Чем может помочь компании аналитик данных

Кто такой data аналитик

Аналитик данных это незаменимый человек в каждой компании, ведь именно через него проходит огромное количество необработанной информации, которая с легкой руки аналитика превращается в структурированный анализ. Это могут быть данные из различных сфер бизнеса — финансы, медицина, туризм, IT, мода и все, что вы можете себе представить. 

В современном бизнесе роль и объем данных увеличиваются так же быстро, как меняются тренды в социальных сетях, поэтому сегодня профессия аналитик данных достаточно востребована на рынке труда. Если коротко, то грамотный анализ данных помогает собственникам бизнеса принимать правильные решения, которые приводят к увеличению прибыли, рентабельности и уменьшению рисков. 

А более детально о том, что делает аналитик данных, какое обучение лучше выбрать новичку, какую пользу аналитик принесет компании и какая заработная плата у таких специалистов — мы поговорим в этом материале. 

Профессия data аналитик: основные аспекты

Определение и роль в компании

Так кто же такой аналитик big data? Дата-аналитик собирает, очищает, структурирует, организует, анализирует и красиво презентует массивы данных, чтобы в дальнейшем эта информация помогла принять полезные для развития бизнеса решения. В этом им помогают такие инструменты как языки программирования, программы для визуализации данных, создание сценариев и не только. 

Если говорить о роли в компании, то она существенная, можно сказать даже в некотором смысле ключевая. Благодаря своим навыками специалисты по данным могут влиять на множество факторов: оптимизация важных процессов, повышение конкурентоспособности, операционные моменты и, конечно, уровень дохода.

Что делает аналитик данных

Всего можно выделить несколько ключевых обязанностей дата-аналитика:

• Сбор и анализ данных.

• Управление базой данных.

• Написание отчетов и презентация результатов.

• Визуализация данных и создание панели мониторинга.

• Статистический анализ и интерпретация.

• Прогностическое моделирование и анализ данных. 

В таблице мы расписали детальнее каждую задачу:

Необходимые навыки и компетенции

Для работы дата-аналитиком нужно немало знаний, но если проанализировать, то все навыки можно разделить на 3 пункта:

1. Hard Skills

И начнем с самого важного — технические знания, без этих инструментов вы не сможете быть хорошим дата-аналитиком даже с аналитическим умом и полным набором мягких навыков. Можно разделить программы на несколько групп:

• Языки программирования: Python, R.

• Работа с базами данных: SQL.

• Визуализация данных: Tableau, PowerBI, Google Data Studio.

• Программы для статического анализа: Excel, SAS.

2. Умение аналитически и критически мыслить 

Не зря же профессия называется “аналитик данных”, конечно, здесь очень важно умение аналитически и критически мыслить. Без этого навыка специалист не сможет правильно интерпретировать информацию и доносить ее до руководства, а значит — не будет позитивно влиять на развитие компании. Аналитик должен не просто проводить анализ, но и подвергать сомнению решения, проверять данные и обеспечивать достоверность заключений.

3. Soft Skills

Мягкие навыки отлично дополняют предыдущие два пункта, ведь как мы уже говорили выше, для аналитика очень важно уметь грамотно доносить результаты анализа и излагать свои предположения, или же брать на себя ответственность за принятие серьезных для компании решений.

Дата-аналитик должен уметь хорошо коммуницировать, структурировано доносить информацию и оформлять это все в привлекательные презентации, и понятные отчеты. Таким специалистам нужно уметь переводить информацию со сложного языка данных на человеческий, ведь большая часть команды аналитика точно ничего не понимает в больших данных. 

Польза аналитика данных для компании

Оптимизация бизнес-процессов

После проведенного анализа, аналитик может отметить слабые места в компании, таким образом оптимизируя важные процессы. Например, где стоит уменьшить бюджет, потому что это затратно, а где нужно вообще отказаться от неэффективных решений и внедрить что-то новое. Возьмем логистическую компанию, здесь анализ данных может помочь повысить прибыль, благодаря альтернативным, более быстрым  маршрутам доставки. 

Поддержка принятия решений

Ничто так не вредит бизнесу как отсутствие стратегии. Аналитик данных предоставляет заинтересованным лицам анализ, а они уже работает над стратегией и на ее основе принимают взвешенные решения. Руководство минимизирует риски и имеют на руках полную картину, что происходит в компании. 

Выявление трендов и прогнозирование

Благодаря анализу аналитики данных могут первыми узнавать о ключевых трендах для бизнеса, с которым они работают. Это может относиться к клиентам, продажам, технологиям. Чем это поможет компании? Они будут понимать, на что им стоит сделать акцент, чтобы увеличить количество клиентов. Например, больше производить определенный продукт, раз он будет в тренде. 

