Профессия аналитик данных

Эта способность способствует установлению взаимосвязи с коллегами и клиентами, помогает выявить начальные точки для решения разных задач, а также понять, как функционируют определенные процессы внутри компании.

Универсальных аналитиков не бывает: история аналитика с опытом работы больше 20 лет

В современном мире работодатели все чаще отдают предпочтение специалистам, способным работать удаленно или в комбинированном формате, что создает возможности для бизнес-аналитиков, которые могут претендовать на вакансии без необходимости находиться в офисе.

В конструкторе Unisender у вас есть возможность взаимодействовать с высококвалифицированным AI-ассистентом.
Он может предложить вам актуальные темы и тексты для рассылки,
создать соответствующие графические элементы и предоставить советы
по оптимизации процесса рассылки.

Бизнес-аналитик — это специалист, занимающийся исследованием и оценкой бизнес-процессов с целью помочь компании в их оптимизации.

Основная задача данного специалиста заключается в повышении операционной эффективности компании. Он взаимодействует с различными аспектами бизнеса, включая финансовую отчетность, маркетинг, логистику, технологии и управление человеческими ресурсами. В каждой из этих областей бизнес-аналитик работает над выявлением проблем и поиском возможностей для развития. После этого он совместно с другими специалистами формулирует подходящие решения и контролирует процесс их внедрения.

К примеру, если организация решает инвестировать в развитие своей команды, предлагая оплату специализированных курсов, карьерные консультации или приглашение экспертов для обучения мягким навыкам, основатели и HR-отдел исходят из предположения, что такие действия повысят доходность компании и помогут удержать сотрудников. Для проверки верности этих выводов бизнес-аналитик соберет подходящую информацию о необходимых затратах и ресурсах, оценит влияние этого на коллектив, исследует изменения в результативности работы сотрудников и выявит возможные риски, а также методы их устранения.

Существует также смежная профессия — системный аналитик. Несмотря на различия в функциональных обязанностях, работодатели иногда путанут эти названия, что может вызвать путаницу в процессе найма. Источник

Основные обязанности

Исследование процессов. Бизнес-аналитик должен глубоко понимать, как функционируют основные операции в компании. После вступления в новое подразделение первым шагом будет детальное изучение продукта, логистических процессов, работы команд и анализа других данных. Если специалист решает перейти из одной области в другую, ему предстоит изучить множество новой информации. Четкое понимание специфики рынка, на котором работает организация, это важный элемент успешной карьеры бизнес-аналитика.

Выявление проблем. Аналитик проводит интервью с руководителями компании и лидерами команд, анализирует бизнес-показатели и выполняет различные виды анализа для нахождения проблемных зон и, наоборот, возможностей для роста.

Формирование гипотез. Бизнес-аналитик разрабатывает разные варианты для повышения эффективности работы компании. Он обсуждает эти идеи с коллегами из других областей. Например, если необходимо решить технические проблемы, аналитик обращается к разработчикам, которые могут предоставить свою точку зрения на признаки и ограничения, которые должен учитывать аналитик при поиске решений. Они также могут предоставить ценную информацию, известную лишь специалисту в их области.

Постановка технического задания (ТЗ). По мере формирования гипотез начинается процесс их тестирования. За этот этап может отвечать либо проектный менеджер, либо аналитик. Один из них координирует работу с другими специалистами, устанавливает задания, сроки и контролирует выполнение задач.

Формирование отчетности. Специалист обрабатывает и составляет отчеты на основе результатов проведенных исследований. Он должен уметь представлять данные визуально: через диаграммы, модели и таблицы. Эти визуализации впоследствии презентуются руководству компании.

В объявлениях о вакансиях для бизнес-аналитиков нередко указаны разнообразные обязанности, связанные с документацией и отчетностью.

Андрей, 44 года, Екатеринбург

Для меня аналитика — это исследование данных, желательно оцифрованных. Все мои выводы и заключения всегда подкреплены данными.

Еще в школе я увлекался ценными бумагами, и мои интересы были связаны с котировками акций и финансовым анализом. В университете я изучал экономику, и в тот момент у меня совпали интересы и обучение. Интерес к аналитике сохранялся на уровне детского любопытства, а в профессию я пришел практически случайно, хотя к этому всегда стремился.

В мир аналитики я пришел в 1996 году, после работы экономистом в Центральном банке РФ. Мне повезло участвовать в проекте по экономико-математическому моделированию, который Центробанк проводил вместе с Российской академией наук. Там я получил действительно много практических навыков.

