Аналитик бизнес данных кто это

В последнее время словосочетание «аналитик данных» прямо таки витает в воздухе. Звучит как увлекательная профессия. Мысль о работе с данными и технологиями заинтересовала Вас, но вы не знаете о повседневных обязанностях этого специалиста?

Одно дело мечтать о работе, а другое — выполнять эти обязанности каждый день. Вам нужно знать все, прежде чем менять специальность. Мы разузнали, чем аналитики на самом деле занимаются. Читайте дальше, чтобы ознакомиться с повседневными рабочими обязанностями, которые могут стать частью вашей будущей карьеры.

День из жизни аналитика данных

В основном, аналитик данных собирает и анализирует данные, организует их и использует для того, чтобы делать осмысленные выводы. «Задачи аналитиков данных варьируется в зависимости от типа данных, с которыми они работают (продажи, социальные сети, инвентаризация и т. д.), а также от конкретного клиентского проекта», — комментирует Стефани Фэм, аналитик компании Porter Novelli.

Компании практически в любой отрасли могут извлечь пользу из работы аналитиков: от поставщиков медицинских услуг до розничных магазинов и сетей быстрого питания. Идеи, которые аналитики данных привносят в организацию, могут оказаться ценными для руководителей, которые хотят знать больше о потребностях своего потребителя или конечного пользователя.

Все, что нужно знать о профессии аналитика данных

Независимо от того, в какой отрасли они работают, аналитики данных разрабатывают системы для сбора данных и составления отчетов, которые помогут улучшить показатели компании.

Аналитики могут быть вовлечены в любую часть процесса. В роли аналитика данных вы можете участвовать во всем, начиная с настройки аналитической системы и заканчивая предоставлением информации, основанной на собранных данных — вас даже могут попросить обучить других работать с вашей системой.

Теперь, когда у вас есть представление о том, чем занимаются аналитики данных, вы готовы углубиться в специфику их жизни и работы.

Источник: productuniversity.ru

Аналитик данных: требования, навыки, качества

Кто это такой? Аналитик данных – это профессия, представители которой обрабатывают различные данные. Результат их деятельности необходим для развития бизнеса, науки и других сфер.

На что обратить внимание? Нередко под аналитиком данных подразумевают любую профессию, в которой обрабатывается информация. Однако такой подход не совсем корректен, и есть разница между Data Analytic и, например, маркетологом-аналитиком.

1. Суть работы аналитика данных
2. Задачи аналитика данных
3. Плюсы и минусы профессии аналитика данных
4. Отличия аналитика данных от похожих профессий
5. Требования к аналитику данных
6. Уровни развития аналитика данных
7. Сферы деятельности аналитика данных
8. Перспективы профессии аналитика данных
9. Полезные материалы для аналитика данных

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:

Разные ВИДЫ АНАЛИТИКОВ — чем они отличаются? Аналитик данных, продуктовый аналитик и другие.

айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

Суть работы аналитика данных

В обязанности дата-аналитика входят сбор, обработка, изучение и интерпретация значительных объемов информации. Результаты его работы используются в качестве основы для принятия решений в различных сферах: бизнесе, менеджменте, науке и так далее.

Должность аналитика данных в обязательном порядке вводят компании, применяющие data-driven-подход. Его суть заключается в разработке стратегии развития организации на базе тщательного исследования данных. Предположим, некая бизнес-структура собирается выпустить на рынок новый продукт. Полной уверенности в том, что он будет пользоваться спросом и удовлетворит ожидание потребителей, у руководства нет.

Чтобы минимизировать риски, компания ставит перед дата-аналитиком соответствующую задачу. Ему предстоит изучить запросы целевой аудитории, проанализировать ее поведение, найти связи между различными процессами, провести А/B-тесты и построить модели, позволяющие оценить последствия вывода на рынок нового продукта.

Компания Statista, которая специализируется на потребительских данных, уверяет, что сейчас в мире наблюдается экспоненциальный рост информации, и прогнозирует ее объем к 2025 году в размере 181 зеттабайт.

Ориентироваться в таком количестве данных, не обладая необходимыми знаниями и навыками, становится все сложнее. Этим объясняется востребованность на рынке труда специалистов, способных правильно отбирать и исследовать данные, а также делать выводы, которые необходимы для принятия правильных решений бизнесменам, государственным органам управления, ученым и представителям других сфер деятельности. Штатные дата-аналитики есть во многих крупных компаниях, например, в банках и рекламных холдингах.