Повышение эффективности маркетинга

Аналитик данных и маркетолог — это хороший тандем для увеличения лидов, повышения продаж и роста прибыли. Аналитик может провести анализ рекламных кампаний, поведения потребителей, динамику продаж и не только. Все это можно с умом использовать в продвижении и, если нужно, вносить коррективы в стратегию. 

Таким образом дата-аналитика может помочь четко определить портрет целевой аудитории, отобрать каналы для продвижения и оптимизировать рекламный бюджет. 

Управление рисками

Важная задача аналитика — прогнозировать и нивелировать возможные риски для компании. Специалист реализует это с помощью прогностических моделей. Таким образом компании готовы к возможным проблемам и занимаются разработкой вариантов действий на случай такой ситуации.  

Карьера в сфере аналитики данных

Востребованность на рынке труда

То, что хорошие аналитики данных пользуются большим спросом на рынке далеко не секрет, стоит только загуглить “аналитик данных вакансии” или “аналитик данных работа”, и вы сразу увидите множество предложений в различных сферах, от финансов до здравоохранения. Этому есть логическое объяснение:

• Рост объема данных.

• Позитивная практика принятий важных решений на основе данных.

• Актуальность для всех сфер.

• Прогноз будущего благодаря специальным инструментам. 

• Дефицит профи на рынке.

• Высокие зарплаты и хорошие карьерные перспективы.

Популярность аналитиков растет, потому что компании все больше доверяют аналитическим данным, чтобы выделиться среди конкурентов и найти важны инсайты для правильного направления развития бизнеса. 

Например, по данным Glassdoor, прогнозируется, что в мае 2024 года годовая зарплата аналитика данных в США будет 91 тыс. долларов. В отчете Всемирного экономического форума эксперты прогнозируют темпы роста профессии на уровне 30–35 % до 2027 года, что потенциально создает около 1,4 млн рабочих мест.

Если говорить об украинских реалиях, то популярная биржа фриланса Upwork назвала дата-аналитиков одними из наиболее высокооплачиваемых специалистов на рынке. Такие выводы они сделали после анализа доходов своих пользователей. 

Варианты трудоустройства

Перспективы карьерного роста

Если вы выбрали сферу дата-аналитики, то роадмап вашего развития выглядит примерно так: 

• Junior дата-аналитик

Все мы с чего-то начинали и быть джуном совершенно нормально. Эта позиция ожидает вас сразу после окончания обучения. Вы будете владеть базовым набором знаний для работы, обрабатывать данные, создавать отчеты, получать не очень сложные задачи от ментора или тим-лида, много ошибаться и практиковаться. 

• Middle дата-аналитик

Middle — это специалист с опытом более 2 лет, который может самостоятельно выполнять свои задачи, он не нуждается в менторстве и может без сторонней помощи проводить анализ данных, работать над визуализацией и презентовать бизнес-отчеты.

• Senior дата-аналитик

У сеньора за плечами более 5 лет в дата-аналитике и много практического опыта. На этой позиции он уже не просто выполняет рутинные задачи, но и берет на себя большую ответственность. Он руководит командами, ведет проекты от начала и до конца, а еще — работает над сложными аналитическими тасками.

• Специалист по данным (Data Scientist)

Чтобы стать Data Scientist, нужно на высоком уровне знать статистику, вероятности и математику. Еще нужно интересоваться научными статьями, исследованиями и постоянно это мониторить, ведь сфера развивается очень быстро. Это позиция включает в себя создание предсказательных моделей и машинное обучение.

• Директор по аналитике

Тот самый уровень, к которому по карьерной лестнице мечтают добраться все дата-аналитики. Этот специалист работает над стратегическими и аналитическими решениями на уровне всей компании.

Оптимальный вариант — получить опыт работы на каждой позиции в течение 1-2 лет, чтобы благодаря практическому опыту гармонично переходить на следующий уровень, конечно, при этом постоянно заниматься самообучением и развитием. Помните, что чем больше шишек вы набьете в роли дата-аналитика и сделаете соответствующие выводы, тем легче вам будет дойти до старшего аналитика. 

Если говорить о том, где именно может работать дата-аналитик, то это:

• Корпорации и компании.

• Консалтинговые компании.

• Стартапы.

• Государственные организации.

• Фриланс и консультации.

Финансовая сторона профессии

Средняя заработная плата data аналитика

“Аналитик данных зарплата” — второй по популярности запрос, после “а кто такой аналитик данных”. Чтобы ответить на этот вопрос, мы посмотрели реальные данные на портале DOU.UA. Мы взяли данные для всех уровней специалистов:

• Junior дата-аналитик (меньше года опыта) — $900

• Middle дата-аналитик (более 1 года опыта) — $1650

• Senior дата-аналитик (5+лет опыта) — $3000

Факторы, влияющие на уровень оплаты труда

Почему же уровень оплаты труда так отличается? На это есть несколько очевидных причин:

• Уровень опыта. 

