Product University

Что делает аналитик данных?

Изучаем будни профессии
Выпуск 24
Перевод статьи Kirsten Slyter
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.

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.

Какие основные обязанности аналитика данных?

Мы обратились к экспертам, чтобы они помогли вам вникнуть в повседневные обязанности типичного аналитика данных.

1. Составление отчетов

«Как аналитик, я трачу значительное количество времени на подготовку и ведение как внутренних, так и клиентских отчетов», — говорит Кейси Пирсон, маркетинговый аналитик Delphic Digital. Эти отчеты дают руководству представление о новых трендах, а также о тех направлениях, в которых компании может понадобиться усовершенствование".

Написать отчет — это не набросать красивых цифр для отправки менеджеру. «Успешные аналитики данных знают, как превращать данные в истории», говорит Джесс Кендра, менеджер по аналитике в Porter Novelli. «Аналитику, чтобы оставаться ценным, нужно уметь составлять отчеты, ответы и представления так, чтобы они были понятны лицу, принимающему решение, который часто не является аналитиком».

2. Выявление закономерностей

Наиболее эффективные аналитики данных способны использовать данные, чтобы рассказать историю. Для того чтобы составить содержательный отчет, аналитик должен видеть важные закономерности в данных. «На базовом уровне данные используются для поиска тенденций и выводов, которые мы можем использовать, чтобы дать рекомендации нашим клиентам», — говорит Фэм.

Отчеты с регулярными интервалами, например, еженедельные, ежемесячные или ежеквартальные, важны, так как помогают аналитику заметить временные паттерны. «Все они вносят свой вклад в формирование временных рамок, в которых мы можем наблюдать тенденции с течением времени», — добавляет Фэм.

3. Взаимодействие с другими

Удивлены увидеть это в списке? Слово «аналитик» навевает образ человека, работающего отдельно от остальной компании, но это далеко не так. Широкий спектр функций и обязанностей аналитика данных предполагает сотрудничество со многими другими отделами Вашей организации, включая маркетологов, руководителей и продавцов. Вы также, скорее всего, будете тесно сотрудничать с теми, кто работает в области информатики, например, с архитекторами данных и разработчиками баз данных.

Умение хорошо общаться важно. «Ваш успех зависит от вашей способности работать с людьми — людьми, дающими вопросы для исследования, коллегами, с которыми вы сотрудничаете для выполнения работы, и теми, кому вы представляете заключительный отчет», — говорит Кендра.

4. Сбор данных и настройка инфраструктуры

Возможно, самым техническим аспектом работы аналитика является сам сбор данных. По словам Пирсона, это часто означает совместную работу с веб-разработчиками.

Оптимизация сбора данных является ключевым моментом для аналитиков. Они разрабатывают процедуры, которые можно автоматизировать и легко модифицировать для повторного использования в других областях. Аналитики держат в своем арсенале набор специализированного ПО и инструментов, которые помогают им в этом.

Аналитик данных и специалист по обработке данных (Data Scientist)

Вы, возможно, задаетесь вопросом о другой важной профессии — специалисте по работе с данными. Хотя можно с уверенностью предположить, что в их работе есть определенное сходство, существуют значительные различия между аналитиками данных и специалистами по обработке.

Поскольку роль дата сайентиста относительно новая и порой расплывчатая, те, кто работает в этой области, потрудились дифференцировать ее от роли аналитика данных. Давайте рассмотрим это в деталях, исходя из навыков и должностных обязанностей.

Аналитики данных:
  • Имеют средние математические и статистические способности
  • Обладают сильной деловой хваткой
  • Имеют средние навыки в области информатики / программирования
  • Совершенствуют ключевые показатели эффективности
  • Визуализируют данные
  • Используют инструменты бизнес-анализа и аналитики

Специалисты по работе с данными:
  • Имеют сильные математические и статистические навыки
  • Обладают сильной деловой хваткой
  • Имеют отличные навыки в области информатики / программирования
  • Выявляют тенденции с помощью машинного обучения
  • Делают прогнозы, основанные на динамике данных
  • Пишут код для помощи в анализе данных

Хотя аналитики и исследователи данных имеют разный бекграунд и сильные стороны, имейте в виду, что эти роли могут быть немного расплывчатыми в своем определении. Это означает, что обязанности могут меняться от организации к организации.

