Аналітика даних простими словами: робота з даними для початківців

Аналітика даних – це робочий інструмент, який активно використовується в підприємництві, наукових дослідженнях, у стратегіях маркетингу та SMM, медицині та в інших сферах життєдіяльності. Її завдання полягає в пошуку логічних і послідовних взаємозв’язків, відповідях на важливі питання і прогнозуванні майбутнього розвитку та можливих проблем.

Нас усюди оточують тонни інформації: розважальна, робоча, міжособистісна, підприємницька, охорони здоров’я тощо. Вона стала головним ключем, відкриваючи дорогу до успіху. Чи то тема бізнесу, ведення блогу, чи то збільшення прибутку комерційними компаніями. І управління цією сферою уклали в очевидну, але не всім відому професію аналітика даних.

Цей фахівець за допомогою зібраних відомостей вирішує багато завдань у різних структурах: у роздрібному продажі, маркетингу, медіа-сфері, у бізнес-процесах або транзакціях. Якщо вам подобається збирати і сортувати показники та інформаційний матеріал, то можете всерйоз замислитися над освоєнням цієї професії.

Що таке аналітика даних і яка її роль у сучасному світі?

У побудові бізнесу або підприємництві аналітика допомагає бачити і прогнозувати тенденції ринку, майбутні тренди, щоб вибудовувати нові або покращувати старі стратегії розвитку компанії. У сфері маркетингу або SMM важливо розуміти потреби та вподобання людей – без цієї інформації вибудувати успішну лінію дій неможливо, як і збільшити продажі. Оцінити ризики вкладень і виведення коштів, грамотно діяти і підвищувати свій прибуток без цього інструменту неможливо в будь-якій фінансовій або інвестиційній компанії. У науці та медицині без аналітики та сортування наявної інформації не зможуть продовжитися дослідження, розробка нових технологій і фармацевтичних засобів.

Аналітика в сучасному світі посідає не останнє місце, з кожним роком все сильніше цінується і набуває ваги. Людям, які пов’язали себе з цією професією, доводиться стикатися з головним завданням – це вивчення отриманих відомостей, сортування, аналіз даних для ухвалення зважених і логічних рішень. Зараз компанії не уявляють свою роботу без цього інструменту. Інакше багато рішень потрібно приймати наосліп, а це загрожує збитками.

Що таке Data Analytics і чим він займається?

Аналітик даних або Data Analytics – це фахівець, який займається процесом вивчення, опрацювання та інтерпретації даних з метою вилучення корисної інформації, ухвалення рішень і прогнозування. Шукає закономірності, вибудовує логічні ланцюжки і графіки на підставі витягнутих відомостей, допомагає відповідати на поточні питання будь-якої сфери і робити висновки.

Аналітика даних охоплює широкий спектр завдань, які можна розділити на кілька етапів:

1. Збір даних. Матеріал збирається з різних джерел: баз даних, соціальних мереж, датчиків, опитувань тощо.
2. Очищення матеріалу. Сирі дані часто містять помилки, пропуски або дублікати. Очищення допомагає привести їх до ладу і сортувати.
3. Аналіз відомостей. На цьому етапі очищена і відібрана інформація вивчається, шукаються закономірності, тренди й аномалії.
4. Візуалізація даних. Щоб потрібні виведені показники були зрозумілими і наочними, їх представляють у вигляді графіків, діаграм і дашбордів.
5. Інтерпретація результатів. На основі аналізу інформації формулюються висновки та рекомендації, а також створюються нові вектори розвитку та дій.

Етапи роботи аналітика даних і інструменти, які він використовує 

Що таке дані?

Перш ніж говорити про аналітику, важливо зрозуміти, що це таке. Дані – це будь-яка інформація, яка може бути зібрана, збережена і проаналізована. Вони бувають різних типів і надходять із різних джерел, таких як соціальні мережі, датчики, опитування, запити в пошукових системах. Вони можуть бути представлені у вигляді чисел, діаграм, текстів, картинок або відео.

Під час роботи з даними витягнута інформація допомагає знаходити закономірності, тренди або аномалії, щоб скорегувати стратегію дій і отримати з цього максимальну користь.

Типи даних

Дані можна розділити на три типи. Кожен із них має свої особливості, формати зберігання і способи обробки.