• Образование и скиллы (есть ли высшее образование, проходите ли вы курсы для повышения квалификации).

• Технические навыки. 

• Сфера деятельности (в IT, например выше, чем в маркетинге или e-commerce).

4. Географическое расположение.
5. Размер компании (крупная корпорация или стартап).
6. Сложность и масштаб проектов.
7. Спрос на рынке труда.

Сравнение с другими IT-профессиями

Для сравнения мы взяли данные о зарплатах джуниор-специалистов самых популярных профессий в IT сегодня и сделали таблицу: 

Как стать аналитиком данных

Необходимое образование

“Аналитик данных обучение” — третий по популярности запрос. Отвечать на него мы начнем с пункта об образовании. Важно или нет для дата-аналитика высшее образование и красный диплом? Сказать, чтобы это было решающим фактором, то точно нет, но будет плюсом, если у вас есть экспертиза в таких областях:  

• Математика или статистика.
• Экономика.
• Информатика.
• Бизнес-аналитика.

Если же высшего образования в таких областях у вас нет, не стоит расстраиваться, есть альтернативные варианты, чтобы попасть в сферу аналитики данных. 

Варианты обучения аналитика данных

Есть три главных варианта, как можно стать дата-аналитиком:

• Выучиться в университете (факультет по направлению анализа данных, прикладной математики, статистики или информатики).
• Курсы, например, от образовательного центра DAN.IT Data Analyst, Курс «Power BI: аналитика и визуализация данных», Курс SQL, Курс Python for Data Science.
• Самообучение. 

Относительно первого пункта и классического образования как такого — мы не против, но так как это не есть обязательным условием, то стоит ли тратить 5 лет на программу, которую можно выучить за полгода? Например, на курсах Data Analyst, Курс «Power BI: аналитика и визуализация данных», Курс SQL, Курс Python for Data Science.

Курсы data аналитик

Рынок переполнен предложениями относительно курсов по дата-аналитике и это как хорошо, так и плохо. Плюс в том, что у вас есть огромный выбор на любой вкус и кошелек, а минус — сложно найти действительно качественный продукт без воды и очевидной информации из гугла. 

Одним из хороших вариантов как для новичков, так и для тех, у кого уже есть опыт, можно смело назвать DAN. IT. Это международный образовательный центр, который на рынке уже более шести лет. Наше преимущество в том, что программа обучения построена на практике и реальных кейсах. Таким образом после окончания обучения у вас будет готовый проект в портфолио и все навыки, чтобы начать карьеру дата-аналитика. С вами будет работать опытный преподаватель, а также ментор, который разъяснит все непонятные моменты. Помимо других курсов по дата-аналитике DAN. IT заинтересованы в вашем дальнейшем трудоустройстве, поэтому у нас есть отдельный карьерный центр.

Самообразование и практика

Еще один вариант, который тяжело назвать полноценным для становления дата-аналитиком, скорее его можно рассматривать как дополнение к предыдущим пунктам — самообразование. Стать полноценным дата-аналитиком обучаясь самостоятельно довольно сложно по нескольким причинам:

• Отсутствие ментора или преподавателя, который может объяснить сложный материал.
• Нехватка мотивации, потому что над вами никто не стоит, вы не заплатили деньги за курсы, у вас не горит проектная работа, так зачем же спешить? В таком темпе можно обучаться бесконечно и, к сожалению, безрезультатно.

Если же рассматривать самообразование как дополнительную ступень по карьерной лестнице, то вам помогут: 

• • Онлайн-ресурсы и книги.

• Тематические блоги. 

• Практика на реальных данных.
• Участие в хакатонах.
• Создание собственных проектов.

Реальные примеры влияния аналитиков данных на бизнес

Case study 1: Оптимизация производства

•  GE 

General Electric (GE), глобальный промышленный конгломерат, использует науку о данных для внедрения решений по предиктивному обслуживанию. Анализируя данные датчиков своего промышленного оборудования, такого как реактивные двигатели и ветряные турбины, GE может предсказать необходимость технического обслуживания до того, как произойдет поломка. Такой подход позволяет минимизировать время простоя и сократить расходы на обслуживание. 

В своем авиационном подразделении GE сократили внеплановое техническое обслуживание на 30% благодаря использованию предиктивной аналитики на основе данных датчиков реактивных двигателей. 

В секторе возобновляемых источников энергии эффективность работы ветряных турбин GE повысилась на 15% благодаря применению методов технического обслуживания, основанных на данных. 

За последний год GE сэкономила 50 миллионов долларов на техническом обслуживании в различных подразделениях благодаря моделям прогнозируемого обслуживания. 

