Чим може допомогти компанії аналітик даних

Хто такий data аналітик

Аналітик даних це незамінна людина в кожній компанії, адже саме через нього проходить величезна кількість необробленої інформації, яка з легкої руки аналітика перетворюється на структурований аналіз. Це можуть бути дані з різних сфер бізнесу – фінанси, медицина, туризм, IT, мода і все, що ви можете собі уявити. 

У сучасному бізнесі роль і обсяг даних збільшуються так само швидко, як змінюються тренди в соціальних мережах, тому сьогодні професія аналітик даних досить затребувана на ринку праці. Якщо коротко, то грамотний аналіз даних допомагає власникам бізнесу ухвалювати правильні рішення, які призводять до збільшення прибутку, рентабельності та зменшення ризиків. 

А більш детально про те, що робить аналітик даних, яке навчання краще вибрати новачкові, яку користь аналітик принесе компанії і яка заробітна плата у таких фахівців – ми поговоримо в цьому матеріалі. 

Професія data аналітик: основні аспекти

Визначення та роль у компанії

То хто ж такий аналітик big data? Дата-аналітик збирає, очищає, структурує, організовує, аналізує і красиво презентує масиви даних, щоб надалі ця інформація допомогла прийняти корисні для розвитку бізнесу рішення. У цьому їм допомагають такі інструменти як мови програмування, програми для візуалізації даних, створення сценаріїв і не тільки. 

Якщо говорити про роль у компанії, то вона суттєва, можна сказати навіть у певному сенсі ключова. Завдяки своїм навичками фахівці з даних можуть впливати на безліч чинників: оптимізація важливих процесів, підвищення конкурентоспроможності, операційні моменти і, звичайно, рівень доходу.

Що робить аналітик даних

Загалом можна виділити кілька ключових обов’язків дата-аналітика:

• Збір та аналіз даних.

• Управління базою даних.

• Написання звітів і презентація результатів.

• Візуалізація даних і створення панелі моніторингу.

• Статистичний аналіз та інтерпретація.

• Прогностичне моделювання та аналіз даних. 

У таблиці ми розписали детальніше кожне завдання:

Необхідні навички та компетенції

Для роботи дата-аналітиком потрібно чимало знань, але якщо проаналізувати, то всі навички можна розділити на 3 пункти:

1. Hard Skills

І почнемо з найважливішого – технічні знання, без цих інструментів ви не зможете бути хорошим дата-аналітиком навіть з аналітичним розумом і повним набором м’яких навичок. Можна розділити програми на кілька груп:

• Мови програмування: Python, R.

• Робота з базами даних: SQL.

• Візуалізація даних: Tableau, PowerBI, Google Data Studio.
• Програми для статичного аналізу: Excel, SAS.

2. Уміння аналітично і критично мислити 

Не дарма ж професія називається «аналітик даних», звісно, тут дуже важливим є вміння аналітично та критично мислити. Без цієї навички фахівець не зможе правильно інтерпретувати інформацію і доносити її до керівництва, а значить – не буде позитивно впливати на розвиток компанії. Аналітик повинен не просто проводити аналіз, а й ставити під сумнів рішення, перевіряти дані та забезпечувати достовірність висновків.

3. Soft Skills

М’які навички чудово доповнюють попередні два пункти, адже, як ми вже говорили вище, для аналітика дуже важливо вміти грамотно доносити результати аналізу і викладати свої припущення, або ж брати на себе відповідальність за ухвалення серйозних для компанії рішень.

Дата-аналітик повинен вміти добре комунікувати, структуровано доносити інформацію і оформляти це все в привабливі презентації, і зрозумілі звіти. Таким фахівцям потрібно вміти перекладати інформацію зі складної мови даних на людську, адже більша частина команди аналітика точно нічого не розуміє у великих даних. 

Користь аналітика даних для компанії

Оптимізація бізнес-процесів

Після проведеного аналізу, аналітик може відзначити слабкі місця в компанії, таким чином оптимізуючи важливі процеси. Наприклад, де варто зменшити бюджет, бо це затратно, а де потрібно взагалі відмовитися від неефективних рішень і впровадити щось нове. Візьмемо логістичну компанію, тут аналіз даних може допомогти підвищити прибуток, завдяки альтернативним, швидшим маршрутам доставки. 

