Аналитическая компания что это

Что такое бизнес‑аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) – это набор программных возможностей, которые позволяют компаниям получать доступ к данным, анализировать их и получать полезную информацию для принятия бизнес-решений. Как правило, инструменты бизнес-аналитики предоставляют информацию на удобных информационных панелях и средствах визуализации данных, которые отображают ключевые показатели в виде графиков и диаграмм. В прошлом эти функции использовались командами технических или ИТ-экспертов, которым требовались специализированные знания, однако современные инструменты бизнес-аналитики предоставляют необходимые возможности обработки данных и прогнозной аналитики принимающим решения лицам, позволяя им составлять отчеты и получать точную бизнес-информацию. Традиционно бизнес-аналитика была сосредоточена на описательной и диагностической отчетности, касающейся исторической и текущей деловой деятельности.

Почему бизнес-аналитика имеет такое важное значение?

Современная бизнес-аналитика в режиме реального времени предоставляет ответы на сложные бизнес-вопросы на основе данных. Представленная в виде простых для понимания информационных панелей, визуальных элементов или отчетов из нескольких источников и хранилищ данных, бизнес-аналитика позволяет пользователям анализировать эффективность деятельности компании, выявлять тенденции и определять области, в которых показатели производительности являются неприемлемыми. Как правило, она структурирована таким образом, чтобы предоставить аналитику об исторических показателях, включая текущие результаты. В зависимости от решения пользователи могут задавать вопросы на естественных языках без необходимости ввода программного кода. Далее описаны некоторые области, в которых компании используют BI.

• Окупаемость инвестиций. Интеллектуальное понимание бизнеса, основанное на бизнес-аналитике, помогает организациям оптимизировать производительность и окупаемость инвестиций с помощью бизнес-аналитики.
• Опыт работы с клиентами. Лучшее понимание предпочтений, тенденций покупок и поведения покупателей позволяет улучшить обслуживание клиентов и упростить целевой маркетинг.
• Мониторинг эффективности бизнеса. Использование анализа данных для анализа эффективности компании и постоянного улучшения операционной деятельности.

Традиционные методы бизнес-аналитики сосредоточены на исторических данных и дают ответы на такие вопросы, как что и почему произошло. Для этого аналитики структурируют запросы, выполняемые в обычных реляционных базах данных, чтобы создавать статические отчеты.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) для бизнес-аналитики используют алгоритмы и методы глубокого обучения для анализа больших данных и выявления скрытых в них закономерностей. ИИ позволяет специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам автоматизировать ручные процессы для извлечения данных, лучшего понимания тенденций, прогнозирования и создания новых отчетов бизнес-аналитики. Это также полезно для получения новой информации, которую невозможно выявить с помощью традиционных методов бизнес-аналитики. Еще одна область бизнес-аналитики, в которой активно используется ИИ, – обработка естественного языка, предусматривающая извлечение бизнес-аналитикой на базе ИИ сведений о настроении и информации из документов, электронных писем и стенограмм центров обработки вызовов. Пользователи бизнес-аналитики могут глубже изучать данные, не требуя от аналитиков создания собственных информационных панелей или отчетов.

Каким образом искусственный интеллект улучшает бизнес-аналитику?

Использование бизнес-аналитики на основе ИИ может улучшить результаты и обеспечить получение более подробной аналитической информации. В частности, ИИ позволяет пользователям эффективно анализировать большие объемы данных, включая структурированные и неструктурированные типы данных. Приложения, управляемые ИИ, могут более эффективно выделять приоритетные области, чем стандартная бизнес-аналитика. Далее перечислены некоторые из преимуществ использования ИИ в бизнес-аналитике.

• Расширенные возможности бизнес-аналитики. ИИ позволяет лучше понимать взаимосвязь между данными, нюансами, исключениями и скрытыми тенденциями.
• Принятие более обоснованных решений. Возможности прогнозирования бизнес-аналитики на основе ИИ позволяют пользователям легче выявлять тенденции и принимать взвешенные решения.
• Упреждающие решения. ИИ может быстро выявлять тенденции в текущих данных, позволяя аналитикам выявлять эти тенденции на ранней стадии и принимать упреждающие решения в режиме реального времени.
• Интеллектуальная адаптивная бизнес-аналитика. Возможности машинного обучения ИИ могут повысить производительность бизнес-аналитики благодаря способности ИИ находить аналитические данные и рекомендации, обеспечивающие наилучшие результаты.
• Лучшая аналитика. Решения бизнес-аналитики с поддержкой ИИ помогают пользователям лучше выявлять скрытые тенденции и предоставлять новые аналитические сведения, которые не всегда очевидны при использовании устаревших BI-инструментов.