Можно уверенно говорить о желательности и даже необходимости проводить предварительное изучение больших объемов информации везде, где есть зафиксированные данные о продукте и потребителях, их ожиданиях, болях и реакции на предложения конкурентов.

Задачи аналитика данных

Объединение и структурирование данных, имеющихся в распоряжении заказчика, сбор недостающей информации, тщательный анализ всего объема полученных сведении и формулирование выводов, которые могут быть использованы в деятельности компании для принятия глобальных решений, – такие задачи стоят перед дата-аналитиком.

В работе он применяет Sublime Text, Jupyter Notebook, Google Sheets или Excel. Кстати, последний инструмент многие считают устаревшим, неактуальным, не подходящим для работы с big data.

На самом деле аналитику на базе таблиц в Excel сегодня использует огромное количество компаний по всему миру, несмотря на возможность задействовать самые передовые технологии. Объясняется такой выбор простотой и доступностью этого инструмента, пригодного для решения задач любой сложности. В сводных таблицах Excel можно автоматизировать обработку информации, сформировать листы прогноза, необходимые для планирования бизнес-процессов, и построить 3D-карты.

Дата-аналитики также используют базы данных SQL, через запросы получая точечную информацию о процессах или клиентах. BI-системы Tableau, Power BI, Looker Studio помогают специалистам агрегировать данные из различных источников. Кроме того, аналитик иногда применяет свое знание языков программирования, чтобы наладить автоматизированный поиск по таблицам, запустить сегментацию или процесс выявления закономерностей.

Источник: gb.ru

Аналитик данных: кто это и чем занимается

Информационные специальности включают широкий спектр разнонаправленных профессий. Наиболее известные направления – программирование и защита информации, системное администрирование и разработка приложений и сервисов. Но современная структура цифровой информации включает работу с большими объемами архивных и текущих показателей, нуждающихся в анализе, компоновке и оценке. Большим спросом на рынке труда пользуются аналитики, поэтому абитуриенты задаются вопросом – Data Analyst: кто это и чем занимается.

Чем занимается аналитик данных

1. Объект труда – гигантские цифры статистических показателей экономической, рекламной или социологической успешности проекта или продукта.
2. Сбор и обработка данных осуществляется автоматизированным способом при помощи профильного ПО и высокотехнологичного оборудования.
3. Обобщенные цифры считаются ключевым ресурсом для оценки перспективности, эффективности и прибыльности бизнеса.
4. Сферы деятельности: IT, офлайн и онлайн торговля, здравоохранение, финансы маркетинг, игровая индустрия, промышленность и медиа.

Благодаря выводам и отчетам специалистов компания:

• Выявляет спрос и потребности клиентов;
• Прогнозирует успех от продаж товаров или услуг;
• Оценивает риски и их соотношение с прибылью;
• Контролирует работу сотрудников и оборудования;
• Управляет логистикой, закупками и сбытом.

Грамотные и высококвалифицированные аналитики ценятся работодателями и служат объектами поиска хедхантеров по всему миру.

Функции и обязанности специалиста

Data Analyst проводят автоматизированный сбор, анализ и предоставление выводов в доступном формате. Перечень должностных обязанностей:

1. Прием и учет данных согласно целям и задачам исследования.
2. Систематизация и приведение чисел к единому формату для дальнейшей обработки.
3. Оформление предварительных алгоритмов анализа.
4. Формирование тезисов и гипотез наблюдения.
5. Применение профильного ПО для оценки информации.
6. Составление графического изображения результатов при помощи схем, диаграмм, линейных графиков и трендов.
7. Формирование выводов и отчетов.
8. Оформление заключения, прогнозов и внесение предложений по модернизации для улучшения показателей.
9. Участие в планировании деятельности компании.
10. Разработка методических рекомендаций по практическому применению данных.
11. Презентация результатов работы руководителю компании или заказчику при выполнении частных проектов.

Профессионалы входят в число штатных сотрудников аналитического или IT-отдела, занимают должности ведущих специалистов аналитических центров или выбирают заказы на фрилансе.

