Что делают аналитики
Собирают, обрабатывают и интерпретируют полезные для бизнеса данные. Но в каждом направлении свой набор инструментов и разные задачи. Например, одни аналитики помогают изучать и улучшать бизнес‑процессы, другие — исследуют, как пользователи реагируют на улучшение продукта, третьи — изучают финансовую информацию и дают рекомендации по управлению деньгами компании.
Специалисты нужны везде, где решения принимаются на основе данных: в IT, финансовом секторе, коммерции и здравоохранении. Вспомним классику советской литературы и предположим, что в городе N есть маленький свечной заводик, на котором работают все аналитики сразу.
Бизнес‑аналитик
Изучает, как устроены бизнес‑процессы в компании, ищет возможные проблемы и придумывает, как их решить.
Допустим, на заводике задумали выпустить лимитку к рождественским праздникам — трескучие свечи с запахом яблочного пирога. Но станок, который обрабатывает деревянные фитили, не работает ещё с прошлого года. Чтобы производство пришло в норму, можно заменить деталь или купить новое оборудование. Первый вариант — быстрый, дешёвый и недолговечный. Второй — долгий, дорогой, но надёжный. Бизнес‑аналитик проведёт анализ обоих решений и скажет, что в перспективе будет выгоднее для предприятия.
Такой специалист может работать не только внутри компании, но и с внешними клиентами. Например, в IT бизнес‑аналитик — связующее звено между заказчиком и командой разработки. Он выясняет, какие задачи нужно решить с помощью программы или приложения, мониторит рынок, определяет целевую аудиторию, а затем предлагает оптимальную концепцию продукта.
Если вам интересно работать с данными и решать задачи бизнеса, присмотритесь к карьере аналитика. Разобраться, какие направления есть в этой области, поможет бесплатный курс Яндекс Практикума «Какую профессию выбрать в анализе данных». На занятиях расскажут, какие бывают аналитики, чем они занимаются и каких навыков ждут от специалистов работодатели. Вы увидите реальные задачи и проекты, с которыми каждый день сталкиваются разные специалисты. А ещё сможете послушать истории тех, кто уже работает в этой сфере.
Системный аналитик
Этот специалист разрабатывает требования к программам или приложениям. Как и бизнес‑аналитик, он общается с заказчиком и командой разработки. Но решает не что будет делать цифровой продукт, а как реализовать нужный функционал с технической точки зрения.
Свечной заводик — прогрессивное предприятие, поэтому руководство решает запустить собственный интернет‑магазин. Системный аналитик будет членом команды разработки. Он узнает у бизнес‑аналитика, что директор хочет видеть на сайте и почему, а потом переведёт все данные на понятный программистам язык. Например, выберет движок для интернет‑магазина и платёжную систему, которую нужно интегрировать в личный кабинет.
Продуктовый аналитик
Помогает бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с его продуктом. Например, на какие кнопки приложения нажимают чаще или в какой последовательности переходят по ссылкам сайта. Специалист исследует метрики, строит гипотезы и даёт рекомендации, которые помогают их повысить.
Допустим, руководство заводика не радуют продажи в интернет‑магазине. Аналитик изучит, сколько времени потенциальные покупатели проводят на сайте и на каком моменте уходят с него. А потом выстроит гипотезу, объясняющую такое поведение пользователей. Может выясниться, что команде разработки стоит добавить отзывы и рейтинги в карточки товаров или сделать форму обратной связи заметнее.
Задача бизнеса — не только привлечь новых клиентов, но и удержать постоянных. Для этого маркетологи свечного заводика наштурмили свежую идею — предложить покупателям подписку. Условия такие: тем, кто её оплатит, каждый месяц будут присылать набор свечей с разными ароматами, а за снимки симпатичного бокса в соцсетях — давать скидку на аксессуары для дома. Продуктовый аналитик изучит, сколько пользователей заинтересовались предложением и оформили подписку, какой процент отписался через месяц и сколько лидов с фотоконтента удалось собрать. А потом сделает выводы: востребована ли услуга и как её можно улучшить.
Аналитик данных
Такой специалист ищет тенденции и взаимосвязи в массивах информации. Выводы, которые он делает, помогают принимать глобальные решения в бизнесе.
На маленьком свечном заводике аналитик данных — важная персона. Руководство обращается к нему, когда приходит время пересмотреть ассортимент. Снимать с производства все устаревшие товары сразу — рискованно. Простой может утянуть финансовую отчётность на дно. Специалист проанализирует данные о покупках и выяснит, какие свечи и аксессуары всё ещё приносят выручку, а какие действительно не пользуются спросом. Затем изучит прогнозы по продажам новых позиций, сверится с маркетологами и составит график поэтапной и безболезненной замены ассортимента.