В то время мы занимались сбором статистики и анализом важных чисел для макроэкономического моделирования. Мы учились строить модели, предсказывать, моделировать и прогнозировать развитие макроэкономических процессов. Это был мой первый практический опыт, который оказался для меня крайне значимым.

Универсальных аналитиков не бывает

Безусловно, базовое образование для аналитика должно быть высшим и желательно в области экономики или финансов. Без понимания процессов нельзя построить успешную карьеру в аналитике. Вы не сможете анализировать себестоимость, если не знаете, из каких составляющих она состоит. Позволю себе развеять миф о том, что универсальные аналитики, способные анализировать всё и сразу, действительно не существуют.

Медицинская аналитика и медицинская статистика — это совершенно разные области. Если рассматривать силовые структуры, разведку, работу детективов и следователей, то там также требуются аналитики. Расследование преступлений, сопоставление фактов — всё это тоже аналитическая работа. Но это разные разделы аналитики, которые могут пересекаться лишь в своих основах.

Поскольку универсальных аналитиков не существует, необходимо специализироваться в каком-то определенном направлении. В настоящее время нет одиночных аналитиков без конкретной специализации. Существуют бизнес-аналитики, дата-аналитики, аналитики данных, продуктовые аналитики и другие.

Если вам нужно сменить профессию, важно выбирать курсы, соответствующие определенному направлению. Если ваша цель — стать бизнес-аналитиком, стоит углубляться в изучение особенностей бизнеса. Если вам интересно стать дата-аналитиком, необходимо освоить сферу больших данных, а не просто общую аналитику.

В подробном обзоре профессии «Аналитик» мы расскажем детально, чем занимаются аналитики различных направлений.

Полезная информация о профессии аналитик данных

Мы собрали полезные сведения об этой профессии в виде таблицы.

Параметр	Данные о профессии аналитик данных
Срок обучения	От 10 месяцев
Средняя зарплата	180 000 рублей
Где можно получить	В вузах, на онлайн-курсах
Необходимые качества	Аналитический склад ума, структурность мышления, логика
Востребованность профессии	Высокая
Где работать	В любой компании, где сохраняются данные о продуктах и поведении пользователей и клиентов

Плюсы

Расскажем о преимуществах профессии аналитика данных:

Достигнуть уровня аналитика данных можно всего за один год, как самостоятельно, так и пройдя специальные курсы. Математическое образование будет полезной базой, но не является обязательным.

Специалисты из области информационных технологий имеют высокий уровень дохода, и аналитики данных не являются исключением.

Аналитик данных может работать как в офисе, так и на удаленке.

За несколько лет работы стажер-аналитик может стать старшим аналитиком и, в конечном итоге, занять пост руководителя отдела.

В крупных компаниях в отделе аналитики работает команда специалистов. БолееExperienced коллеги всегда готовы помочь новичкам.

Узнайте больше об обучении в Нетологии

Изучите основы статистики и научитесь работать с SQL, Python, Power BI Как аналитик данных

Освоите востребованную профессию на уровне middle-специалиста Как аналитик данных: расширенный курс

С нуля освоите профессию и сможете искать работу через 5 месяцев обучения Как Data Scientist

Плюсы и минусы

Высокий спрос на специалистов: Аналитики данных востребованы во многих отраслях.

Зарплата: В зависимости от уровня опыта и региона, зарплаты могут быть очень конкурентоспособными.

Возможности для роста: Возможность карьерного роста, в основном это «Бизнес-аналитик» или «Системный аналитик», реже другие смежные области.

Разнообразие задач: Работа с данными предполагает решение множества различных задач и постоянное развитие навыков, что можно считать как плюсом, так и минусом, так как обучение будет непрерывным.

Высокие требования: Необходимо постоянно совершенствовать свои навыки и обучаться.

Сложность задач: Работа с большими объемами данных может быть сложной и утомительной, особенно в начале карьеры.

Ответственность: Принятые на основе анализа данных решения могут существенно влиять на бизнес-процессы компании.

Стоит ли стремиться стать аналитиком данных?

Стоит стремиться, если вам увлекательна работа с данными и вы готовы постоянно учиться. Перспективы данной профессии хорошие, поскольку количество данных, которые необходимо анализировать, непрерывно растет. Кроме того, аналитики данных могут находить применение в различных отраслях, что делает эту профессию очень гибкой.

Работа аналитика данных — это отличная возможность для тех, кто любит цифры и стремится развиваться в этой области. Если вы готовы вложить много усилий в обучение и развитие своих навыков, вы сможете добиться успеха и стать востребованным специалистом. Однако не стоит ждать быстрых результатов — потребуется время, чтобы обрести уверенность в своих знаниях, и вы несомненно столкнетесь с сомнениями на пути. Но если вы преодолеете эти трудности, дальнейшая работа станет значительно легче, и вы увидите много перспектив и возможностей.

