Сегодня данные собирает практически каждая компания – от простых магазинов до финтеха. Но чтобы эти данные приносили пользу, бизнесу нужен аналитик, который систематизирует и приводит в порядок массив информации. Подробно в задачах и навыках этого специалиста разбираемся в статье.
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует всю имеющуюся информацию. Затем специалист делает выводы, на основе которых принимаются серьезные решения для оптимизации бизнес-процессов.
Data Analyst необходим, когда, например, компания планирует внедрить дополнительные функции в мобильное приложение или разработать новый продукт. Такие изменения стоят больших денег и занимают много времени, и тратить эти ресурсы впустую никому не хочется. Здесь на помощь приходит аналитик: он исследует данные о поведении пользователей, проводит А/B-тесты, оценивает перспективы продукта или функции и прогнозирует реакцию клиентов на них. Такой подход позволяет компании снизить возможные риски.
Ключевые задачи аналитика:
- Сбор данных. В начале работы специалист должен определить цель — например, выяснить, на какой продукт самый высокий спрос. А для этого нужно понять, какие данные необходимы и где их взять.
- Очистка. Все входящие данные не систематизированы. Задача аналитика — избавиться от ненужных и привести в порядок те, что необходимы.
- Объединение. Аналитик собирает готовые данные в единую таблицу, чтобы составить отчеты и построить графики.
- Визуализация. Специалист определяет закономерности и, опираясь на базу данных, готовит отчеты, графики и диаграммы. Дальнейшие выводы может сделать как сам аналитик, так и руководитель.
Чем занимается аналитик, коротко: собирает и систематизирует данные, а затем делает выводы, на основе которых компания принимает важные решения для улучшения работы бизнеса.
Я работаю на метафинансовую организацию в операционном блоке. Моя глобальная задача — оценивать эффективность сотрудников разных отделов. Например, я провожу оценку операторов колл-центра: каждый звонок — это строчка данных. Нужно проанализировать их и показать руководству, насколько эффективен каждый сотрудник и отдел в целом, сколько звонков операторы принимают в час, насколько успешно их обрабатывают.
Почему аналитики данных востребованы
Аналитики больших данных востребованы во всех сферах: по данным на июль 2023 года, на портале Headhunter.ru открыты 15 825 вакансии с зарплатой от 40 000 до 450 000 рублей. Больше всего вариантов в Москве — 4 529. Спрос превышает предложение, ведь работа с внушительным количеством данных требует определенных навыков. Популярность этой специальности продолжает расти, потому что все больше компаний чувствуют необходимость собирать и изучать данные как по клиентам, так и по конкурентам.
Зачем компании аналитик
В любой компании, где возможно сохранять данные о продукте и поведении клиентов, появляется работа для аналитика. Задача этого специалиста — определить, на что тратятся деньги, где есть точки роста для продукта, как привлечь больше пользователей, как повысить количество покупок или средний чек.
Без аналитика точно не обойтись, если требуется:
- провести исследование. Специалист собирает и изучает внутренние и внешние данные, находит ошибки и дает обратную связь;
- сравнить варианты развития. Аналитик поможет оценить окупаемость планируемой рекламы или внести изменения в бизнес-модель, которая по каким-либо причинам не работает недостаточно эффективно или не работает вовсе;
- проанализировать результаты. Например, вы заметили, что пользователи покидают сайт после того, как добавили товары в корзину. Аналитик поможет выяснить причину и разработать новую стратегию развития;
- понять поведение пользователей. Например, чтобы выяснить, какая фотография товара привлечет больше пользователей — на белом фоне или с тематической композицией. В этом случае аналитик проведет A/B-тестирование.
Качества востребованного аналитика данных
Для того чтобы достичь успеха и подняться по карьерной лестнице в аналитике, аналитику нужно сочетание развитых хард- и софт-скиллов.
Мой базовый инструментарий на работе — это Excel, SQL и Python. Также из хард-скиллов нужно математическое мышление. Аналитика данных — это как раз тот случай, когда вам пригодится алгебра из 7–8 классов школы. Без высшей математики обойтись можно, но для некоторых расчетов составлять и решать простые уравнения с х нужно.
Софт-скиллы аналитика:
- внимание к деталям и усидчивость. В аналитике нужно быть готовым к рутинной работе: проверять по несколько раз отчеты, следить за каждым нулем и запятой. Достоверность данных важна для принятия стратегических и бизнес-решений;
- рациональный скептицизм. Хороший дата-аналитик может спрогнозировать определенные показатели, поэтому понимает, реалистичные получились цифры или нет. Обязательно еще раз проверит источник данных и расчеты, если есть даже малейшие сомнения в их правильности;
- коммуникативные навыки. Аналитику необходимо взаимодействовать со многими командами, поэтому навык общения и умение четко доносить свои мысли точно пригодятся в работе.