Типы аналитиков данных

В основе анализа данных лежат ответы на вопросы и принятие решений. И так же, как существуют различные типы вопросов, существуют и различные типы анализа данных в зависимости от того, чего вы надеетесь достичь. Несмотря на то, что не существует полноценного словаря типов анализа данных, сотрудники ScienceSoft отлично поработали и разбили сферу на четыре основные области:

  • Описательная аналитика отвечает на вопрос «Что случилось?»
  • Диагностическая аналитика отвечает на вопрос «Почему что-то случилось?».
  • Предсказательная аналитика отвечает на вопрос «Что может случиться?»
  • Предписывающая аналитика отвечает на вопрос «Какие действия следует предпринять?»

Аналитики данных могут адаптировать свою работу и решения в соответствии со сценарием. Например, если производитель страдает от задержек и незапланированных остановок, диагностический подход к анализу может помочь определить, что именно является причиной этих задержек. Затем можно использовать другие формы анализа для исправления этих проблем.

Какие инструменты используют аналитики данных?

Аналитики данных полагаются на различные инструменты для сбора и обработки данных. Команда Kendra использует специализированные программы для эффективного сбора данных из социальных сетей, новостных сайтов и журналов, а также инструменты для сортировки и категоризации данных, чтобы визуализировать их для отчетов и презентаций.

Вот лишь некоторые широко распространенные инструменты в арсенале аналитика данных:
  • Microsoft Excel®
  • SQL
  • SAS® software
  • Google Analytics™
  • Google Tag Manager
  • Tableau™
  • Google AdWords™

Что входит в должностную инструкцию аналитика данных?

Все рабочие обязанности сводятся к одной главной цели: «Анализируя данные, мы надеемся продвинуть бизнес наших клиентов, основываясь на их стратегических целях», — говорит Пирсон.

Данные, которые собираются без надлежащего изучения, бесполезны. Истинная работа аналитика данных заключается в том, чтобы приносить пользу компании — как своей собственной, так и клиентской". «Сделав данные, которые мы собираем, простыми и понятными, мы обеспечиваем дополнительную ценность для наших клиентов и помогаем им принимать обоснованные решения» — говорит Пирсон.

Стоит ли вам становиться аналитиком данных?

Так чем же занимается аналитик данных? Гораздо большим, чем может показаться. Теперь, когда Вы знаете, что командная работа, технические навыки и разработка стратегии являются частью этой перспективной профессии, Вы, возможно, сами задумываетесь о карьере в области анализа данных.

Высокооплачиваемая профессия с растущим спросом, с требованием аналитики данных

Все больше появляется смежных профессий, где от кандидата требуются знания в смежных дисциплинах. Одна из таких, активно набирающая популярность в вакансиях — маркетолог-аналитик. Это специалист, который не просто планирует рекламные кампании, а умеет считать эффективность каждого действия, отвечает за результат и прибыльность. Поэтому зарплаты таких специалистов начинаются от 90 000 ₽. Стоит быстрее освоить новую профессию, пока конкуренция в ней ниже спроса. На курсе «Маркетолог-аналитик».

Стань

маркетологом-аналитиком

Бесплатная программа акселерации с оплатой за трудоустройство.


Маркетолог-аналитик способен не только настроить рекламную кампанию в Facebook/Google, но и наладить сквозную аналитику, внедрить CRM-систему, автоматизировать основные бизнес-процессы, наладить работу по лидогенерации, подобрать оптимальные каналы продаж.

Понравился выпуск? Перешлите его друзьям, кому может быть интересна эта тема.

Лучшие статьи для продактов
каждую среду
на ваш email