Каковы преимущества использования искусственного интеллекта в бизнес-аналитике?

Использование бизнес-аналитики на основе ИИ может улучшить результаты и обеспечить получение более подробной аналитической информации. В частности, ИИ позволяет пользователям эффективно анализировать большие объемы данных, включая структурированные и неструктурированные типы данных. Приложения, управляемые ИИ, могут более эффективно выделять приоритетные области, чем стандартная бизнес-аналитика. Далее перечислены некоторые из преимуществ использования ИИ в бизнес-аналитике.

• Расширенные возможности бизнес-аналитики. ИИ позволяет лучше понимать взаимосвязь между данными, нюансами, исключениями и скрытыми тенденциями.
• Принятие более обоснованных решений. Возможности прогнозирования бизнес-аналитики на основе ИИ позволяют пользователям легче выявлять тенденции и принимать взвешенные решения.
• Упреждающие решения. ИИ может быстро выявлять тенденции в текущих данных, позволяя аналитикам выявлять эти тенденции на ранней стадии и принимать упреждающие решения в режиме реального времени.
• Интеллектуальная адаптивная бизнес-аналитика. Возможности машинного обучения ИИ могут повысить производительность бизнес-аналитики благодаря способности ИИ находить аналитические данные и рекомендации, обеспечивающие наилучшие результаты.
• Лучшая аналитика. Решения бизнес-аналитики с поддержкой ИИ помогают пользователям лучше выявлять скрытые тенденции и предоставлять новые аналитические сведения, которые не всегда очевидны при использовании устаревших BI-инструментов.

Как AWS может помочь при использовании искусственного интеллекта в бизнес-аналитике?

Amazon SageMaker Canvas расширяет доступ к машинному обучению, предоставляя бизнес-аналитикам визуальный интерфейс, который позволяет самостоятельно генерировать точные прогнозы на основе машинного обучения без предварительного опыта работы с ним и написания каких-либо кодов. С помощью Amazon SageMaker Canvas можно пользоваться готовыми моделями или создавать собственные, чтобы за считанные минуты извлекать информацию и генерировать прогнозы из тысяч документов, изображений и строк текста.

Кроме того, бизнес-аналитики могут использовать прогнозы машинного обучения, созданные в SageMaker Canvas, дополнять их интерактивными информационными панелями в сервисе Amazon QuickSight, который обеспечивает единую бизнес-аналитику в условиях гипермасштабирования, и применять аналитические данные этих информационных панелей для принятия текущих бизнес-решений. Благодаря QuickSight все пользователи могут выполнять различные аналитические задачи, используя один и тот же источник достоверной информации, с помощью современных интерактивных информационных панелей, постраничных отчетов, встроенной аналитики, запросов на естественном языке и аналитических данных на основе машинного обучения.

Чтобы начать работу с SageMaker Canvas и QuickSight, посмотрите семинар.

Что такое аналитика данных?

Аналитика является процессом обнаружения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи. Проще говоря, аналитика помогает нам выявлять важную информацию и значимые данные, которые в ином случае могли пройти мимо нас. Основной задачей бизнес-аналитики является принятие более обоснованных решений на основе информации, полученной путем обработки данных, решений, помогающих компаниям повышать продажи, снижать затраты и реализовывать другие улучшения.

средства бизнес-аналитики.

В наши дни бизнес-аналитика распространяется повсюду, так как каждая компания стремится повысить свои показатели, а значит, будет анализировать данные для принятия лучших решений. Компании стремятся получить как можно больше от аналитики, используя данные для ускоренного и более глубокого анализа для все более широкого круга людей, и все это за меньшие деньги. Для достижения этих целей требуется надежная платформа облачной аналитики (PDF), которая поддерживает весь процесс анализа с требуемой безопасностью, гибкостью и надежностью. Она должна помогать пользователям ‬проводить анализ в режиме самообслуживания без потери общего контроля. Она также должна быть простой в администрировании.

