Аналитик данных кто это

Кто такой аналитик данных и как им стать

Спец собирает и обрабатывает данные, проводит тесты, строит модели и делает выводы.

Анастасия Хамидулина
Автор статьи
20 января 2023 в 20:02

Фактически любой бизнес — от ретейла до IT-гигантов — собирает разные данные: о покупках, продажах, кредитах, налогах, производительности, скачиваниях ПО. Всё ради того, чтобы проверить, как обстоят дела в компании, и принять стратегическое решение. Например, выгодно ли выводить на рынок новый продукт, что популярнее: приложение или сайт, где открыть новую точку продаж.

Данных много, разобраться в них непросто. Обычный менеджер без навыков не справится. Зато справится data analyst — аналитик данных. Он делает так, чтобы данные приносили бизнесу пользу.

На курсе Skypro «Аналитик данных» студентов учат обрабатывать данные о продажах и поведении клиентов на сайте. А еще соотносить их с данными о работе сервиса доставки, изменением цен, запуском рекламных кампаний. Все практические задания потом можно положить в портфолио.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных, или data analyst — специалист, который анализирует большие данные. То есть всевозможные и никак не систематизированные данные, которые создает или получает бизнес.

Аналитик обрабатывает данные, строит гипотезы и прогнозы. А компания на базе данных и выводов принимает важные решения: например, какое обновление выкатить для приложения.

Специалиста обычно нанимают крупные компании, которые не могут существовать без анализа данных. Но аналитик полезен любому бизнесу — даже цветочному магазину у дома. Например, чтобы выяснить, когда больше покупателей — утром, днем или вечером или на какие букеты выше спрос.

А вот чем занимается аналитик данных на рабочем месте:

�� Собирает данные. У аналитика есть цель: например, понять, какой продукт самый продаваемый. Прежде чем анализировать, специалист определяет, какие данные потребуются и из каких источников.

�� Очищает данные. Любые данные приходят в беспорядке: некоторые с ошибками, другие неполные, а третьи — лишние. Задача аналитика — их очистить: удалить те, что не нужны, а остальные исправить, упорядочить и систематизировать.

�� Настраивает данные. На этом шаге аналитик собирает данные из нескольких таблиц в одну, чтобы можно было составить отчеты и построить графики.

�� Создает отчеты. Аналитик находит закономерности и создает на базе данных отчеты, графики, диаграммы. Он либо делает их с нуля, либо дополняет те, которые уже есть. Отчеты и визуализацию изучает руководитель, чтобы сделать выводы по самому популярному продукту. Иногда выводы делает сам аналитик

Если знать основы SQL и Python, можно автоматизировать часть работы. На курсе Skypro «Аналитик данных» учат настраивать визуализации так, чтобы данные из таблиц подгружались при обновлении.

Основные специализации аналитика данных: какие бывают

�� Продуктовый аналитик. Работает в продуктовых компаниях, которым важно анализировать спрос, предложения, производственные нормативы. Специалист изучает данные по продажам, производству, конкурентам и всего рынка в целом.

Типичная задача продуктового аналитика — выяснить, какие сложности возникли у потребителей после того, как они купили продукт и пользуются им. По результатам работы бизнес либо оставит продукт таким, какой есть, либо улучшит — выпустит новую модель.

�� Маркетинговый аналитик. Выясняет, откуда приходит больше клиентов, сколько должен стоить клик, какой рекламный бюджет понадобится на маркетинговую кампанию и есть ли смысл ее запускать. Итог работы аналитика — эффективные объявления, дешевые лиды и высокая окупаемость маркетинговых инвестиций.

�� Гейм-аналитик. Нанимают компании по разработке игр. Задача аналитика — изучать игровые данные и делать выводы, интересна ли игра геймерам, что в нее добавить, что убрать, какое обновление выкатить. Еще аналитик может искать ошибки до и после релиза, выяснять, почему они появились и что предпринять, чтобы всё исправить.

�� BI-аналитик. Автоматизирует работу с источниками данных, строит отчеты и сводит на едином графике — дашборде. Работает с любыми данными организации: хоть производственными, хоть по продажам. В итоге компания больше зарабатывает, снижает затраты, обходит конкурентов.