1С‑аналитик
Работает с системой «1C» и помогает внедрить её в работу компаний. Специалист изучает, как устроены бизнес‑процессы заказчика, собирает требования пользователей, чтобы понять, что можно улучшить и какие для этого функции нужны в программе. Такой аналитик точно знает, когда нужно разработать новое решение на платформе 1С, а когда просто изменить настройки, чтобы сэкономить время и средства бизнеса. Он также ставит задачи разработчикам и следит, чтобы всё функционировало как надо. А ещё может обучить сотрудников работать с новой системой.
Свечной заводик не только продаёт товары на своём сайте, но и поставляет в сетевые магазины. Раньше информацию о сделках каждый менеджер сохранял по старинке в таблице. Но это было неудобно: когда один сотрудник уходил в отпуск или на больничный, другим было трудно подхватить его задачи. Поэтому на заводике решают установить «1С» и зовут аналитика, чтобы тот помог автоматизировать рутину. Например, интегрировал мессенджеры и аккаунты бренда в соцсетях, чтобы менеджеры общались с клиентами не выходя из системы.
Специалист по Data Science
Дата‑сайентист обрабатывает большие объёмы информации, очищает и преобразовывает их с помощью кода, а затем при помощи алгоритмов машинного обучения строит гипотезы, которые помогают бизнесу быть эффективнее.
На свечном заводике разгорелся спор. Финансисты жалуются, что праздничные акции обвалят прибыль в четвёртом квартале. Маркетологи же считают, что без скидок в декабре никто покупать не будет: новогодние распродажи — это традиция! Чтобы понять, кто прав, на помощь зовут аналитика. Он запросит статистику по прошлым акциям и данные о том, сколько заводик сможет заработать без снижения цен. А затем напишет алгоритм, который спрогнозирует спрос на свечи и декор во время праздников, и рассчитает оптимальную скидку на каждую из позиций.
Финансовый аналитик
Этот специалист — гуру прогнозов. Он может подсказать, какие направления принесут бизнесу деньги, а какие стоит оптимизировать. Чаще всего финансовые аналитики работают в банках, страховых и консалтинговых компаниях или крупных корпорациях.
Руководство свечного заводика давно мечтает зайти в регионы. Но свободных средств катастрофически не хватает, а впереди корпоратив и выплата годовых бонусов менеджменту. Финансовый аналитик решит сразу несколько задач: найдёт убыточные активы, просчитает разные сценарии расширения и поможет разобраться с нюансами кредитования бизнеса. Так может оказаться, что строить ещё один завод вовсе не обязательно. Достаточно взять заём под выгодный процент, купить обанкротившуюся мыловарню в области и переоборудовать цехи под производство свечей.
Что нужно знать, чтобы стать специалистом
Каждый аналитик использует свой набор инструментов, но есть универсальные навыки, которые пригодятся большинству:
- SQL. Аналитики работают с базами данных. Чтобы извлечь нужные сведения, используют SQL — язык запросов. Он помогает находить среди большого объёма информации ту, что нужна для конкретных целей, сортировать её, структурировать и представлять в простом и понятном виде.
- Визуализация данных. После того как аналитик получает информацию, он представляет её в виде графиков, диаграмм и схем. Для этого пригодятся основы DataLends, Tableau, Datawrapper и другие инструменты.
- Линейная алгебра и матанализ. Знаний по этим дисциплинам на уровне 1–2‑го курса университета могут ждать даже от начинающих аналитиков данных и дата‑сайентистов.
- Программирование. Оно понадобится в Data Science. Специалисты, которые пишут алгоритмы, как правило, осваивают Python.
Помимо базовых навыков, пригодятся гибкие. Например, критическое мышление, способность работать в команде и уверенно презентовать результаты своей работы. Кроме того, при выборе направления стоит учитывать имеющиеся навыки и интересы. Если не пугает изучение языков программирования, можно присмотреться к профессии Data Scientist. А если больше нравится общаться с людьми, то подойдёт 1С- аналитик.
В Яндекс Практикуме помогут освоить с нуля востребованные профессии: аналитик данных, системный аналитик, бизнес‑аналитик, 1С‑аналитик или специалист по Data Science. На курсах вас ждут проекты от реальных заказчиков, интенсивы и хакатоны, работа над хобби‑проектами. Опытные аналитики данных, наставники и кураторы будут поддерживать во время учёбы, а специалисты карьерного центра — помогать искать работу. На каждом курсе предусмотрена бесплатная вводная часть с примерами и реальными задачами. Это позволит убедиться, что вам действительно по душе выбранное направление. Если курс понравится, то вы можете оплатить всю программу целиком и продолжить обучение. А если нет, попробовать другую специальность.