Но как получить преимущества системы корпоративного уровня без существенных затрат и инфраструктуры?

С помощью бизнес-аналитики с персонализацией, машинным обучением и глубокими знаниями отрасли компании могут получать актуальные результаты анализа данных по всем приложениям, хранилищам и озерам данных. Бизнес-аналитика должна представлять собой комплексный процесс, который приводит к конкретным действиям. Когда результаты анализа получены, компания может заняться переоценкой, изменениями и перенастройкой своих процессов. Главное здесь — довести до конкретного действия.

Основы аналитики

Данные сами по себе не имеют смысла. Можно перевернуть каждый камень и выучить каждый возможный урок, но, если мы не предпринимаем никаких действий, не отказываемся от чего-то или не адаптируемся, вся наша работа бесполезна. Если не использовать все технологии, имеющиеся в нашем распоряжении, мы не получим прибыль, которую могли бы получить с наших инвестиций. В сегодняшнем мире мы фактически можем разговаривать со своими данными, получать от них ответы на вопросы, прогнозировать результаты с их помощью и изучать новые закономерности. Это потенциал Ваших данных.

Ценность аналитики для бизнеса

• Новый подход к работе Природа бизнеса меняется, и вместе с этим появляются новые направления конкуренции. Сегодня сотрудники хорошо разбираются в технических вопросах и не хотят, чтобы подготовка к работе занимала много времени. Следует обеспечивать необходимую скорость и удобство для своих пользователей, но в то же время поддерживать высокие стандарты качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, должна быть фундаментальной частью Вашей стратегии бизнес-аналитики. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.
• Раскрытие новых возможностей Развитие технологий аналитики создает новые возможности для использования данных наилучшим образом. Современные средства аналитики данных позволяют выявлять скрытые модели данных благодаря возможностям прогнозирования, самообучения и адаптации. Ими удобно пользоваться. Они представляют данные в удобном наглядном формате так, что вы без труда можете проанализировать миллионы строк и столбцов данных. Современные аналитические решения удобны и могут использоваться на мобильных устройствах. Вы можете получать доступ к данным в любом месте и в любое время, а для их анализа не требуются специальные технические навыки.
• Визуализируйте свои данные Вы, конечно, хотите видеть, о чем сигнализируют данные, раньше конкурентов. Аналитика данных обеспечивает четкую и ясную картину ситуации в бизнесе. Анализируя личные, корпоративные и большие данные, можно быстрее понимать их смысл, делиться с коллегами и делать все это за считаные минуты.

Тенденции в аналитике

На постоянно развивающемся рынке средств анализа данных произошли важные изменения. Если раньше программы бизнес-аналитики возглавлялись службой ИТ, то теперь ИТ- и бизнес-подразделения принимают решения совместно, и это становится новой нормой. Несомненно, аналитика уже стала стратегическим ресурсом для большинства компаний, что вызвало появление волны новых потребителей и новых ожиданий.

Изменился способ принятия решений в реальном времени и доведение этих решений до сведения широкой аудитории. Персонал меняется, и вместе с этим меняются подходы к организации рабочего процесса. Ушли в прошлое дни, когда учебные пособия в офисе были обычным делом, современные сотрудники хотят быстро приступать к работе благодаря интуитивному интерфейсу. Но на этом дело не кончается. Хотя скорость и доступность имеют ключевое значение, руководители бизнеса по-прежнему ожидают высоких стандартов качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, по-прежнему должна быть фундаментальной частью стратегии анализа данных. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.

Мы полагаем, что перенос аналитики в облако — это значительно больше, чем просто выбор места развертывания. Такой путь устраняет барьеры между людьми, местоположениями, данными и системами. Что в корне меняет способ взаимодействия человека с процессами, информацией и технологиями, а также между собой.

В прошлом: история аналитики

Сравнение статистики и анализ данных появились до зарождения письменной истории, но необходимо было пройти несколько важных этапов для превращения аналитики в процесс, каким мы знаем его сегодня.

В 1785 г. Уильям Плейфэр (William Playfair) предложил гистограмму, которая сейчас является одним из основных (и широко используемых) способов визуализации данных. По легенде он изобрел гистограммы, чтобы показывать несколько десятков точек данных.