Как быстро можно стать аналитиком данных
Все зависит от вашего темпа и формата обучения, отвлекающих факторов и стартовой базы. Минимальный срок, за который можно освоить профессию, — 6 месяцев. Однако это возможно при условии, что у вас уже есть сильная теоретическая база по математике, статистике или экономике.
Выучиться на аналитика данных можно в вузе, это может занять от двух до шести лет, в зависимости от формы обучения и выбранной программы. Наиболее распространенные направления — информатика, физика, экономика и математика. Можно рассмотреть ведущие университеты страны, например МГУ им. М.В. Ломоносова, ВШЭ, МФТИ и МГТУ им. Баумана.
Можно получить профессию аналитика и быстрее. На онлайн-курсах студенты за 6–18 месяцев осваивают основные инструменты для работы аналитиком, приобретают необходимые практические навыки и сразу погружаются в специальность. Главные преимущества такого формата обучения — проработанная актуальная программа, практикующие спикеры из ведущих компаний и много практики уже с самого начала учебы.
С чего начать новичку
Если вы не обладаете обширными знаниями высшей математики, это не значит, что не сможете найти свое место в профессии. Понимать высшую математику желательно, но не обязательно, сейчас в работе вам помогут готовые библиотеки и алгоритмы. Вам же останется научиться решать прикладные задачи и пользоваться необходимыми инструментами. Однако если вы планируете в будущем заниматься серьезной аналитикой, то без знаний теории вероятностей и матстата здесь уже не обойтись.
Вот несколько рекомендаций для успешного входа в профессию:
- Подружитесь с языками Python и R — это два ключевых инструмента для работы.
- Изучите работу с базами данных и язык запросов SQL. Это поможет вам искать нужную информаци/.
- Не забудьте о практике. Теория — лишь инструмент, который бесполезен, если не уметь им пользоваться. Старайтесь отрабатывать полученные знания на учебных или pet-проектах, поищите стажировки.
Как искать работу
Поиск работы — достаточно трудоемкое и стрессовое занятие. Расскажем основные моменты, которые облегчат этот процесс.
Составьте резюме и сопроводительное письмо
Резюме — первое, что видит рекрутер, поэтому важно четко расставить акценты и сфокусироваться только на релевантном опыте. Документ не должен быть слишком длинным, потому что никто не захочет читать несколько страниц скучного перечисления мест работы и учебы, начиная со школы.
Практические советы:
- Постарайтесь уложиться в одну-полторы страницы.
- Если у вас пока не так много опыта или вы вовсе нигде не работали по специальности, укажите студенческие проекты и вашу роль в них.
- Демонстрируйте результаты через цифры — это наглядно и понятно.
- Если вы проходили дополнительные курсы для развития компетенций, то обязательно расскажите об этом. Это покажет вас как человека, который стремится развиваться и совершенствоваться.
- Адаптируйте резюме под каждую вакансию, можно использовать ключевые слова из описания позиции. Но не врите о своих навыках и опыте — это вскроется либо на собеседовании, либо на тестовом задании.
- Забудьте о клише и стандартных фразах при рассказе о ваших качествах. Однотипные резюме стрессоустойчивых и пунктуальных соискателей рекрутер видит каждый день и сразу же забывает. Вы должны показать свою уникальность и выделиться на фоне остальных кандидатов. Демонстрируйте свои качества через примеры.
И, конечно, сопроводительное письмо — без него многие компании даже не рассматривают резюме. В нем рекомендуем рассказать, почему вас заинтересовали вакансия и сама компания, как вы можете помочь продукту и бизнесу, почему именно ваши навыки и опыт будут полезны. Здесь так же, как и в резюме, нужно продемонстрировать индивидуальность и личный интерес к проекту. Письмо должно быть запоминающимся, не стоит ориентироваться на шаблонные примеры в интернете.
Соберите портфолио
Портфолио — обязательная часть поиска работы. Студенческие проекты, промежуточные домашние задания с курсов или ваш дипломный проект — все это отлично подойдет для портфолио. Не забывайте, что вы также можете продемонстрировать свои знания и навыки на pet-проекте. Работодателю важно увидеть, что, помимо твердых теоретических навыков, у вас есть практическая база.
Начните искать вакансии
Не стоит ограничиваться привычным Headhunter.ru, потому что самые интересные вакансии компании сперва публикуют в своих каналах — на сайте или в телеграм. Например, два-три раза в год Ozon и VK открывают набор на оплачиваемые стажировки с возможным трудоустройством. Помимо этого, не забывайте о кейс-чемпионатах и хакатонах, на которых можно прокачать навыки на практике.
Лучше откликаться на 10–20 вакансий, и, даже если вас не примут на работу, у вас будет накапливаться опыт общения на собеседованиях и решения тестовых заданий. Их, кстати, тоже можно включать в портфолио.