«Наибольшим спросом пользуются аналитики, которые умеют программировать и рассчитывать результаты АБ-тестов с помощью математической статистики. То есть продуктовые аналитики. Специалистов с подобными умениями не так уж и много, даже по сравнению с бизнес- и BI-аналитиками. Но направление для себя предлагаю не определять, а сперва овладеть базисом профессии, который позволит вам перейти в любое из этих направлений».

Данил Елистратов
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro

Какие навыки и знания нужны, чтобы работать в сфере

Аналитика данных существует на пересечении математики и программирования, но иногда специалист занимается анализом бизнес-процессов и моделированием.

�� Математика. Data analyst должен разбираться в алгебре, статистике, логике. Иметь диплом математика не надо: большую часть данных обрабатывают с помощью скриптов. Но базовые знания помогут просчитать вероятность, найти тенденции и закономерности.

�� Программирование. Аналитик собирает терабайты данных, упорядочивает их и анализирует. Если делать это руками, уйдет много времени. Удобнее написать скрипт — программу, которая сделает всё сама. Но для этого надо уметь программировать на Python или R, а еще знать SQL.

�� Анализ бизнес-процессов. Результаты работы аналитика влияют на весь бизнес, поэтому специалист должен понимать, как работает вся компания и каждый отдел. Иначе не сможет сделать выводы: подсказать, на что влияют данные, как могут помочь или навредить.

�� Моделирование или машинное обучение. Бывает, что с моделированием работает специалист по data science, но иногда и аналитик данных. Задача аналитика — создать модель: файл, который умеет находить закономерности. Потом предоставить ему набор данных, обучить эти данные анализировать, а дальше использовать обученную модель для реальной работы.

Какие личностные качества помогают в работе

�� Аналитический склад ума. Специалист склонен анализировать информацию, вычленять главное из второстепенного и делать последовательные выводы. Если человек привык полагаться на интуицию или шестое чувство, в анализе будет сложно.

�� Внимательность. Потерять цифру, забыть часть данных или не перепроверить отчет — недопустимо для аналитика. Внимательный человек будет кропотливо искать закономерности и ошибки по несколько часов.

�� Деловой подход. Аналитик данных должен уметь концентрироваться на важном, а остальное игнорировать. Например, если в процессе анализа он пришел к второстепенным выводам, отвлекаться нельзя. Нужно делать только значимую работу.

�� Умение аргументировать. Когда аналитик сдает результат компании, то подсказывает, какое решение принять. Даже если решение не нравится начальнику, толковый специалист не отступит перед авторитетом, а приведет конструктивные аргументы.

Профессия аналитик данных

Данные — очень важная информация для любой компании. По ним можно предсказать поведение клиентов, отследить спрос на определенный товар, улучшить сервис и повысить продажи. Обработка значений и показателей сформировала целую профессию — аналитик данных. Узнаем, чем заниаются эти специалисты в 2024 году

Сфера IT – это одна из самых быстро развивающихся отраслей мировой экономики. В этой сфере работает множество специалистов – программисты, системные администраторы, разработчики, тестировщики и аналитики данных.

Описание

Аналитик данных (Data Analyst) занимается сбором, обработкой и анализом информации. Он пишет запросы в базы данных, выявляет тенденции, проверяет гипотезы, проводит тесты и на основе результатов делает определенные выводы, которые помогают решить ту или иную задачу.

Чтобы хорошо выполнять свою работу, аналитик данных должен разбираться в математике, теории вероятностей, статистике, основах программирования и визуализации данных. Работа аналитиком подходит усидчивым и коммуникабельным людям с развитым логическим мышлением.

Полезная информация о профессии аналитик данных

Мы собрали полезные данные об этой профессии в одну таблицу.