В 1812 г. картограф Шарль Жозеф Минар (Charles Joseph Minard) изобразил на графике потери армии Наполеона во время похода на Москву. Опираясь на польско-российскую границу, он создал линейную карту из толстых и тонких линий, которая показывала, как потери связаны с суровой зимой и с тем, сколько времени армия была отрезана от путей снабжения.

В 1890 г. инженер Герман Холлерит (Herman Hollerith) изобрел «табулирующую машину», которая записывала данные на перфокартах. Это дало возможность анализировать данные быстрее, что сократило процесс подсчета в Бюро переписи населения США с нескольких лет до 18 месяцев. Тогда и появилась бизнес-потребность постоянно улучшать сбор и анализ данных, что актуально и по сей день.

В настоящем: аналитика сегодня

В 1970-е и 1980-е годы появилось ПО реляционной базы данных и язык программирования SQL, что дало возможность экстраполировать данные для анализа по необходимости.

В конце 1980-х гг. Уильям Г. Инмон (William H. Inmon) предложил концепцию хранилища данных, где можно было получать доступ к информации быстро и неоднократно. Кроме того, Говард Дреснер (Howard Dresner), аналитик компании Gartner, ввел термин «бизнес-аналитика» (business intelligence, BI), что подтолкнуло отрасли к анализу данных с целью лучшего понимания бизнес-процессов.

В 1990-х концепция глубинного анализа данных (data mining) дала возможность компаниям анализировать и выявлять закономерности в огромных наборах данных. Аналитики и специалисты по обработке данных создали множество языков программирования, таких как R и Python, для разработки алгоритмов машинного обучения, работы с большими наборами данных и создания сложных визуализаций данных.

В 2000-х годах инновации в веб-поиске обеспечили разработку MapReduce, Apache Hadoop и Apache Cassandra для помощи в обнаружении, подготовке и представлении информации.

В будущем: аналитика следующего поколения

По мере того как бизнес продвигался от простой доступности данных к их глубокому анализу, развивались средства анализа и их возможности.

Первые наборы аналитических инструментов были основаны на семантических моделях, взятых из ПО для бизнес-аналитики. Они помогали обеспечить эффективное управление, анализ данных и согласованность между инструментами. Одним из недостатков была недоступность своевременных отчетов. Принимающие бизнес-решения руководители не всегда были уверены в том, что результаты соответствовали их исходному запросу. С технической точки зрения эти модели используются в основном локально, что делает их неэффективными по затратам. Кроме того, данные часто оказываются изолированными в разрозненных хранилищах.

В дальнейшем благодаря эволюции в инструментах самообслуживания аналитика данных стала доступной для более широкой аудитории. Эти инструменты способствовали распространению аналитики данных, так как не требовали для работы специальных навыков. Настольная бизнес-аналитика завоевала популярность последние несколько лет, особенно при работе в облаке. Бизнес-пользователи с энтузиазмом исследуют самые разные информационные активы. Легкость использования привлекает, а объединение данных из разных источников и создание «единственной версии достоверных данных» становятся все более сложными. Настольная аналитика данных не всегда может масштабироваться для использования в крупных группах. Существует также риск несогласованных определений.

В последнее время аналитические инструменты обеспечивают более широкое преобразование бизнес-выводов благодаря автоматическому обновлению и автоматизации процессов обнаружения, очистки и публикации данных. Бизнес-пользователи могут работать на любом устройстве с контекстом, получать информацию в реальном времени и достигать результатов.

Сегодня большая часть работы по-прежнему выполняется людьми, но автоматизация набирает все большее распространение. Данные из существующих источников можно легко объединять. Потребитель выполняет запросы, затем анализирует результаты, взаимодействуя с визуальными представлениями данных, и создает модели для прогнозирования будущих тенденций или выводов. Все это происходит под управлением и контролем людей на глубоком гранулярном уровне. Включение сбора данных, обнаружения данных и машинного обучения обеспечивает конечному пользователю больше вариантов и происходит быстрее, чем раньше.

Распространение бизнес-аналитики

Аналитика данных распространяется на все аспекты нашей жизни. Какие бы вопросы ни задавались (о сотрудниках и финансах или о том, что нравится или не нравится потребителям и что влияет на их поведение), аналитика дает ответы и помогает принимать обоснованные решения.

