Аналитика данных простыми словами: работа с данными для начинающих

Аналитика данных – это рабочий инструмент, который активно используется в предпринимательстве, научных исследованиях, в стратегиях маркетинга и SMM, медицине и в других сферах жизнедеятельности. Ее задача заключается в поиске логичных и последовательных взаимосвязей, ответах на важные вопросы и прогнозировании будущего развития и возможных проблем.

Нас повсюду окружают тонны информации: развлекательная, рабочая, межличностная, предпринимательская, здравоохранения и др. Она стала главным ключом, открывая дорогу к успеху. Будь то тема бизнеса, ведения блога или увеличения прибыли коммерческими компаниями. И управление этой сферой заключили в очевидную, но не всем известную профессию аналитика данных. 

Этот специалист с помощью собранных сведений решает многие задачи в разных структурах: в розничной продаже, маркетинге, медиа-сфере, в бизнес-процессах или транзакциях. Если вам нравится собирать и сортировать показатели и информационный материал, то можете всерьез задуматься над освоением этой профессии. 

Что такое аналитика данных и какая ее роль в современном мире?

В построении бизнеса или предпринимательстве аналитика помогает видеть и прогнозировать тенденции рынка, будущие тренды, чтобы выстраивать новые или улучшать старые стратегии развития компании. В сфере маркетинга или SMM важно понимать потребности и предпочтения людей – без этой информации выстроить успешную линию действий невозможно, как и увеличить продажи. Оценить риски вложений и вывода средств, грамотно действовать и повышать свою прибыль без этого инструмента невозможно в любой финансовой или инвестиционной компании. В науке и медицине без аналитики и сортировки существующей информации не смогут продолжиться исследования, разработка новых технологий и фармацевтических средств.

Аналитика в современном мире занимает не последнее место, с каждым годом все сильнее ценится и приобретает вес. Людям, связавшим себя с этой профессией, приходится сталкиваться с главной задачей – это изучение полученных сведений, сортировка, анализ данных для принятия взвешенных и логичных решений. Сейчас компании не представляют свою работу без этого инструмента. Иначе многие решения нужно принимать вслепую, а это грозит убытками.

Что такое Data Analytics и чем он занимается?

Аналитик данных или Data Analytics – это специалист, который занимается процессом изучения, обработки и интерпретации данных с целью извлечения полезной информации, принятия решений и прогнозирования. Ищет закономерности, выстраивает логические цепочки и графики на основании извлеченных сведений, помогает отвечать на текущие вопросы любой сферы и делать выводы.

Аналитика данных охватывает широкий спектр задач, которые можно разделить на несколько этапов:

1. Сбор данных. Материал собирается из различных источников: баз данных, социальных сетей, датчиков, опросов и т.д.

1. Очистка материала. Сырые данные часто содержат ошибки, пропуски или дубликаты. Очистка помогает привести их в порядок и сортировать.
2. Анализ сведений. На этом этапе очищенная и отобранная информация изучается, ищутся закономерности, тренды и аномалии.
3. Визуализация данных. Чтобы нужные выведенные показатели были понятными и наглядными, их представляют в виде графиков, диаграмм и дашбордов.
4. Интерпретация результатов. На основе анализа информации формулируются выводы и рекомендации, а также создаются новые векторы развития и действий.

Этапы работы аналитика данных и используемые им инструменты

Что такое данные?

Прежде чем говорить об аналитике, важно понять, что это такое. Данные – это любая информация, которая может быть собрана, сохранена и проанализирована. Они бывают разных типов и поступают из различных источников, такие как социальные сети, датчики, опросы, запросы в поисковых системах. Они могут быть представлены в виде чисел, диаграмм, текстов, картинок или видео. 

При работе с данными извлеченная информация помогает находить закономерности, тренды или аномалии, чтобы скорректировать стратегию действий и извлечь из этого максимальную пользу. 

Типы данных

Данные можно разделить на три типа. Каждый из них имеет свои особенности, форматы хранения и способы обработки. 