Параметр	Данные о профессии аналитик данных
Срок обучения	От 10 месяцев
Средняя зарплата	180 000 рублей
Где можно получить	В вузах, на онлайн-курсах
Необходимые качества	Аналитический склад ума, структурность мышления, логика
Востребованность профессии	Высокая
Где работать	В любой компании, где есть диджитал-маркетинг

Плюсы

Перечислим плюсы профессии аналитик данных:

• Быстрое обучение

Стать аналитиком данных можно за один год, причем как самостоятельно, так и закончив специальные курсы. При этом математическое образование будет хорошей базой, но оно не обязательно.

• Хорошая зарплата

Специалисты из сферы IT имеют высокий доход, и аналитики данных – не исключение.

• Удаленная работа

Аналитик данных может работать как в офисе компании, так и из дома.

• Быстрый карьерный рост

За несколько лет стажер-аналитик может вырасти до старшего аналитика, а потом стать главой отдела.

• Работа в команде

В больших компаниях в отделе аналитики работает целая команда сотрудников. Более опытные коллеги всегда помогут новичкам.

Минусы

Также у профессии аналитик есть и свои минусы:

Хотя работа аналитика довольно творческая, в основном она связана с рутинными действиями, например со сбором данных.

• Постоянное обучение

Сфера информационных технологий развивается очень быстро, поэтому нужно постоянно учиться и быть в курсе всех изменений.

Работа аналитика влияет на развитие компании. Иногда сотруднику приходится отстаивать свое мнение перед начальством и брать на себя ответственность за результат.

Где учиться в 2024 году

В колледжах и вузах нет специальности «Аналитик данных», но навыки, необходимые для этой профессии, можно получить на разных направлениях обучения, связанных с математикой и информатикой. Также эту профессию можно освоить самостоятельно или на специальных курсах.

Учебные заведения

Тем, кто хочет получить среднее профессиональное образование в этой области, подойдет программа «Информационные системы и программирование», которую предлагают многие средние специальные учебные заведения страны, например:

• Московский техникум космического приборостроения Московского государственного технического университета имени Н. Э. Баумана;
• Институт среднего профессионального образования Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого;
• Волгоградский индустриальный техникум;
• Высший колледж информатики Новосибирского национального исследовательского государственного университета.

В университетах выбор программ обучения гораздо больше, чем в колледжах. Абитуриенты, желающие связать свою карьеру с аналитикой, могут выбрать одну из следующих программ:

• Прикладная математика;
• Математическое и компьютерное моделирование;
• Математическое моделирование и вычислительная математика;
• Прикладная информатика;
• Бизнес-аналитика и прогнозирование;
• Аналитика данных и эффективное управление и другие.

Эти направления обучения есть в таких вузах, как:

1. МИРЭА – Российский технологический университет, г. Москва;
2. Санкт-Петербургский государственный университет;
3. Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского;
4. Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, г. Екатеринбург.

это интересно
Профессия веб-аналитик
О востребованности, зарплате, плюсах и минусах своей работы рассказывают представители профессии

Курсы

Существует много онлайн-курсов, как платных, так и бесплатных, на которых обучают основам аналитики данных. При выборе курса важно обратить внимание на количество часов теории и практики и выбирать те, где много практических заданий. Длительность онлайн-курсов варьирует от 2-3 месяцев до 2 лет. Приведем несколько примеров платных курсов:

1. Курс «Аналитик данных» от «Яндекс.Практикум» длительностью 6 месяцев. После курса у студента остается портфолио из 15 проектов и сертификат.
2. Курс по аналитике данных от «Skillfactory» также длится 6 месяцев. На курсе студенты выполняют 10 проектов для портфолио.
3. Полугодовой курс «Аналитик данных с нуля» от SkillBox. В конце курса нужно защитить дипломную работу.

Для тех, кто предпочитает бесплатные курсы, существует несколько хороших вариантов:

1. Курсы «Программирование на Python», «Основы статистики» и «Анализ данных в R» на платформе «Stepik»;
2. Курс «Введение в данные» на платформе «Coursera» от Новосибирского государственного университета;
3. Курс «Программирование на R в науке о данных» от «Microsoft» на английском языке.