Підтримка прийняття рішень

Ніщо так не шкодить бізнесу як відсутність стратегії. Аналітик даних надає зацікавленим особам аналіз, а вони вже працює над стратегією і на її основі приймають зважені рішення. Керівництво мінімізує ризики та має на руках повну картину, що відбувається в компанії. 

Виявлення трендів і прогнозування

Завдяки аналізу аналітики даних можуть першими дізнаватися про ключові тренди для бізнесу, з яким вони працюють. Це може стосуватися клієнтів, продажів, технологій. Чим це допоможе компанії? Вони розумітимуть, на що їм варто зробити акцент, щоб збільшити кількість клієнтів. Наприклад, більше виробляти певний продукт, раз він буде в тренді. 

Підвищення ефективності маркетингу

Аналітик даних і маркетолог – це хороший тандем для збільшення лідів, підвищення продажів і зростання прибутку. Аналітик може провести аналіз рекламних кампаній, поведінки споживачів, динаміку продажів і не тільки. Все це можна з розумом використовувати в просуванні і, якщо потрібно, вносити корективи в стратегію. 

Таким чином дата-аналітика може допомогти чітко визначити портрет цільової аудиторії, відібрати канали для просування та оптимізувати рекламний бюджет. 

Управління ризиками

Важливе завдання аналітика – прогнозувати і нівелювати можливі ризики для компанії. Спеціаліст реалізує це за допомогою прогностичних моделей. Таким чином компанії готові до можливих проблем і займаються розробкою варіантів дій на випадок такої ситуації.  

Кар’єра у сфері аналітики даних

Затребуваність на ринку праці

Те, що хороші аналітики даних мають великий попит на ринку, далеко не секрет, варто лише загуглити «аналітик даних вакансії» або «аналітик даних робота», і ви одразу побачите безліч пропозицій у різних сферах, від фінансів до охорони здоров’я. Цьому є логічне пояснення:

• Зростання обсягу даних.

• Позитивна практика ухвалення важливих рішень на основі даних.

• Актуальність для всіх сфер.

• Прогноз майбутнього завдяки спеціальним інструментам. 

• Дефіцит профі на ринку.

• Високі зарплати і хороші кар’єрні перспективи.

Популярність аналітиків зростає, бо компанії дедалі більше довіряють аналітичним даним, щоб виділитися серед конкурентів і знайти важливі інсайти для правильного напрямку розвитку бізнесу. 

Наприклад, за даними Glassdoor, прогнозується, що в травні 2024 року річна зарплата аналітика даних у США буде 91 тис. доларів. У звіті Всесвітнього економічного форуму експерти прогнозують темпи зростання професії на рівні 30-35 % до 2027 року, що потенційно створює близько 1,4 млн робочих місць.

Якщо говорити про українські реалії, то популярна біржа фрілансу Upwork назвала дата-аналітиків одними з найбільш високооплачуваних фахівців на ринку. Такі висновки вони зробили після аналізу доходів своїх користувачів. 

Варіанти працевлаштування

Перспективи кар’єрного зростання

Якщо ви обрали сферу дата-аналітики, то роадмап вашого розвитку виглядає приблизно так: 

• Junior дата-аналітик

Усі ми з чогось починали і бути джуном абсолютно нормально. Ця позиція очікує на вас одразу після закінчення навчання. Ви володітимете базовим набором знань для роботи, оброблятимете дані, створюватимете звіти, отримуватимете не надто складні задачі від ментора чи тім-ліда, багато помилятиметеся і практикуватиметеся. 

• Middle дата-аналітик

Middle – це фахівець із досвідом понад 2 роки, який може самостійно виконувати свої завдання, він не потребує менторства і може без сторонньої допомоги проводити аналіз даних, працювати над візуалізацією та презентувати бізнес-звіти.