Советы для прохождения собеседования
Для начала уточните, какое именно собеседование вам предстоит — с HR-специалистом, который проверит ваши софт-скиллы, или же техническое собеседование, когда потенциальный коллега протестирует ваши хард-скиллы и практические навыки.
В обоих вариантах важна подготовка:
- Узнайте больше о компании, ее ценностях и проектах.
- Заранее продумайте ответы на популярные вопросы от рекрутеров — например рассказ о трудностях на работе и как вы их решили.
- Для технического задания обязательно восполните пробелы в работе с программами.
- Просмотрите форумы с примерами задач и потренируйтесь.
Уровни развития аналитика
Востребованность аналитиков связана и с тем, что в этом направлении можно расти и вертикально, и горизонтально. Но, как и в большинстве профессий IT-сферы, все начинается с позиции стажера или джуна, и только по прошествии времени вы превращаетесь в мидла и сеньора.
Стажер
Как правило, требования для стажеров минимальны: релевантный опыт необязателен, а вот знание основ (алгоритмов, структур данных) и определенные человеческие качества (например, внимательность к деталям и коммуникабельность) — must have. Первое время наставник и руководство будут уделять вам и без того много внимания, поэтому никому не захочется брать на себя дополнительную нагрузку и объяснять очевидные вещи.
Профильное университетское образование, минимальный опыт и тип мышления будут плюсом. На начальном этапе в обязанности стажера будут входить формальные задачи, которые поставит перед ним старший аналитик или руководитель отдела. Цель — закрепить навык поиска и обработки информации для дальнейших этапов. Никто не будет просить визуализировать результат и делать прогнозы в первые дни.
Джуниор-специалист
Как только стажер освоил все необходимые инструменты обработки данных, он переходит на позицию джуна или младшего аналитика и получает возможность самостоятельно составлять дашборды. Сначала этот процесс будет отнимать гораздо больше времени, чем у опытных специалистов, а результат зачастую будет весьма посредственным — и это нормально.
На этом этапе джун, в отличие от стажера, без проблем определяет достоверность данных и действует по заданному алгоритму. Также младший аналитик уже может работать с заказчиком напрямую, но все же лучше, чтобы это взаимодействие происходило под контролем руководителя. Спустя некоторые время вы научитесь самостоятельно выполнять поставленные задачи, собирать и обрабатывать незнакомые данные — это означает, что вы готовы перейти на следующий этап и стать мидлом.
Мидл-специалист
Будучи аналитиком уровня мидл, вы владеете необходимой профессиональной терминологией, действуете смело и не боитесь брать на себя ответственность за результат. На этом уровне сложности могут возникнуть при наличии размытых формулировок задач от заказчика или при столкновении с многофакторностью бизнес-процессов. Как только вы ощущаете, что можете не просто однозначно ответить на вопрос, нужны ли изменения, но и выявить проблемы и способы их решения для оптимизации работы, — самое время переходить на следующую ступень.
Сеньор-специалист
Старший аналитик или сеньор-аналитик — автономный специалист, глубоко погруженный в контекст бизнеса. Такой аналитик отлично выстраивает коммуникацию и может убедить заказчика в необходимости тех или иных изменений, самостоятельно определяет пути развития компании, которые согласовывает с руководством, а решение нестандартных задач становится для него приятным вызовом.
Плюсы и минусы профессии
Преимущества:
- Востребованность аналитиков данных
Сегодня спрос превышает предложение, компании нуждаются в специалистах, которые смогут улучшить процессы внутри бизнеса. Почти половине российских компаний требуются аналитики.
- Зарплата
Этот пункт вытекает из первого: аналитики сейчас очень нужны, поэтому компании даже новичкам и стажерам предлагают зарплату от 70 000 рублей.
- Возможность работы удаленно
Фактически для работы аналитику нужны только стабильный интернет и компьютер с необходимыми программами. Поэтому можно расширить географию поиска вакансий и подавать на позиции за рубежом.
- Широкий выбор специализации
Аналитик может выбирать направления своей работы. Если вы фанат игр, то можете заниматься анализом данных гейм-индустрии.
- Быстрый рост
Освоить необходимые навыки для старта работы в аналитике можно за полгода-год — и уже за два-три года практики вырасти до сеньор-аналитика или стать руководителем проекта.
- Перспективы развития
У аналитиков возможен как вертикальный рост — до руководителя подразделения, так и горизонтальный — например, переход в смежные сферы на роль менеджера продукта.
Недостатки
- Рутина
В работе аналитика много монотонности, задания очень похожи между собой. Сократить количество рутинных задач можно с помощью программирования — благодаря этому часть процессов будет автоматизирована за счет скриптов.
- Возможные переработки
Необязательно, что это будет частое явление, однако в периоды активной работы над проектом вероятность переработок высока. К этому нужно быть готовым.
- Работа за компьютером
Это минус почти всех диджитал-профессий. Важно находить баланс между работой и отдыхом, чтобы минимизировать проблемы со здоровьем.