Востребованность

Профессия аналитик данных входит в топ самых востребованных профессий не только в России, но и в мире. Сегодня ни одна крупная компания не обходится без услуг аналитика, так как результаты работы этого специалиста помогают понять, насколько эффективно работает бизнес и в каком направлении его следует развивать.

Устройство на работу и карьера

При наличии нужных профессиональных навыков, личных данных и портфолио устроиться на работу аналитиком может даже новичок. Начать лучше со стажировки, которая поможет увидеть все процессы изнутри. Для портфолио можно взять пару бесплатных проектов в той области, в которой кандидат хочет работать. Также большим плюсом будет, если кандидат разбирается в какой-то области: например, имеет опыт в сфере финансов, маркетинга, а не только в аналитике данных.

Первой ступенью карьерной лестницы после стажировки является позиция джуниора или младшего аналитика. Младший аналитик работает под контролем более опытных коллег и оттачивает навыки на конкретных задачах. Примерно через полтора года младший аналитик может получить повышение и стать аналитиком, а еще через год-два – старшим аналитиком. Вершиной карьеры в пределах одной компании будет должность главного аналитика.

Уровень зарплаты

Зарплата стажера составляет примерно 30 тысяч рублей, а аналитик данных с опытом в среднем зарабатывает от 70 тысяч рублей в месяц и выше. Доход зависит от региона, опыта и количества решенных задач, способностей и от того, умеет ли кандидат правильно себя подать.

Перспективы в будущем

Объемы данных постоянно растут, а значит, будут нужны и специалисты, которые смогут эти данные обрабатывать. Аналитики данных будут очень востребованы в ближайшем будущем, особенно сильные специалисты, занимающиеся сложными направлениями, например Big Data, машинным обучением и Microsoft Power BI.

Отзывы специалистов

Елена Щенявская, старший консультант дирекции аналитических и индустриальных решений, компания SAS Россия/СНГ:

– Профессия аналитик данных – одна из самых заманчивых для тех, кто всегда мечтал исследовать мир. Она не привязана к конкретной отрасли, и любой неопытный в какой-то сфере человек может с помощью алгоритмов анализа информации получить подсказки из данных на уровне бизнес-эксперта. Эта профессия позволяет окунуться в разные направления бизнеса и расширить кругозор. На одном проекте ты можешь изучать закономерности в поведении клиентов банка, а на другом проекте – анализировать причины оттока клиентов в фуд-ритейле.

Мне лично нравится находить инсайты, о которых не подозревает и продвинутый бизнес-эксперт. Есть в этом процессе некоторый азарт! В анализе данных есть место для творчества – ты придумываешь, какими параметрами описать бизнес-проблему, переложить ее на язык математики и нередко удивляешься тому, какие интересные закономерности на самом деле присутствуют в данных. Для меня это захватывающий процесс. Ну а не нравится то, что на сбор данных уходит 80% времени аналитика, и лишь оставшиеся 20% – на анализ, моделирование и интерпретацию результатов.

Для аналитика данных важно выработать в себе навык абстрактного мышления, и это возможно лишь путем решения большого количества задач. Я советую новичкам участвовать в разных конкурсах анализа данных, соревнованиях на Kaggle, смотреть, как решают задачи продвинутые аналитики, и постоянно обучаться на своем и чужом опыте.

Популярные вопросы и ответы

Отвечает Иван Пакулин, маркетолог, преподаватель курса «Аналитика данных в медиа» НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге.

Почему профессия аналитик данных сейчас востребована?

Профессия аналитика данных сейчас является одной из самых востребованных и перспективных из-за того, что количество данных в мире растет в геометрической прогрессии. Ярким примером можно считать заявление одного из основателей Intel Гордона Мура, который сказал, что «каждые 18 месяцев количество информации удваивается». А информация — это новая нефть. С помощью актуальных и правильно интерпретированных данных можно предсказывать поведение людей и рынков, принимать тактические и стратегические решения, предсказывать будущее.

Сколько зарабатывают аналитики данных?

