    19 мая
    225 просмотров

    Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде

    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.

    Telegram-каналы для поиска аналитика данных

    Data Science Jobs / AI / NN / ML / DL / NLP

    Количество подписчиков: 7 000+

    Бесплатное размещение вакансий для специалистов в области Data Science, машинного обучения, обработки и анализа данных.

    Data Analytics Jobs

    Количество подписчиков: 1 700+

    Бесплатное размещение вакансий для специалистов по работе с данными (Data Analysts, Data Scientists и др.).

    Job for Analysts & Data Scientists

    Количество подписчиков: 9 900+ 

    Бесплатное размещение вакансий для Digital-аналитиков и Data scientists. 

    Работа ищет аналитиков // Вакансии

    Количество подписчиков: 16 600+ 

    Чат для поиска специалистов в сфере анализа данных с бесплатным размещением вакансий.

    Аналитика данных / Data Study

    Количество подписчиков: 1 100+
    Канал для всех, кто увлекается аналитикой данных и бизнес-анализом. 

    В статье мы рассказали о том, чем занимается аналитик данных, когда его стоит взять в команду и где найти.

    Если вам нужна помощь в поиске, оставляйте заявку на нашем сайте — мы поможем найти классного специалиста.

    Данил Ильин
    Руководитель агентства
    Закажите консультацию Мы свяжемся с вами в ближайшее время
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель
    Поделиться в соцсетях:
    Рекомендуем

    Чем занимается инженер по прототипированию?

    Рассказываем, чем занимается этот специалист и какие скиллы у него должны быть.

    Инженер по...

    27 июня
    120 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Как сделать качественный мерч в IT-компании

    Мерч стал неотъемлемым атрибутом продуманного HR-бренда. Но тренды меняются и сейчас это сложно...

    24 июня
    126 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Апскиллинг как эффективный инструмент развития разработчика

    Повышать скилы разработчику необходимо регулярно: как на входе в компанию, так и в процессе работы....

    22 июня
    143 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Почему повышение квалификации и переподготовка важны как никогда?

    Как руководитель бизнеса или HR, вы, вероятно, заметили, что в последнее время повышение...

    20 июня
    155 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Оффер и прием сотрудника: как сократить процесс 

    Даже если сотрудник нужен срочно, может пройти не одна неделя перед его выходом на работу. Да и...

    16 июня
    119 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Как работает Kubernetes?

    Задумывались ли вы, почему Kubernetes так популярен? Рассказываем, что такое Kubernetes и как с его...

    15 июня
    131 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Как IT-тренды влияют на рекрутинг

    Тренды в IT задают темп в рекрутинге. От автоматизации процесса до новых digital-инструментов —...

    14 июня
    161 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Микроагрессия в коллективе: что с ней делать

    Климат в коллективе — структура довольно хрупка. Если появляется сотрудник, который начинает ее...

    10 июня
    150 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Управление корпоративной культурой

    Ключом к успешной организации является культура, основанная на устойчивом и широко распространенном...

    9 июня
    184 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель

    Архитектура приложений

    Эффективная, ориентированная на качество веб-архитектура стала де-факто хорошим продуктом и...

    8 июня
    255 просмотров
    Данил Ильин
    Данил Ильин
    Основатель