Case study 2: Повышение продаж

• eBay 

Компания eBay также использует возможности науки о данных для повышения продаж. Их рекомендательные системы предлагают релевантные товары и оптимизируют результаты поиска, повышая вовлеченность пользователей и увеличивая продажи. Такой подход, основанный на данных, помог eBay сохранить конкурентоспособность в постоянно меняющемся ландшафте электронной коммерции. 

Персонализированные маркетинговые кампании eBay, основанные на анализе данных, позволили повысить конверсию на 18% по сравнению с общими рекламными акциями, что привело к росту продаж и доходов. За последний год доход eBay вырос на 10%, опередив многих конкурентов, в том числе благодаря усовершенствованию пользовательского опыта на основе данных.

Case study 3: Улучшение клиентского опыта

• Netflix 

Компания собирает данные о каждом из своих пользователей (а их 151 млн) и с помощью аналитики данных изучает поведение подписчиков, а также особенности их просмотров. Затем она использует эту информацию, чтобы рекомендовать фильмы и телешоу в соответствии с выбором и предпочтениями подписчика. 

По данным Netflix, около 80% действий зрителей вызваны персонализированными алгоритмическими рекомендациями. Преимущество Netflix перед аналогами заключается в том, что, собирая различные данные, компания создает подробные профили своих подписчиков, что помогает ей лучше взаимодействовать с ними. 

Это помогло Netflix заработать миллиард за счет удержания клиентов. По этой причине компании не нужно вкладывать слишком много средств в рекламу и маркетинг своих шоу. 

Будущее профессии

Тенденции развития аналитики данных

• Автоматизация анализа данных благодаря ИИ и машинному обучению

Искусственный интеллект принес нам всем автоматизацию рутинных задач, за что мы ему очень благодарны, и аналитики данных в том числе. ИИ и машинное обучение помогают аналитикам подготовить данные, провести анализ, оптимизировать процессы, выявить новые возможности и даже могут подкинуть пару хороших идей. Но что касается стратегических и аналитических решений — здесь все на дата-аналитиках, никаких машин. 

• Этика и управление данными

Объемы данных растут, а значит аналитикам становится все тяжелее следить за их утечкой. Поэтому еще одна тенденция касается соблюдения этических норм. Аналитик должен позаботиться о приватности и защите персональных данных компании.

• Аналитика в реальном времени

Все меняется со скоростью ветра и компании не хотят ждать пока аналитик соберет данные, проанализирует их, добавит это все в презентацию и предложит решения. Бизнесы хотят принимать решения намного быстрее в соответствии с изменениями рынка, поэтому спрос на аналитику в реальном времени будет только увеличиваться. 

• Квантовые вычисления

Да, квантовые вычисления пока еще не настолько развиты как ИИ и машинное обучение, но мы говорим о будущем, а такой подход к анализу поможет это делать с молниеносной скоростью. Это очень облегчит процесс анализа больших данных. 

Новые области применения

Если говорить о областях применения, то можно выделить такие: 

• Сфера здоровья (анализируя данные больных, сфера аналитики может ускорить разработку персонализированных методов лечения).

• Умные города и IoT (аналитика помогает оптимизировать важные процессы, чтобы улучшить качество жизни).

• Экология (благодаря знаниям аналитиков данных можно прогнозировать изменения климата и понять, какие нужно предпринять действия для защиты окружающей среды).
• Финансы (дата-аналитика играет важную роль в FinTech, потому что может минимизировать случаи мошенничества и улучшать кредитные рейтинги).
• Маркетинг и пользовательский опыт (UX) (благодаря точному анализу поведения пользователей, дата-аналитика может позитивно повлиять на эффективность маркетинга).

Прогнозы экспертов

Эксперты прогнозируют, что сфера дата-аналитики будет стремительно развиваться, а профессия аналитика данных будет все более востребованной с каждым годом.

Например, результат некоторых исследований гласит, что к 2030 году количество рабочих мест в сфере науки о данных вырастет до 11,5 миллионов. 

Очевидно, что в последующие годы эта сфера закрепит за собой звание “важной части любого бизнеса”, потому что развитие ИИ и машинного обучения развиваются, а значит будет возрастать и роль аналитики на рынке. Главное, что новые инструменты не смогут заменить специалистов, как многие переживают, они помогут автоматизировать рутинные процессы и ускорить процесс анализа. 

Заключение

Если вы рассматриваете для себя возможность обучения на дата-аналитика и ищите курсы аналитик данных, то выбирайте DAN. IT Education! За 6 месяцев вы получите полный стек знаний, попрактикуетесь на реальных кейсах, получите поддержку от опытного преподавателя и менторов, а также сможете успешно трудоустроиться благодаря карьерном центру. Помимо курсов дата-аналитика в образовательном центре есть такие программы как Power BI: аналитика и визуализация данных, SQL, Microsoft Office Excel, Python for Data Science.