Давайте разберемся, в чем их различия:

1. Структурированные данные – это четкая информация, отображенная в таблицах, или базы данных. Чаще оформляется в Excel или SQL.
2. Неструктурированные данные – это информационный материал, не имеющий четкой структуры: фотографии, текстовые файлы, любой медиаформат. 
3. Полуструктурированные данные – это сведения, которые сочетают в себе частичную организованность, но при этом остаются гибкими. Например, JSON или XML-файлы, электронные письма или документы с тегами. 

Схема сбора и преобразования больших данных в хранилище

Источники данных

Как мы выяснили ранее, данные могут поступать из разных источников. Вот самые масштабные и популярные из них:

• Базы данных. Это систематизированные хранилища информации по выделенным категориям, которые позволяют ее сортировать и находить. А также добавлять новую и устанавливать связи между уже существующими материалами. Примеры баз данных: реляционные (используют таблицы), NoSQL (для соцсетей), временные (например, для датчиков), графовые (для данных со сложными связями).
• Социальные сети. Любые платформы или мессенджеры, где пользователи обмениваются информацией в виде постов, фотографий, музыки, оставляют свои лайки и комментарии. Здесь хранится огромный кладезь информации о предпочтениях, поведении людей, их интересах и желаниях.

• Датчики и устройства IoT. Здесь собираются данные о любом физическом параметре, который фиксируется в реальном времени, например, влажность или температура.
• Опросы и анкеты. Как узнать у человека, что ему нравится или нет? Правильно, спросить у него об этом напрямую. Простой и эффективный способ сбора информации о том, что люди думают, что хотят, их уровень удовлетворенности сервисом или товаром.

Что такое анализ больших данных и зачем их анализировать? 

Нет четкого критерия, какие объемы данных считать большими. Речь может идти о сотнях гигабайтов, которые помимо хранения, еще с каждым разом активно пополняются. Но само количество этих цифр, текстов и картинок не принесет никакой пользы без обработки данных и их анализа. По исследованиям многих компаний, к 2025 году у нас будет накоплено около 181 зеттабайта. Это большое количество информации по сравнению с известными нами величинами исчисления.

Разница между 1 ТБ памяти и 1 ЗТ в нашем понимании исчисления при работе с данными

Давайте представим себе наглядную ситуацию. Большой продуктовый магазин. Большие данные в этом случае – это все категории продажи этого магазина. Что именно покупали, в каком количестве, какой сегмент людей, была ли сезонность продукта и многое другое. Из этой информации можно сделать выводы: что нужно заказать больше, что пополнять в первую очередь, а на какие товары маленький спрос, и они просто занимают место на полках. Здесь аналитик помогает понять, каким образом можно улучшить ассортиментную матрицу, увеличить количество продаж и прибыль с данной торговой точки.

Отсюда следует, что задачи, которые помогает решать мониторинг и сортировка любого количества информации, следующие:

• Находить скрытые закономерности и распознавать неожиданные аномалии;
• Принимать обоснованные решения, основанные на фактах и исследованиях;
• Улучшать продукты и услуги, чтобы увеличивать эффективность производства и продаж;
• Прогнозировать будущие тренды и грамотно строить свою стратегию.

В обучении аналитике с нуля это может показаться трудным в начале пути. Но с каждым днем практики и тренировки, понимания сути профессии и осознания важности вашей работы вы сможете улучшать свои показатели и совершенствоваться на выбранном вами пути.

Основные инструменты аналитика

Чтобы работать с данными, люди используют специальные инструменты. Вот три основных, которые стоит освоить, прежде чем устраиваться на данную вакансию:

Каждый инструмент хорош на своем этапе работы. Давайте поговорим о них подробнее:

• Excel. Самая первая и доступная программа в работе с данными, которые сортируются с помощью таблиц и диаграмм. Можно использовать, например, для анализа продаж за определенный период, например, месяц или квартал.
• SQL. Язык запросов, обычно его используют, когда уже надо работать с собранным материалом: отсортировать, отфильтровать по нужным типам или объединить с уже имеющимся ранжированием информации. Позволяет узнавать более точечные запросы, такие как объем продаж за период, или кто из покупателей совершил большее количество покупок в этом месяце.
• Power BI. С этим инструментом весь анализ превращается в понятную и наглядную картинку с помощью графиков, диаграмм и интерактивных дашборов. И упрощает ее восприятие и поиск логичных цепочек, трендов, дает возможность создавать более осмысленный вектор дальнейшего развития.