Стажер на удаленке начинает свой трудовой путь с оклада примерно в 25 тысяч рублей. Начинающий специалист может претендовать на 40-50 тысяч рублей в месяц, а топовые аналитики данных получают около 300 тысяч. Немаловажно, что навык аналитики данных универсален, что позволяет специалистам работать в различных сферах и охватывать множество направлений анализа данных в соответствии с потребностями каждой отрасли, будь то финансы, маркетинг, медицина или транспорт. Поэтому спрос на специалистов растет, а значит растут зарплаты.

Кому подойдет профессия аналитик данных?

Работа аналитиком данных подойдет людям, которые склонны к анализу и разбору деталей, тем, кто любит разбираться в мелочах. Не менее важна усидчивость — специалистам нужно изучать различные источники данных, выбирать подходящие методы анализа и проверять гипотезы. Эта работа подойдет тем, кто обладает математическим или техническим складом ума, ведь будущего специалиста ждут статистика, вероятности, численные методы и программирование. Не стоит забывать и о навыках коммуникации — аналитики должны уметь объяснять сложные концепции и выводы простыми словами, презентовать результаты своей работы и сотрудничать с коллективом.

Что такое аналитика данных?

Аналитика является процессом обнаружения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи. Проще говоря, аналитика помогает нам выявлять важную информацию и значимые данные, которые в ином случае могли пройти мимо нас. Основной задачей бизнес-аналитики является принятие более обоснованных решений на основе информации, полученной путем обработки данных, решений, помогающих компаниям повышать продажи, снижать затраты и реализовывать другие улучшения.

средства бизнес-аналитики.

В наши дни бизнес-аналитика распространяется повсюду, так как каждая компания стремится повысить свои показатели, а значит, будет анализировать данные для принятия лучших решений. Компании стремятся получить как можно больше от аналитики, используя данные для ускоренного и более глубокого анализа для все более широкого круга людей, и все это за меньшие деньги. Для достижения этих целей требуется надежная платформа облачной аналитики (PDF), которая поддерживает весь процесс анализа с требуемой безопасностью, гибкостью и надежностью. Она должна помогать пользователям ‬проводить анализ в режиме самообслуживания без потери общего контроля. Она также должна быть простой в администрировании.

Но как получить преимущества системы корпоративного уровня без существенных затрат и инфраструктуры?

С помощью бизнес-аналитики с персонализацией, машинным обучением и глубокими знаниями отрасли компании могут получать актуальные результаты анализа данных по всем приложениям, хранилищам и озерам данных. Бизнес-аналитика должна представлять собой комплексный процесс, который приводит к конкретным действиям. Когда результаты анализа получены, компания может заняться переоценкой, изменениями и перенастройкой своих процессов. Главное здесь — довести до конкретного действия.

Основы аналитики

Данные сами по себе не имеют смысла. Можно перевернуть каждый камень и выучить каждый возможный урок, но, если мы не предпринимаем никаких действий, не отказываемся от чего-то или не адаптируемся, вся наша работа бесполезна. Если не использовать все технологии, имеющиеся в нашем распоряжении, мы не получим прибыль, которую могли бы получить с наших инвестиций. В сегодняшнем мире мы фактически можем разговаривать со своими данными, получать от них ответы на вопросы, прогнозировать результаты с их помощью и изучать новые закономерности. Это потенциал Ваших данных.

Ценность аналитики для бизнеса

• Новый подход к работе Природа бизнеса меняется, и вместе с этим появляются новые направления конкуренции. Сегодня сотрудники хорошо разбираются в технических вопросах и не хотят, чтобы подготовка к работе занимала много времени. Следует обеспечивать необходимую скорость и удобство для своих пользователей, но в то же время поддерживать высокие стандарты качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, должна быть фундаментальной частью Вашей стратегии бизнес-аналитики. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.
• Раскрытие новых возможностей Развитие технологий аналитики создает новые возможности для использования данных наилучшим образом. Современные средства аналитики данных позволяют выявлять скрытые модели данных благодаря возможностям прогнозирования, самообучения и адаптации. Ими удобно пользоваться. Они представляют данные в удобном наглядном формате так, что вы без труда можете проанализировать миллионы строк и столбцов данных. Современные аналитические решения удобны и могут использоваться на мобильных устройствах. Вы можете получать доступ к данным в любом месте и в любое время, а для их анализа не требуются специальные технические навыки.
• Визуализируйте свои данные Вы, конечно, хотите видеть, о чем сигнализируют данные, раньше конкурентов. Аналитика данных обеспечивает четкую и ясную картину ситуации в бизнесе. Анализируя личные, корпоративные и большие данные, можно быстрее понимать их смысл, делиться с коллегами и делать все это за считаные минуты.