• Senior дата-аналітик

У сеньйора за плечима понад 5 років у дата-аналітиці та багато практичного досвіду. На цій позиції він уже не просто виконує рутинні завдання, а й бере на себе більшу відповідальність. Він керує командами, веде проєкти від початку і до кінця, а ще – працює над складними аналітичними тасками.

• Спеціаліст із даних (Data Scientist)

Щоб стати Data Scientist, потрібно на високому рівні знати статистику, ймовірності та математику. Ще потрібно цікавитися науковими статтями, дослідженнями та постійно це моніторити, адже сфера розвивається дуже швидко. Ця позиція включає в себе створення передбачувальних моделей і машинне навчання.

• Директор з аналітики

Той самий рівень, до якого кар’єрними сходами мріють дістатися всі дата-аналітики. Цей фахівець працює над стратегічними та аналітичними рішеннями на рівні всієї компанії.

Оптимальний варіант – отримати досвід роботи на кожній позиції протягом 1-2 років, щоб завдяки практичному досвіду гармонійно переходити на наступний рівень, звісно, при цьому постійно займатись самонавчанням та розвитком. Пам’ятайте, що чим більше гуль ви наб’єте в ролі дата-аналітика та зробите відповідні висновки, тим легше вам буде дійти до старшого аналітика. 

Якщо говорити про те, де саме може працювати дата-аналітик, то це:

• Корпорації та компанії.

• Консалтингові компанії.

• Стартапи.

• Державні організації.

• Фріланс і консультації.

Фінансовий бік професії

Середня заробітна плата data аналітика

«Аналітик даних зарплата» – другий за популярністю запит, після “а хто такий аналітик даних”. Щоб відповісти на це запитання, ми подивилися реальні дані на порталі DOU.UA. Ми взяли дані для всіх рівнів фахівців:

• Junior дата-аналітик (менше року досвіду) – $900

• Middle дата-аналітик (понад 1 рік досвіду) – $1650

• Senior дата-аналітик (5+ років досвіду) – $3000

Фактори, що впливають на рівень оплати праці

Чому ж рівень оплати праці так відрізняється? На це є кілька очевидних причин:

• Рівень досвіду. 

• Освіта і скіли (чи є вища освіта, чи проходите ви курси для підвищення кваліфікації).

• Технічні навички. 

• Сфера діяльності (в IT, наприклад, вище, ніж у маркетингу або e-commerce).

• Географічне розташування.

• Розмір компанії (велика корпорація чи стартап).

• Складність і масштаб проєктів.

• Попит на ринку праці.

Порівняння з іншими IT-професіями

Для порівняння ми взяли дані про зарплати джуніор-фахівців найпопулярніших професій в IT сьогодні і зробили таблицю: 

Як стати аналітиком даних

Необхідна освіта

«Аналітик даних навчання» – третій за популярністю запит. Відповідати на нього ми почнемо з пункту про освіту. Важлива чи ні для дата-аналітика вища освіта і червоний диплом? Сказати, щоб це було вирішальним фактором, то точно ні, але буде плюсом, якщо у вас є експертиза в таких галузях:  

• Математика або статистика.

• Економіка.

• Інформатика.

• Бізнес-аналітика.

Якщо ж вищої освіти в таких галузях у вас немає, не варто засмучуватися, є альтернативні варіанти, щоб потрапити в сферу аналітики даних. 

Варіанти навчання аналітика даних

Є три головні варіанти, як можна стати дата-аналітиком:

1. Вивчитися в університеті (факультет за напрямом аналізу даних, прикладної математики, статистики або інформатики).
2. Курси, наприклад, від освітнього центру DAN.IT Data Analyst, Курс «Power BI: аналітика і візуалізація даних», Курс SQL, Курс Python for Data Science.
3. Самонавчання. 

Щодо першого пункту і класичної освіти як такої – ми не проти, але оскільки це не є обов’язковою умовою, то чи варто витрачати 5 років на програму, яку можна вивчити за півроку? Наприклад, на курсах Data Analyst, Курс «Power BI: аналітика і візуалізація даних», Курс SQL, Курс Python for Data Science.