Аналитическая компания что это

В Контуре много команд разработки с разными задачами и запросами. Поэтому портретов аналитика в компании несколько

Продуктовый аналитик

Специализируется на проведении исследований для проверки гипотез, поиске проблем пользователя и их решении. В одних командах это общение с внутренним пользователем, в других — с внешним.

Понять, что техподдержка часто приходит с похожими запросами от пользователей, проанализировать масштаб проблемы, пообщаться с пользователями, раскопать корень проблемы и принести задачу в разработку.

Технический аналитик

Чаще других работает с метриками и API. Выступает экспертом в инфраструктуре проекта — знает все сервисы, их связи и наборы данных, которыми они обмениваются.

Спроектировать внутренний сервис, который учтет требования всех продуктов компании к API и формату взаимодействия с контролирующим органом. Сделать общение удобным и универсальным для всех.

Аналитик-менеджер

Спроектировать внутренний сервис, который учтет требования всех продуктов компании к API и формату взаимодействия с контролирующим органом. Сделать общение удобным и универсальным для всех.

Реализовать в продукте прием онлайн-платежей на базе системы внутреннего биллинга.

И это не всё

От аналитика в проекте зависит качество дальнейшей разработки и тестирования задачи, взаимодействие с заказчиками. Со временем аналитик может развить у себя не только аналитические компетенции, но и начать разбираться в законодательстве, научиться фасилитировать, читать код и даже заниматься тестированием.

Аналитики распределены по продуктовым командам в управлении разработки. Также аналитики сгруппированы по кластерам, у кластеров есть лиды, а у лидов — функциональный руководитель. Это не формальная иерархия, а сообщество, в котором легко просить помощи, делиться опытом и расти как профессионалу и эксперту.

Это сообщество аналитиков из нескольких команд. Это место для общения и обмена опытом по схожим задачам.

Находятся близко к аналитикам и могут своевременно среагировать, если кому-то требуется помощь и внимание. Лиды отвечают за обучение новичков, обмен опытом между аналитиками и разными командами, помогают им профессионально расти и проводят квалифицированную оценку их работы.

Отвечает за развитие роли: все ли аналитики достаточно развиваются, чтобы обеспечить нужды команд разработки? Все ли довольны той работой, которой они занимаются? Как расти в профессии и что для этого делать?

У давно работающих аналитиков есть возможность постажироваться в другой команде. Там можно не только получить новый контекст, научиться взаимодействию с другими командами, но и реально помочь затащить новые фичи в продукт. Стажировки — это типичная стратегия вин-вин, где можно и себя показать, и другим нанести пользу.

Конечно, было страшно идти в незнакомую команду. Но победил интерес узнать ребят и процессы, которые происходят в Контуре в целом и в соседней команде в частности. Как стажеру, мне дали две задачки, одну – из аналитики, чтобы с ней можно было быстро разобраться и запустить в разработку, вторую – из преданалитики, в которой требовалось исследование. Сказать, что я был воодушевлен – значит ничего не сказать. Для меня это был мощнейший заряд бодрости. Когда ты веришь во что-то, то делаешь это со всей душой, с максимальной отдачей

Конференции

Ежегодно мы проводим конференцию для системных и бизнес-аналитиков, а также для всех, кто выполняет эти роли. Контуровцы выступают как программный комитет конференции, а еще готовят доклады и мастер-классы. Помимо этого мы с радостью делимся опытом и кейсами на внешних конференциях и митапах.

Курсы

Обучение аналитиков в Контуре — это не только внешние курсы и конференции. Это ещё и внутреннее обучение, в котором коллеги делятся опытом: организуют летучки и профильные митапы, пишут статьи. Некоторые из них проводят мастер-классы по законодательству, другие — по инструментам бизнес-анализа. Есть курсы по визуализации с помощью скрайбинга, целеполаганию в проекте, интервью, проектированию API и даже по анализу данных от преподавателя матмеха УрФУ. База курсов постоянно расширяется и улучшается.

Библиотека

Для самостоятельного обучения у нас всегда есть библиотека, которая регулярно пополняется новыми книгами. Там можно взять Вигерса, Кона, Коберна, Паттона, Демарко и т.д.