Посты читателей. Здесь делятся опытом и рассказывают свои финансовые истории

• Владислав Сорокин: Если вы знаете Табло и M-Language, то зачем вам VBA? Использовать макросы в Excel? Какова их целесообразность в данном контексте? Тот же вопрос о Питоне.
• Анастасия: Я согласна, что каждая компания имеет свою специфику, но все зависит от самих задач. Сейчас работаю 2 года аналитиком — начинала в ритейле, сейчас в IT-компании. В ритейле кроме Excel ничего не было, поэтому и ушла. За время работы я лучше поняла специфику профессии и выбрала для себя направление: BI-аналитика. Начала смотреть вакансии на hh и попала в IT-компанию. Работа BI-аналитика выглядит так: поступает запрос от бизнеса на создание отчета, проводятся встречи для согласования требований и так далее. Мне нужно извлечь данные из базы при помощи SQL-запросов, и обычно это несколько запросов, формирующих несколько таблиц. Эти таблицы загружаются в PowerBI, налаживаются связи между ними, и затем создается отчет. В остальном работа аналогична. Я использую MSSQL и PowerBI (внутри нужно знать Power Query и язык DAX), никакого Питона здесь не требуется, хотя иногда Excel может понадобиться для сверки данных, но даже макросы не применяются.
• Dmitri: Владислав, Табло используется только для визуализации, это хороший навык, но многие предпочитают Power BI, Power Point или другие программы в зависимости от компании. M-Language не предназначен для сложной автоматизации, на этом языке не создадут пользовательский интерфейс, и он не всегда подходит для выполнения тех задач, для которых лучше использовать VBA. Знание M-Language — это безусловный плюс, но чаще отдают предпочтение знаниям VBA или R. В случаях, когда данных много (а вот с VBA не рекомендуется обрабатывать более 200 000 строк и ~15 колонок), применяют Python — он в разы быстрее и более функционален, чем VBA. Многие именно его используют, реже — R.
• Dmitri: Анастасия, компании и задачи бывают совершенно разные. То, что вы описали, относится именно к работе бизнес-аналитика. Но представьте ситуацию, когда нужно выгрузить определенное количество строк из базы данных, и в каждой строке есть текст, содержащий серийные номера. Количество серийных номеров заранее неизвестно: их может быть 0, а может и 10. Если они есть, нужно скопировать всю строку и вставить ее ниже столько раз, сколько серийных номеров, причем в каждой новой строке остается только один серийный номер. Подобных условий может быть много, и в таких случаях данные требуют именно обработки. Обычно же этим занимается не бизнес-аналитик.
• Владислав Сорокин: Дмитрий, это элементарная трансформация на стороне запроса, не так ли? Серийные номера помещаются в список, и затем в строки.
• Владислав Сорокин: Дмитрий, я немного запутался, когда вы говорили об интерфейсах и обработке данных. M-Language действительно предназначен для обработки данных. Power Query — это синоним M-Language. В части обработки данных VBA достаточно ограничен, и у меня был неплохой опыт его использования для этой цели, но это крайне утомительно.
• Dmitri: Владислав, нет, запросом так данные не преобразуются, например, текст может содержать серийный номер, и он может находиться в абсолютно произвольном месте. Я описывал ничего не шаблонного. Это пример работы аналитика данных, и я согласен, что у бизнес-аналитика задачи отличаются, и сложно очищать и трансформировать данные не приходится.
• Lisa: Дмитрий, как меняются условия работы с развитием AI?
• Dmitri: С внедрением AI значительно упростился процесс написания кода. Ранее при создании методов или функций приходилось долго думать, писать, тестировать и зачастую переделывать код. Теперь достаточно описать задачу, указать язык разработки, вставить часть своего кода и AI предложит несколько вариантов решения. Но просто копировать и вставлять код плохо — несмотря на то, что AI может генерировать рабочий код, он часто бывает сложно читаемым, может содержать ошибки и не учитывать многих важных моментов. Но можно взглянуть на рекомендации AI и на их основе создать аналогичный код или внести дополнения. Использование AI значительно ускоряет процесс разработки, но для его грамотного применения нужно хорошо разбираться в коде и его функционале, иначе AI может сгенерировать работающий код, который в итоге выйдет с необъяснимыми последствиями. У меня уже были ситуации, когда код был просто сгенерирован и запущен — на первый взгляд все работало, но при незначительных изменениях данных возникали проблемы. Я рассчитывал на 30 минут исправлений, но в итоге потратил полутора дня из-за сложности кода. Поначалу я поправил существующий код, а потом полностью переписал его. В целом, AI весьма полезен, особенно в написании кода, но обращаться с ним необходимо осторожно. Если бы я только начинал учиться, взаимодействие с AI значительно упростило бы мою задачу раньше.
• Олег Балов: Дмитрий, похоже, этот ответ также был сгенерирован AI.
• Dmitri: Олег, я полагаю, что он сказал бы что-то более обобщенное, без конкретных примеров ненормативного кода и детальных воспоминаний о поиске решения на форумах. Хотя в данный момент это можно сказать о любом тексте.