Курси data аналітик

Ринок переповнений пропозиціями щодо курсів з дата-аналітики і це як добре, так і погано. Плюс у тому, що у вас є величезний вибір на будь-який смак і гаманець, а мінус – складно знайти справді якісний продукт без води й очевидної інформації з гугла. 

Одним із хороших варіантів як для новачків, так і для тих, у кого вже є досвід, можна сміливо назвати DAN. IT. Це міжнародний освітній центр, який на ринку вже понад шість років. Наша перевага в тому, що програма навчання побудована на практиці та реальних кейсах. Таким чином після закінчення навчання ви матимете готовий проєкт у портфоліо та всі навички, щоб почати кар’єру дата-аналітика. З вами працюватиме досвідчений викладач, а також ментор, який роз’яснить усі незрозумілі моменти. Крім інших курсів з дата-аналітики DAN. IT зацікавлені у вашому подальшому працевлаштуванні, тому у нас є окремий кар’єрний центр.

Самоосвіта і практика

Ще один варіант, який важко назвати повноцінним для становлення дата-аналітиком, скоріше його можна розглядати як доповнення до попередніх пунктів – самоосвіта. Стати повноцінним дата-аналітиком навчаючись самостійно досить складно з кількох причин:

1. Відсутність ментора або викладача, який може пояснити складний матеріал.
2. Брак мотивації, тому що над вами ніхто не стоїть, ви не заплатили гроші за курси, у вас не горить проєктна робота, то навіщо ж поспішати? У такому темпі можна навчатися нескінченно і, на жаль, безрезультатно.

Якщо ж розглядати самоосвіту як додатковий щабель кар’єрними сходами, то вам допоможуть: 

• Онлайн-ресурси та книги.

• Тематичні блоги. 

• Практика на реальних даних.

• Участь у хакатонах.

• Створення власних проєктів.

Реальні приклади впливу аналітиків даних на бізнес

Case study 1: Оптимізація виробництва

•  GE 

General Electric (GE), глобальний промисловий конгломерат, використовує науку про дані для впровадження рішень з предиктивного обслуговування. Аналізуючи дані датчиків свого промислового обладнання, як-от реактивні двигуни та вітряні турбіни, GE може передбачити необхідність технічного обслуговування до того, як станеться поломка. Такий підхід дає змогу мінімізувати час простою і скоротити витрати на обслуговування. 

У своєму авіаційному підрозділі GE скоротили позапланове технічне обслуговування на 30% завдяки використанню предиктивної аналітики на основі даних датчиків реактивних двигунів. 

У секторі поновлюваних джерел енергії ефективність роботи вітряних турбін GE підвищилася на 15% завдяки застосуванню методів технічного обслуговування, заснованих на даних. 

За останній рік GE заощадила 50 мільйонів доларів на технічному обслуговуванні в різних підрозділах завдяки моделям прогнозованого обслуговування. 

Case study 2: Підвищення продажів

• eBay 

Компанія eBay також використовує можливості науки про дані для підвищення продажів. Їхні рекомендаційні системи пропонують релевантні товари та оптимізують результати пошуку, підвищуючи залученість користувачів і збільшуючи продажі. Такий підхід, заснований на даних, допоміг eBay зберегти конкурентоспроможність у постійно мінливому ландшафті електронної комерції. 

Персоналізовані маркетингові кампанії eBay, засновані на аналізі даних, дали змогу підвищити конверсію на 18% порівняно із загальними рекламними акціями, що призвело до зростання продажів і доходів. За останній рік дохід eBay зріс на 10%, випередивши багатьох конкурентів, зокрема завдяки вдосконаленню користувацького досвіду на основі даних.

Case study 3: Поліпшення клієнтського досвіду

• Netflix 

Компанія збирає дані про кожного зі своїх користувачів (а їх 151 млн) і за допомогою аналітики даних вивчає поведінку передплатників, а також особливості їхніх переглядів. Потім вона використовує цю інформацію, щоб рекомендувати фільми і телешоу відповідно до вибору і вподобань передплатника. 