Давайте розберемося, у чому їхні відмінності:

1. Структуровані дані – це чітка інформація, відображена в таблицях, або бази даних. Найчастіше оформлюється в Excel або SQL.
2. Неструктуровані дані – це інформаційний матеріал, що не має чіткої структури: фотографії, текстові файли, будь-який медіаформат.
3. Напівструктуровані дані – це відомості, які поєднують у собі часткову організованість, але при цьому залишаються гнучкими. Наприклад, JSON або XML-файли, електронні листи або документи з тегами.

Схема збору та перетворення великих даних у сховище

Джерела даних

Як ми з’ясували раніше, дані можуть надходити з різних джерел. Ось наймасштабніші та найпопулярніші з них:

• Бази даних. Це систематизовані сховища інформації за виділеними категоріями, які дають змогу її сортувати та знаходити. А також додавати нову і встановлювати зв’язки між уже наявними матеріалами. Приклади баз даних: реляційні (використовують таблиці), NoSQL (для соцмереж), тимчасові (наприклад, для датчиків), графові (для даних зі складними зв’язками).
• Соціальні мережі. Будь-які платформи або месенджери, де користувачі обмінюються інформацією у вигляді постів, фотографій, музики, залишають свої лайки і коментарі. Тут зберігається величезне джерело інформації про вподобання, поведінку людей, їхні інтереси і бажання.
• Датчики та пристрої IoT. Тут збираються дані про будь-який фізичний параметр, який фіксується в реальному часі, наприклад, вологість або температура.
• Опитування та анкети. Як дізнатися у людини, що їй подобається чи ні? Правильно, запитати у неї про це безпосередньо. Простий і ефективний спосіб збору інформації про те, що люди думають, що хочуть, їхній рівень задоволеності сервісом або товаром.

Що таке аналіз великих даних і навіщо їх аналізувати? 

Немає чіткого критерію, які обсяги даних вважати великими. Може йтися про сотні гігабайтів, які, крім зберігання, ще з кожним разом активно поповнюються. Але сама кількість цих цифр, текстів і картинок не принесе ніякої користі без обробки даних та їхнього аналізу. За дослідженнями багатьох компаній, до 2025 року в нас буде накопичено близько 181 зеттабайта. Це велика кількість інформації порівняно з відомими нам величинами обчислення.

Різниця між 1 ТБ пам’яті та 1 ЗТ у нашому розумінні обчислення при роботі з даними

Давайте уявимо собі наочну ситуацію. Великий продуктовий магазин. Великі дані в цьому випадку – це всі категорії продажу цього магазину. Що саме купували, в якій кількості, який сегмент людей, чи була сезонність продукту і багато іншого. З цієї інформації можна зробити висновки: що потрібно замовити більше, що поповнювати насамперед, а на які товари маленький попит, і вони просто займають місце на полицях. Тут аналітик допомагає зрозуміти, яким чином можна поліпшити асортиментну матрицю, збільшити кількість продажів і прибуток з даної торгової точки.

Звідси випливає, що завдання, які допомагає вирішувати моніторинг і сортування будь-якої кількості інформації, такі:

• Знаходити приховані закономірності та розпізнавати несподівані аномалії;
• Ухвалювати обґрунтовані рішення, що ґрунтуються на фактах і дослідженнях;
• Покращувати продукти та послуги, щоб збільшувати ефективність виробництва і продажів;
• Прогнозувати майбутні тренди і грамотно будувати свою стратегію.

У навчанні аналітиці з нуля це може здатися важким на початку шляху. Але з кожним днем практики і тренування, розуміння суті професії та усвідомлення важливості вашої роботи ви зможете покращувати свої показники і вдосконалюватися на обраному вами шляху.

Основні інструменти аналітика

Щоб працювати з даними, люди використовують спеціальні інструменти. Ось три основних, які варто освоїти, перш ніж влаштовуватися на цю вакансію:

Кожен інструмент хороший на своєму етапі роботи. Давайте поговоримо про них докладніше:

• Excel. Найперша і найдоступніша програма в роботі з даними, які сортуються за допомогою таблиць і діаграм. Можна використовувати, наприклад, для аналізу продажів за певний період, наприклад, місяць або квартал.
• SQL. Мова запитів, зазвичай її використовують, коли вже треба працювати із зібраним матеріалом: відсортувати, відфільтрувати за потрібними типами або об’єднати з уже наявним ранжуванням інформації. Дає змогу дізнаватися більш точкові запити, як-от обсяг продажів за період, або хто з покупців здійснив більшу кількість покупок цього місяця.
• Power BI. З цим інструментом увесь аналіз перетворюється на зрозумілу та наочну картинку за допомогою графіків, діаграм та інтерактивних дашборів. І спрощує її сприйняття та пошук логічних ланцюжків, трендів, дає можливість створювати більш осмислений вектор подальшого розвитку.