• Dmitri: Владислав, мне кажется, вам просто не хватает опыта. Это хороший инструмент, хоть у него нет именованных списков, но имеются массивы и коллекции. Он весьма удобен, когда нужно быстро обработать небольшие объемы данных, если известно, что он для этого подходит, как в приведенном вами примере. Чтобы правильно использовать любой инструмент, нужен опыт, тогда будет очевидно, где что можно использовать для достижения быстрого результата. Я активно использую VBA около 10 лет, когда заметил в Великобритании множество вакансий, в том числе разработчиков на VBA. В России подобных позиций было крайне мало, и мне было интересно узнать, почему. Все оказалось просто: в Великобритании существует крепкий контроль за программным обеспечением. Использование нелицензионного софта приводит к серьезным рискам. Лицензионный софт может оказаться дорогим, а небольшие компании, только начинающие деятельность, часто не готовы вкладываться в разработчиков. Они выбирают более доступные методы: база данных + Excel, создавая пользовательские интерфейсы для каждой позиции, где операторы вводят данные, которые затем обрабатываются. Можно использовать Google таблицы с их скриптами и формулами.
• Johnny Cash: Олег, так нет ничего лучше примера, и этот пример показал, как AI используется.
• Johnny Cash: Спасибо за ваши мысли, но подскажите, куда легче войти: в профессию тестировщика или аналитика?
• Светлана Мехедова: «онлайн-сервисы и мобильные приложения, где можно попробовать ответить на вопросы, которые задают аналитикам данных на собеседованиях, и, возможно, понять, что нужно изучить» — спасибо за статью! Может, кто-нибудь назовет пару таких сервисов или приложений?
• Владислав Сорокин: Дмитрий, вам просто не хватает времени, когда с ним работаешь 🙂 У Google Sheets технологии выполняет JavaScript, и это значительно лучше, чем в VBA. Прошу прощения за краткость ответа.
• Барсучок: Johnny, подумала бы на вашем месте не о том, где проще и выгоднее начать, а о том, что у вас лучше получается и что больше нравится.
• Барсучок: Я пробовала все три направления, самым трудным оказалось системная аналитика. Там нужно работать с данными и разбираться в бизнес-аналитике.
• Dmitri: Владислав, интересное утверждение, можете объяснить подробно? Есть много сторонников того или иного языка, каждый из которых считает, что интерфейс одного языка более дружелюбен, чем у другого.
• Dmitri: Johnny, это довольно разные области, но считаю, что стать тестировщиком проще. Необходимо знание программирования на базовом уровне для написания автотестов и умение работать с баг-трекерами. Я не тестировщик, но думаю, следует учитывать, насколько вам интересна каждая из этих областей, а не просто гнаться за зарплатой.
• Dmitri: Светлана, несколько раз наталкивался на такие сервисы, но не запомнил названия. Просто попробуйте поискать в интернете.
• Анастасия: Дмитрий, сейчас бизнес-аналитик — это не то же самое, что BI-аналитик; уже существует множество разновидностей. Я согласна, что аналитика данных требует больше технических знаний и хард скиллов, а BI требует большего количества софт скиллов, и в описаниях курсов меньше говорится об этом. Именно это создает путаницу для пользователей, потому что хочется продать курс любой цене и любым специалистам.
• Vlad Sorokin: Дмитрий, мне казалось, что я это уже уточнил, нет? VBA — старый язык, не удивительно, что в нем не реализованы некоторые необходимые функции. Я несколько лет занимался обработкой данных в VBA, используя большие массивы, полученные из JIRA, а затем компания решила перейти на Google Sheets, и это стало настоящим облегчением.
• Dmitri: Влад, вам действительно было проще обработать большие данные в Google Sheets? Или это действительно условная обработка? Не хотел бы показаться защитником VBA, простой функционал выбирать нет смысла, но нет серьезных проблем с обработкой в VBA. Используется Python для больших объемов данных, но в Google Sheets большие данные совсем другая история.
• Анатолий Овчинников: Аналитик не должен собирать и очищать данные. Это задача для дата-инженеров.
• Dmitri: Анатолий, дата-инженер в основном создает базы, инфраструктуру и подобное. Но в маленьких компаниях это может быть делегировано другим специалистам. Аналитики данных занимаются именно обработкой и интерпретацией данных, и хотя в названии может быть какое угодно, функции могут активно пересекаться.
• Dmitri: Максим, честно говоря, ничего не понял.
• Ольга Надеева: Дмитри, Анатолий прав. Очистка данных — это задача для дата-инженеров, даже на этапе курсов это описано.
• Dmitri: Ольга, на курсах много чего интересного пишут, но в реальности задачи могут значительно отличаться. Работодатели часто нагружают не своих специалистов, что порой создает проблемы, так как неверные выводы могут привести к неправильным решениям в процессе работы.
• rukivbbruki: Спасибо за статью, познавательно!
• Виктор Рупасов: Спасибо, очень познавательно, тоже смотрю в сторону аналитики. Вот если я правильно понимаю, нужно сначала хорошо изучить Excel, научиться делать аналитику, затем pivot и query, попробовать Power BI и VBA, и вскоре станет ясно, мое это или нет.
• Dmitri: Виктор, да, Excel — это основа, он нужен почти везде. Сводные таблицы и Power Query — ключевые инструменты, нужно их обязательно изучить. VBA немного сложнее, особенно без опыта программирования, но если есть навыки, его освоение не займет много времени. Дальше вы поймете, в каком направлении двигаться, и не забывайте об изучении SQL. Это станет основой работы с данными.
• Маргарита Черная: сможет ли врач (естественно без математического образования) стать аналитиком данных?
• Dmitri: Маргарита, если есть желание, то, конечно. Но, к сожалению, предыдущий опыт и медицинские навыки могут не пригодиться в этой сфере.