За даними Netflix, близько 80% дій глядачів викликані персоналізованими алгоритмічними рекомендаціями. Перевага Netflix перед аналогами полягає в тому, що, збираючи різноманітні дані, компанія створює докладні профілі своїх підписників, що допомагає їй краще взаємодіяти з ними. 

Це допомогло Netflix заробити мільярд за рахунок утримання клієнтів. З цієї причини компанії не потрібно вкладати занадто багато коштів у рекламу та маркетинг своїх шоу. 

Майбутнє професії

Тенденції розвитку аналітики даних

1. Автоматизація аналізу даних завдяки ШІ та машинному навчанню

Штучний інтелект приніс нам усім автоматизацію рутинних завдань, за що ми йому дуже вдячні, і аналітиці даних зокрема. ШІ і машинне навчання допомагають аналітикам підготувати дані, провести аналіз, оптимізувати процеси, виявити нові можливості і навіть можуть підкинути кілька хороших ідей. Але що стосується стратегічних і аналітичних рішень – тут все на дата-аналітиках, ніяких машин. 

2. Етика та управління даними

Обсяги даних зростають, а отже, аналітикам стає дедалі важче стежити за їхнім витоком. Тому ще одна тенденція стосується дотримання етичних норм. Аналітик повинен подбати про приватність і захист персональних даних компанії.

3. Аналітика в реальному часі

Усе змінюється зі швидкістю вітру і компанії не хочуть чекати поки аналітик збере дані, проаналізує їх, додасть це все в презентацію і запропонує рішення. Бізнеси хочуть ухвалювати рішення набагато швидше відповідно до змін ринку, тому попит на аналітику в реальному часі лише збільшуватиметься. 

4. Квантові обчислення

Так, квантові обчислення поки ще не настільки розвинені як ШІ та машинне навчання, але ми говоримо про майбутнє, а такий підхід до аналізу допоможе це робити з блискавичною швидкістю. Це дуже полегшить процес аналізу великих даних. 

Нові сфери застосування

Якщо говорити про сфери застосування, то можна виділити такі: 

• Сфера здоров’я (аналізуючи дані хворих, сфера аналітики може прискорити розробку персоналізованих методів лікування).
• Розумні міста та IoT (аналітика допомагає оптимізувати важливі процеси, щоб поліпшити якість життя).
• Екологія (завдяки знанням аналітиків даних можна прогнозувати зміни клімату і зрозуміти, які потрібно вжити заходів для захисту навколишнього середовища).
• Фінанси (дата-аналітика відіграє важливу роль у FinTech, тому що може мінімізувати випадки шахрайства і покращувати кредитні рейтинги).
• Маркетинг і користувацький досвід (UX) (завдяки точному аналізу поведінки користувачів, дата-аналітика може позитивно вплинути на ефективність маркетингу).

Прогнози експертів

Експерти прогнозують, що сфера дата-аналітики буде стрімко розвиватися, а професія аналітика даних буде дедалі більш затребуваною з кожним роком.

Наприклад, результат деяких досліджень свідчить, що до 2030 року кількість робочих місць у сфері науки про дані зросте до 11,5 мільйонів. 

Очевидно, що в наступні роки ця сфера закріпить за собою звання «важливої частини будь-якого бізнесу», тому що розвиток ШІ та машинного навчання розвиваються, а значить, зростатиме і роль аналітики на ринку. Головне, що нові інструменти не зможуть замінити фахівців, як багато хто переживає, вони допоможуть автоматизувати рутинні процеси і прискорити процес аналізу. 

Висновок

Якщо ви розглядаєте для себе можливість навчання на дата-аналітика і шукайте курси аналітик даних, то вибирайте DAN. IT Education! За 6 місяців ви отримаєте повний стек знань, попрактикуєтеся на реальних кейсах, отримаєте підтримку від досвідченого викладача і менторів, а також зможете успішно працевлаштуватися завдяки кар’єрному центру. Крім курсів дата-аналітика в освітньому центрі є такі програми, як Data Analyst, Курс «Power BI: аналітика і візуалізація даних», Курс SQL, Курс Python for Data Science, Microsoft Office Excel.