Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде

Аналитик данных также важен для развития проекта как специалисты по разработке. На основании его работы компания делает выводы и выбирает дальнейшую стратегию. Чем же конкретно занимается такой аналитик данных в крупных компаниях и зачем его брать в проект?

Что делает аналитик данных

Профессия аналитик данных на рынке труда принадлежит специалисту обработки и визуализации данных и массивов информации, который должен принимать решения, затрагивающие области математической сферы, программирования, экономики, технологий 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 людей, которые пользуются товарами и услугами.

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, рекомендации 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 обработки данных. Но это не так — на практике цели и обязанности у них разные. Бизнес аналитика 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 эффективность информации и составить проектную документацию для будущего продукта и его перспектив роста.

Получается, что системный аналитик глубже погружен в IT и работает со скелетом продукта. В то время как аналитик данных должен уметь собирать информацию комплексно и фокусируется на стратегических целях компании. Оба специалиста важны для проекта и решения возникающих проблем, но на разных этапах. От важности их работы зависит бизнес, поэтому и заработная плата варьируется до нескольких сотен тысяч рублей в месяц.

Зачем аналитик данных в проекте

Создание продукта начинается с гипотез, сбора больших данных и объемов информации и их проверки. Причем этот этап важен не только в начале разработки направления, но и на протяжении всей жизни проекта. Потому что непоправимые ошибки при создании продуктов или программы — дорогое удовольствие. Эксперт по аналитике делает все, чтобы их избежать. От его работы и принятия решений в бизнес-среде выигрывают компания — получает прибыль, и клиенты — получают качественный продукт.

Аналитик данных выполняет роль исследователя — занимается сбором статистики, изучает и интерпретирует максимально возможное количество информации, делает прогнозы. Полученными данными он делится с бизнесом, помогая тем самым принять объективные, востребованные и правильные решения. Еще одна важная задача аналитика — быстро оптимизировать сбор данных, чтобы потом эту систему показателей можно было использовать в других областях.

Каким компаниям нужен аналитик данных

Дата аналитик (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 отрасли любого типа: финансах, разработке искусственного интеллекта, медицине, розничных и интернет-продажах, обучении и других сферах, существует даже продуктовый аналитик. Ведущий специалист, который занимается систематизацией больших объемов информации, 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 должен 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 на основе данных анализа.

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 профессии. Этот специалист умеет писать запросы к базам данных SQL, имеет базовые знания языка программирования (Python) и разбирается в маркетинговых BI системах и приложениях. Ну и конечно, аналитик данных имеет аналитический склад ума, должен знать, как находить закономерности, а даже большие объемы данных в собственной деятельности его не пугают. Зачастую по специальности обязательно требуют английский язык, высшее образование в экономике или финансах и опыт работы, что тоже оправдано. Чтобы освоить профессию, несколько онлайн курсов по теории недостаточно.

Как проверить. Тестами и тестовыми заданиями: SQL, Excel, кластеризация текстов, датасеты.

Понимание бизнес-процессов

Сильный Data Analyst понимает бизнес-процессы, алгоритмы работы бизнеса 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: «Какие задачи бизнеса решаются в первую очередь?»

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 задач 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 вы хотите найти работу,, стать аналитиком, построить карьеру или начать учиться обрабатывать данные, которые помогают развиваться бизнесу, вам необходимы курсы для карьерной и профессиональной квалификации. Там вы сможете приобрести нужные знания для начинающих аналитиков с нуля, научиться принимать решения на основе результатов анализа, теории вероятности, математической статистики, собирать и структурировать огромные массивы. Стать аналитиком легко позволяет интернет, даже если вы планируете обучаться удаленно, а спрос на этих специалистов у работодателей с каждым годом растет. О том, сколько зарабатывают специалисты, и говорить не приходится, цифры высоки.

Если вам нужна помощь в поиске, оставляйте заявку на нашем сайте — мы поможем найти классного специалиста, проверить навыки, определить средний уровень зарплаты по рынку России и других стран.