Приклади реальних завдань

В аналітиці даних для початківців важливим етапом стає практика, в якій вони можуть застосовувати отримані знання і отримувати свої результати. І цей етап показує приклади реальних завдань, які вирішують аналітики даних. Давайте розглянемо деякі з них:

І це лише частина завдань, які може вирішити аналітик і зробити будь-яку галузь прибутковішою, процвітаючою та ефективнішою. За кожною успішною компанією стоять фахівці, які ретельно збирають усю наявну інформацію, дбайливо сортують і візуалізують її, щоб виявити потрібні закономірності, передбачити можливі проблеми та запобігти збиткам. Кожен аналітик своєю роботою прокладає невидимий для всіх шлях до зростання і розвитку своєї компанії.

Необхідні навички для аналітика даних

Щоб стати успішним аналітиком, потрібно розвивати три групи навичок:

У самій суті цієї роботи закладається вміння знаходити логічні ланцюжки, які, немов мережа нейронів і аксонів, з’єднуються в невидиму нитку фактів і закономірностей, що приведуть до того чи іншого результату. І багато людей не здатні її побачити і зрозуміти без доступної візуалізації та пояснень простими словами. Крім збирання, аналізу, сортування інформації, людині важливо говорити про складне звичайними фразами, якими ми користуємося в повсякденності.

З чого почати вивчення професії?

Як стати аналітиком даних – питання, на яке ми відповімо зовсім скоро. Якщо попередня інформація вам здалася неважкою для розуміння, а від усіх етапів вам не терпиться опанувати новий напрямок, то ось деякі кроки, з яких варто почати цей шлях:

• Вивчіть основні інструменти аналітика. Що таке дані, їхні види, як ними оперувати і систематизувати. Насамперед визначтеся, який вид аналітики вам до вподоби – чи хочете ви піднімати компанію, чи вам до вподоби тема інвестицій або маркетингу, а може, вас більше цікавлять дослідження і технології. Дізнайтеся, яким типом даних користуються такі спеціальності, і які застосовують бази для зберігання та систематизації інформації.
• Знайдіть і використовуйте онлайн-курси для початківців. Через популяризацію цієї професії багато платформ пропонують навчитися та набути базових навичок цієї спеціальності.
• Освоюйте програми, які вам допоможуть у майбутньому. Почніть з Excel, як стартового інструменту для аналізу даних. Навчіться створювати графіки та дашборди в Power BI – це стане в пригоді у складанні звітів і показу вашої роботи. Потім переходьте до складніших програм.
• Знайдіть спільноти, де люди обговорюють цю тематику. Форуми та групи в соціальних мережах – це чудовий спосіб вчитися в інших і знаходити відповіді на свої запитання.

У професії також допомагає зрости кількість надивленості та вирішуваних ситуацій, які перетворюються на конкретні кейси. Важливо, скільки разів життя надавало можливості вирости, даючи важке завдання, коли потрібно було приймати рішення. Володіння технічною частиною також важливе, це приходить із досвідом. Саме розв’язання реальних завдань допомагає аналітику даних розвиватися і рости.

В аналітиці даних для початківців важливе розуміння потрібних навичок для роботи

Перспективи професії аналітика даних

Професія дата-аналітика стає дедалі більш затребуваною та досить добре оплачуваною. Ця тенденція буде тільки збільшуватися, оскільки з кожним роком попит на грамотний аналіз і сортування інформації тільки зростає.

Крім високої заробітної плати, ця професія універсальна, тож навчання аналітики з нуля має резон. Усі збирають інформацію та її аналізують. Всі хочуть виявити позитивні тенденції і збільшувати з кожним разом свій прибуток. Вам залишається тільки вибрати сферу, яка вас цікавить.

І в цій професії немає можливості занудьгувати. Весь технологічний світ постійно вдосконалюється, з’являються більш просунуті програми для роботи, збирання інформації. Постійно прогресує тенденція маркетингу, СММ, продажів. Тож постійний розвиток і навчання забезпечені на весь період роботи.

І насамкінець варто зазначити: аналітика даних – це захоплива і перспективна сфера, яка відкриває безліч можливостей, а робота з даними – це не тільки технічні навички, а й уміння мислити критично і знаходити правильні рішення.