Необходимые навыки аналитика данных

Для выполнения должностных обязанностей профессионалу требуется набор базовых и профильных компетенций:

• Навык использования Google Sheets, Sublime, Excel;
• Свободное владение одним или несколькими языками программирования для создания кодировок и алгоритмов обработки информации;
• Применение баз данных SQL и умение писать запросы для подбора необходимых сведений;
• Ведение отчетности в системах Tableau, Power BI, Google Data Studio;
• Использование методов и инструментов статистики, маркетингового исследования, экономики и финансирования;
• Применение стратегического планирования, прогнозирования и анализа рсиков;
• Внедрение Яндекс.Метрики и Google Analytics для работы с онлайн показателями продаж, лидов или продвижения.

Кроме владения навыками, профессионалу требуется определенный набор личностных характеристик:

• Ответственность;
• Внимательность;
• Аналитический склад ума;
• Хорошая память;
• Усидчивость;
• Умение выстраивать логические цепочки;
• Готовность к монотонной работе за компьютером.

Для карьерного роста профессионалам требуется постоянно мониторить информацию о рынке, деятельности конкурентов и осваивать новые профильные программы и сервисы.

Как стать Data Analyst

Для получения профессии требуется высшее профильное образование на факультете информационных технологий.

Направление бакалавриата «Data Science» включает программу освоения аналитики с применением автоматизированных программ, нейронных сетей и построением математических моделей.

Поступить могут выпускники 11-го класса и колледжа, прошедшие конкурсный отбор по сумме баллов за ЕГЭ по русскому языку, математике и информатике или дополнительные вступительные экзамены, доступные абитуриентам с дипломом ссуз.

• Цифровая экономика и трансформация;
• Информационная безопасность и риски;
• Big Data;
• Экономический анализ;
• Правоведение;
• Управление проектами;
• Data mining;
• Анализ временных рядов и прогнозирование;
• Статистический анализ;
• Менеджмент.

• Составлению отчетности с прогнозированием;
• Выявлению фактов мошенничества, стороннего сбыта товара или закупок по завышенным ценам;
• Изучению операций;
• Моделированию и использованию клиентской и базы поставщиков;
• Персонализированию программных продуктов.

Формат обучения – очный, сроком 4 года.

Востребованность профессии

Востребованность профессионала определяется уровнем квалификации:

• Джуниор – начальный уровень с владением базового перечня компетенций;
• Мидл – подключение знаний дополнительных профильных ПО;
• Хай – применение сложных инструментов и алгоритмов, с программированием и автоматизированным анализом.

Наибольшую заработную плату и конкурентное преимущество при трудоустройстве получают специалисты высокого уровня.

По направлениям специализации выделяют:

• Продуктовых аналитиков – профессионалов по продвижению и продаже товаров или услуг на основании метрик и статистических методов. Деятельность направлена на анализ функциональных особенностей продуктов, спроса и потребностей покупателей.
• Маркетинговый аналитик – рассматривает целевую аудиторию по данным лидов и эффективности продвижения.
• BI-аналитик – проектировщик баз данных, архивов и поисковых систем, с тестированием сервисов и приложений и внедрением автоматизированной системы отчетности.

Уровень заработной платы начинающего специалиста в среднем составляет 70 – 90 тысяч рублей.

Преимущества и недостатки

• Достойная оплата труда, высокие цены на частные проекты и заказы от крупных компаний;
• Востребованность на рынке труда, за счет большого количества разноотраслевых организаций нуждающихся в грамотных аналитиках;
• Возможности для переквалификации в экономических или IT-специалистов;
• Трудоустройство в международную или зарубежную компанию;
• Участие в мировых исследованиях и программах;
• Наработка полезных деловых связей и контактов с заказчиками и партнерами;
• Удаленная работа не связанная с привязкой к офису.

• Умственное напряжение, связанное с монотонной работой с числами и статистическими показателям;
• Ответственность за результат проведенных исследований.

Профессионал Data Analyst объединяет знания информационных систем с экономическими и статистическими расчетами, владеет примерами высшей математики и моделирования, умеет составлять грамотную отчетность и презентацию выводов анализа.

Адреса поступления:

Москва, Измайловский Вал, д. 2, м. Семеновская

Москва, Ленинградский пр., д. 80Г, м. Сокол

Телефоны (круглосуточно)

Время работы

Пн-Пт: 09.00 — 20.00

Сб-Вс: 10.00 — 17.00

Марианна Головина Эксперт в теме «Высшее образование»

Училась: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», факультет интернет-маркетинга

В «Синергии» отвечает за:

организацию проведения методических экспериментов, внедрение в учебный процесс методических достижений и новых технологий обучения.

Источник: synergy.ru