Развитие аналитика зависит от его предпочтений. Вот, чем можно заняться, если набраться опыта

Расти горизонтально, развиваться в профессии, повышать свой грейд, брать более сложные задачи

Вырасти в лида кластера, делиться знаниями, воспитывать подрастающее поколение

Перейти в менеджеры разработки, отвечать за команду, сроки, управлять процессами, участвовать в найме, адаптации

Сфокусироваться на развитии продукта, управлять им целиком или частью. Отвечать за поиск продуктовой ценности

В Контуре работает 10 532 человека, у нас 9 офисов разработки в разных городах России. Налаженные процессы позволяют аналитикам спокойно работать из дома или в офисе, в одном помещении с разработчиками и на другом краю света. Мы следим, чтобы контекст не терялся, регулярно встречаемся онлайн и ездим друг к другу в гости.

Для нас важно делиться своим опытом и знаниями, поэтому с 2020 года мы каждое лето делаем большую открытую конференцию аналитиков.

В программный комитет входят аналитики и менеджеры Контура: вместе мы формируем концепцию, сетку докладов, помогаем готовиться спикерам, придумываем мерч, ведем онлайн-трансляцию и офлайн-дни.

В подготовке нам помогает большая экспертиза в рабочих задачах: мы умеем работать со строгими требованиями и учитывать миллион мелочей.

Мы осознанно ищем ребят, которым важно приносить пользу клиентам, а не просто делать что-то на конвейере.

Чувствую себя первооткрывателем. Ты первый, кто берет в работу задачу, неопределенность 100%. Каждая задачка, как вызов самому себе. Я смогла! Я разобралась! Я раскопала!

Мне нравится, что команды продуктовые, поэтому тебе нужно сделать хорошо, а не так, как сказал заказчик. Понимаешь, почему тебе нужно делать именно эту задачу и именно сейчас. Можно влиять на стратегию развития продукта. На старте работы в команде вы очерчиваете четкие границы твоих обязанностей. Можно расти как вертикально, так и горизонтально. У тебя всегда есть ответ на вопрос «Что мне сделать, чтобы вырасти» и этот план реализуем. А еще ты – член сообщества. В Контуре больше 200 опытных аналитиков, открытых к помощи.

Мне приятно наносить людям добро и думать о том, что вот этими вот ручками мы делаем полезные сервисы и упрощаем чьи-то жизни.

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Анализ данных — это процесс, который позволяет увидеть скрытые закономерности и ответить на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» и не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах аналитика данных (Data Analyst) вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.

Освойте профессию «Аналитик данных»

Аналитик данных — кто это

Аналитик данных (Data Analyst или дата-аналитик) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Профессия аналитика данных находится на стыке IT, менеджмента и математики. С одной стороны, дата-аналитик должен уметь работать с IT-инструментами: например, ему может понадобиться кодить на Python или составлять запросы на SQL. С другой стороны, аналитика включает в себя методы из математики, статистики и теории вероятностей — нужно быть с ними знакомым, разбираться, для чего они нужны, как и когда используются. Наконец, менеджмент: дата-аналитик собирает данные не просто так, а ради решения бизнес-задач, в которых он тоже должен разбираться.

Что делает дата-аналитик

Например, в онлайн-торговле аналитик данных может проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта. На основе этого будут решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.

10 месяцев
Полный курс по анализу данных
Находите закономерности и делайте выводы, которые помогут бизнесу
2 790 ₽/мес 4 650 ₽/мес

Задачи аналитика данных

• Собирать информацию из разных источников.
• Классифицировать данные, сортировать, очищать от лишнего.
• Приводить данные к единому виду.
• Находить закономерности в массивах информации и интерпретировать с помощью математики.
• Делать из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, прогнозировать развитие и так далее.
• Визуализировать результаты, например в виде графиков.

Для решения этих задач аналитик может пользоваться языками программирования и запросов, например Python и SQL, и специальным ПО. Есть программы для построения графиков, автоматизации подсчетов, реализации разных математических методов. Но многое аналитик должен понимать сам, например какие методы использовать, какие выводы следуют из найденных закономерностей.