Новая работа ― аналитик

Интересно, что своего будущего работодателя я нашла почти в начале поиска работы на hh.ru. Я откликнулась на вакансию аналитика в сфере развития бизнеса компании, занимающейся разработкой мобильных игр. Затем я написала напрямую рекрутеру через мессенджер. Меня пригласили на собеседование, позже предложили тестовое задание, и я прошла еще два интервью. Уже на первой встрече я ощутила, что мы с коллегами разделяем общие ценности, возникла химия.

Вот уже полгода я работаю в отделе аналитики компании. Я получаю задания от внутреннего департамента развития бизнеса. Специфика работы мне знакома благодаря прежнему опыту. Я создаю различные отчеты — здесь почти нет двух одинаковых задач. Заказчики очень креативные, поэтому я каждый раз получаю новые идеи и вводные данные. Хотя с точки зрения визуализации у меня не так много пространства для творчества, я перевожу их креатив в цифры и нахожу закономерности — в этом и заключается кайф.

Важно, что я самостоятельно управляю своим временем и большей частью работаю непосредственно с заказчиком, поэтому могу сами организовывать свой рабочий график. Такой формат позволяет мне работать более продуктивно и уделять больше времени детям.

Общее впечатление: каково это — менять профессию в 42 года

Всё на самом деле логично: мне, как математику и слегка социофобу, была нужна именно такая роль, как аналитик данных. Да, я дауншифтер. Вы стоите перед выбором: либо зарабатывать большие деньги на административных должностях, либо делать то, что действительно нравится, но при этом терять доход. Я выбрала второе. К тому же важно было, чтобы была возможность удаленной работы. И сейчас я думаю: какое счастье осознавать, что можешь встать и в пижаме отправиться на работу.

___________________
Самые ценные инвестиции — это в себя и свое образование. Подписчикам hh.ru Яндекс.Практикум предоставляет бонус на покупку любого курса, кроме английского и школьной математики. Чтобы получить бонус, пройдите по ссылке и активируйте промокод. Предложение действительно до 31 октября.

? Был ли этот материал полезен? Поделитесь им с друзьями через социальные сети!
Кнопки для репоста находятся в шапке статьи ⏫

Вакансии дня

• Поиск сотрудников
• Помощь
• Наши вакансии
• Реклама на сайте
• Требования к ПО
• Безопасный HeadHunter
• HeadHunter API
• Партнерам
• Инвесторам
• Каталог компаний
• Работа по профессиям
• Работа рядом с метро

• Готовое резюме
• Все сервисы
• Профориентация
• Продвижение резюме
• Хочу у вас работать
• Производственный календарь
• Экспертная рекомендация

На информационном ресурсе hh.ru применяются рекомендательные технологии (информационные технологии, основанные на сборе, систематизации и анализе сведений, связанных с предпочтениями пользователей интернета на территории Российской Федерации).