Принятие неверных решений при разработке дополнительных функций сервиса или внедрении нового продукта на предприятии может дорого обойтись компании. Data Analyst собирает информацию, обрабатывает ее, анализирует, как пользователи или клиенты отнесутся к новшествам. Он интерпретирует данные. Для этого проводит А/B-тесты, на их основании строит модели. Каждый специалист знаком с машинным обучением и его алгоритмами. Он, используя данные, ищет новые знания для практического применения.
Четкие обязанности дата аналитика зависят от места его работы, компетенции. Например, он может сделать вывод о привлекательности инвестиций. Результат деятельности в этом случае – повышение доходов работодателя или возможность осуществить социальные проекты. Аналитика – достаточно сложная область, объединяющая маркетинг, математику, основы программирования и знания из области менеджмента. Специалист определяет, какие инструменты «работают» для разных целевых аудиторий и формирует понятные выводы. Задачи аналитика данных:
• Получает и преобразует данные.
• Работает со статистикой во всех ее проявлениях.
• Вникает в бизнес-процессы и может выделить действительно важные данные в конкретном случае (позволяющие делать адекватные выводы).
• Создает аналитические решения, используя уже готовые алгоритмы или инструменты.
• Статистику и Big Data переводит в наглядные графики.
• Проверяет значимость результатов.
• Предоставляет презентации в том виде, который будет понятен заказчику и вносит предложения (например, определяет перспективные точки приложения усилий).
Аналитик плотно контактирует с представителями производства, бизнеса, устанавливает проблемные сегменты в деятельности. Специалист:
• После сбора информации оценивает качество данных, формулирует гипотезы, составляет план повышения показателей.
• При работе с данными сортирует их, делает выборку, выводит закономерности.
В обязанности аналитика входит предложение решений, которые помогут развивать проект, расширять производство, выводить на новый уровень бизнес.
Какие личные качества нужны Хорошему аналитику данных присущи – гибкость мышления, способность интегрировать знания, широкий кругозор, способность понимать, что именно важно для конкретного вида деятельности, правильно расставляя акценты. Чтобы управление данными было действительно эффективно, важно уметь мыслить системно, быстро сравнивать, выявлять неочевидные закономерности, четко объяснять какие предпосылки значимы, проверять корректность выводов. Другие качества:
• Методичность и рациональность. Найти, проверить несколькими способами, обосновать. Не принимать «на веру» авторитетные мнения.
• Коммуникабельность, умение интерпретировать сложные понятия в простые составляющие.
• Конструктивность в тандеме с корректностью, умением отстоять точку зрения, лоббировать интересы компании.
• Лояльность и терпение. Часто концепция при воплощении проекта меняется не однажды.
• Прагматизм. Отбросить все несущественное и принимать во внимание только факторы, приносящие прямую пользу бизнесу – увеличение прибыли, сокращение затрат. Настоящий аналитик учится всю жизнь, поскольку работает с представителями разных сфер и решает отличающиеся задачи. Дополнительно потребуется умение создавать прототипы, понимать на уровне эмоционального интеллекта взаимосвязи причины/события в метриках. Разработка требований к инструментам и кураторство при их внедрении потребуют настойчивости, уверенности, умения конструктивно и вежливо вести диалог.
Как становятся аналитиками
Статистика максимально правдива: до 70% ныне уважаемых аналитиков данных – это бывшие маркетологи или разработчики. Остальные представители профессии сменили кредо весьма круто – есть преподаватели точных дисциплин, научные работники и даже гуманитарии.
Учебные заведения таких дипломов не выдают. Хотя, в последние годы во многих вузах, имеющих специальности из раздела «компьютерные науки» либо «маркетинг», ввели факультативы подобной направленности. Базовый пул авторитетные ныне профессионалы собрали из отечественных и зарубежных блогов, профильных каналов в соцсетях и мессенджерах. Появилась информативная литература – англоязычная, переводная, есть публикации отечественных «гуру». Сегодня организуются онлайн-курсы, которые помогут сделать первые шаги.
Особое значение профессия приобрела во время пандемии. Собственники бизнеса поняли, что рациональнее изначально выверенные действия, важнее понимать, как достичь цели, чем нести затраты и делать запоздалые выводы. Цифровизация стала глобальной, и аналитик данных теперь может отслеживать практически все процессы, помогая не совершать опрометчивых промахов, вовремя корректировать действия бизнеса.
Вакансии для профессионалов различны – от офисных с ежедневным походом на работу до «свободного полета», одновременного сотрудничества с несколькими компаниями.