Допустим, компании нужно проверить, каким образом пользователи взаимодействуют с сайтом. Тогда к сайту подключают системы аналитики, и те автоматически собирают данные о действиях пользователей. После этого аналитик выгружает данные, соединяет информацию из разных систем в единую базу и начинает с ней работать. Например, он приводит к ее одинаковому виду, сортирует и фильтрует, разбирает на составляющие — готовит к анализу. Чтобы интерпретировать эти данные и сделать из них выводы, аналитик может пользоваться методами из математики и статистики, писать код самостоятельно или загружать кластеры информации в специальное ПО. Когда аналитик находит закономерности — например, большинство пользователей проводит на главной странице от 5 до 10 минут — он визуализирует результаты, составляет графики и таблицы, готовит отчет о результатах.

Что такое большие данные (БД)

БД — это гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.

Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.

Пройдите тест по аналитике данных и узнайте, какие перспективы ждут вас в этой профессии. Ссылка в конце статьи.

Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.

Каким компаниям нужны аналитики данных

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Дата-аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

• выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
• прогнозировать спрос на товар или услугу;
• оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
• контролировать работу и износ оборудования;
• управлять логистикой;
• следить за эффективностью сотрудников.

Все это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Читайте также Big Data: что это и где применяется?

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Вот стартовый пакет для начинающего специалиста по профессии аналитик:

• работать с данными с помощью Google Sheets, Sublime, Excel;
• использовать для решения задач хотя бы один язык программирования: Python или R;
• писать запросы к базам данных SQL;
• реализовывать отчетность в BI-системах: Tableau, Power BI, Google Data Studio и др.;
• иметь базовые знания по статистике.

В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.

Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность

Какие специализации бывают у аналитика данных

В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.

Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.

Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.

BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Востребованность профессии

В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.

Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.

Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.

Сколько зарабатывает аналитик данных

Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.

Средние зарплаты получились такими:

Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.

Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.

В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для дата-аналитиков данных составляют 15% от общего количества.

В каких случаях становятся аналитиками данных

67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:

• хотят работать в IT, но не хотят 100% времени заниматься «техникой»;
• хотят повысить свой доход;
• интересно работать с данными, но не хватает технических навыков;
• хочется автоматизировать и упростить процессы,с которыми сталкиваются;
• понимают, что текущая профессия может исчезнуть (например бухгалтеры), и ищут новое перспективное направление.

С чего начать

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Полезные ссылки

• бесплатные курсы: Основы статистики;
• тренажеры: SQL;
• полезные материалы по продуктовой аналитике от команды МатеМаркетинга;
• чат с вакансиями в сфере анализа данных;
• канал с полезными материалами про работу с данными.

Артем Боровой: «На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити».

Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.

Что такое аналитика данных простыми словами?

Аналитика данных — процесс сбора, обработки и анализа информации для принятия решений в бизнесе или другой сфере деятельности.

Что такое продуктовая аналитика?

Продуктовая аналитика — отдельная область аналитики данных, которая занимается анализом данных о продуктах, их использовании и взаимодействии с пользователями. Аналитики в этой области помогают оптимизировать процессы разработки и улучшения продуктов, а также повышают их эффективность и конкурентоспособность.

Какие виды аналитики данных бывают?

Среди видов аналитики данных — дескриптивная аналитика, предиктивная аналитика, прескриптивная аналитика и машинное обучение.

Что нужно знать аналитику данных?

Аналитик данных должен знать основы математики, статистики, программирования и баз данных, а также иметь навыки анализа и интерпретации данных, визуализации и презентации результатов.

Какие бывают аналитики?

Существуют разные виды аналитиков данных — бизнес-аналитики, финансовые аналитики, маркетинговые аналитики, IT-аналитики и т.д.

Чем отличается аналитик данных от системного аналитика?

Аналитик данных отличается от системного аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — проектированием информационных систем.

Чем отличается аналитик данных от бизнес-аналитика?

Аналитик данных отличается от бизнес-аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — анализом бизнес-процессов и оптимизацией бизнес-стратегий.

Чем статистика отличается от аналитики?

Статистика — наука о сборе, анализе и интерпретации данных, а аналитика данных — это более широкое понятие, включающее в себя не только статистический анализ, но и машинное обучение, предиктивную аналитику и другие методы анализа данных.

Аналитик данных

Аналитики влияют на рост бизнеса. Они выясняют, какой товар и в какое время больше покупают. Считают юнит-экономику. Оценивают окупаемость рекламной кампании. Поэтому компании ищут и переманивают таких специалистов.