Примеры реальных задач

В аналитике данных для начинающих важным этапом становится практика, в которой они могут применять полученные знания и получать свои результаты. И этот этап показывает примеры реальных задач, которые решают аналитики данных. Давайте рассмотрим некоторые из них:

И это лишь часть задач, которые может решить аналитик и сделать любую отрасль более прибыльной, процветающей и эффективной. За каждой успешной компанией стоят специалисты, которые кропотливо собирают всю имеющуюся информацию, бережно сортируют и визуализируют ее, чтобы выявить нужные закономерности, предвосхитить возможные проблемы и предотвратить убытки. Каждый аналитик своей работой прокладывает невидимый для всех путь к росту и развитию своей компании. 

Необходимые навыки для аналитика данных

Чтобы стать успешным аналитиком, нужно развивать три группы навыков:

В самой сути этой работы закладывается умение находить логические цепочки, которые словно сеть нейронов и аксонов, соединяются в невидимую нить фактов и закономерностей, которые приведут к тому или иному результату. И многие люди не способны ее увидеть и понять без доступной визуализации и объяснений простыми словами. Помимо сборки, анализа, сортировки информации, человеку важно говорить о сложном обычными фразами, которыми мы пользуемся в повседневности. 

С чего начать изучение профессии?

Как стать аналитиком данных – вопрос, на который мы ответим совсем скоро. Если предыдущая информация вам показалась нетрудной для понимания, а от всех этапов вам не терпится освоить новое направление, то вот некоторые шаги, с которых стоит начать этот путь:

1. Изучите основные инструменты аналитика. Что такое данные, их виды, как ими оперировать и систематизировать. В первую очередь определитесь, какой вид аналитики вам нравится – хотите вы поднимать компанию, или вам нравится тема инвестиций или маркетинга, а может, вас больше интересуют исследования и технологии. Узнайте, каким типом данных пользуются такие специальности, и какие применяют базы для хранения и систематизации информации.
2. Найдите и используйте онлайн-курсы для начинающих. Из-за популяризации этой профессии многие платформы предлагают обучиться и приобрести базовые навыки этой специальности. 
3. Осваивайте программы, которые вам помогут в будущем. Начните с Excel, как стартового инструмента для анализа данных. Научитесь создавать графики и дашборды в Power BI – это пригодится в составлении отчетов и показа вашей работы. Потом переходите к более сложным программам. 
4. Найдите сообщества, где люди обсуждают эту тематику. Форумы и группы в социальных сетях – это отличный способ учиться у других и находить ответы на свои вопросы.

В профессии также помогает вырасти количество насмотренности и решаемых ситуаций, которые превращаются в конкретные кейсы. Важно, сколько раз жизнь предоставляла возможности вырасти, давая трудную задачу, когда нужно было принимать решение. Владение технической частью также важно, это приходит с опытом. Именно решение реальных задач помогает аналитику данных развиваться и расти.

В аналитике данных для начинающих важно понимание нужных навыков для работы

Перспективы профессии аналитика данных

Профессия дата-аналитика становится все более востребованной и достаточно хорошо оплачиваемой. Эта тенденция будет только увеличиваться, так как с каждым годом спрос на грамотный анализ и сортировку информации только возрастает. 

Помимо высокой заработной платы, эта профессия универсальна, так что обучение аналитике с нуля имеет резон. Все собирают информацию и ее анализируют. Все хотят выявить положительные тенденции и увеличивать с каждым разом свою прибыль. Вам остается только выбрать интересующую вас сферу.

И в этой профессии нет возможности заскучать. Весь технологический мир постоянно совершенствуется, появляются более продвинутые программы для работы, сборки информации. Постоянно прогрессирует тенденция маркетинга, СММ, продаж. Так что постоянное развитие и обучение обеспечены на весь период работы.

И в заключение стоит отметить: аналитика данных – это увлекательная и перспективная сфера, которая открывает множество возможностей, а работа с данными – это не только технические навыки, но и умение мыслить критически и находить верные решения.