Тенденции в аналитике

На постоянно развивающемся рынке средств анализа данных произошли важные изменения. Если раньше программы бизнес-аналитики возглавлялись службой ИТ, то теперь ИТ- и бизнес-подразделения принимают решения совместно, и это становится новой нормой. Несомненно, аналитика уже стала стратегическим ресурсом для большинства компаний, что вызвало появление волны новых потребителей и новых ожиданий.

Изменился способ принятия решений в реальном времени и доведение этих решений до сведения широкой аудитории. Персонал меняется, и вместе с этим меняются подходы к организации рабочего процесса. Ушли в прошлое дни, когда учебные пособия в офисе были обычным делом, современные сотрудники хотят быстро приступать к работе благодаря интуитивному интерфейсу. Но на этом дело не кончается. Хотя скорость и доступность имеют ключевое значение, руководители бизнеса по-прежнему ожидают высоких стандартов качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, по-прежнему должна быть фундаментальной частью стратегии анализа данных. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.

Мы полагаем, что перенос аналитики в облако — это значительно больше, чем просто выбор места развертывания. Такой путь устраняет барьеры между людьми, местоположениями, данными и системами. Что в корне меняет способ взаимодействия человека с процессами, информацией и технологиями, а также между собой.

В прошлом: история аналитики

Сравнение статистики и анализ данных появились до зарождения письменной истории, но необходимо было пройти несколько важных этапов для превращения аналитики в процесс, каким мы знаем его сегодня.

В 1785 г. Уильям Плейфэр (William Playfair) предложил гистограмму, которая сейчас является одним из основных (и широко используемых) способов визуализации данных. По легенде он изобрел гистограммы, чтобы показывать несколько десятков точек данных.

В 1812 г. картограф Шарль Жозеф Минар (Charles Joseph Minard) изобразил на графике потери армии Наполеона во время похода на Москву. Опираясь на польско-российскую границу, он создал линейную карту из толстых и тонких линий, которая показывала, как потери связаны с суровой зимой и с тем, сколько времени армия была отрезана от путей снабжения.

В 1890 г. инженер Герман Холлерит (Herman Hollerith) изобрел «табулирующую машину», которая записывала данные на перфокартах. Это дало возможность анализировать данные быстрее, что сократило процесс подсчета в Бюро переписи населения США с нескольких лет до 18 месяцев. Тогда и появилась бизнес-потребность постоянно улучшать сбор и анализ данных, что актуально и по сей день.

В настоящем: аналитика сегодня

В 1970-е и 1980-е годы появилось ПО реляционной базы данных и язык программирования SQL, что дало возможность экстраполировать данные для анализа по необходимости.

В конце 1980-х гг. Уильям Г. Инмон (William H. Inmon) предложил концепцию хранилища данных, где можно было получать доступ к информации быстро и неоднократно. Кроме того, Говард Дреснер (Howard Dresner), аналитик компании Gartner, ввел термин «бизнес-аналитика» (business intelligence, BI), что подтолкнуло отрасли к анализу данных с целью лучшего понимания бизнес-процессов.

В 1990-х концепция глубинного анализа данных (data mining) дала возможность компаниям анализировать и выявлять закономерности в огромных наборах данных. Аналитики и специалисты по обработке данных создали множество языков программирования, таких как R и Python, для разработки алгоритмов машинного обучения, работы с большими наборами данных и создания сложных визуализаций данных.

В 2000-х годах инновации в веб-поиске обеспечили разработку MapReduce, Apache Hadoop и Apache Cassandra для помощи в обнаружении, подготовке и представлении информации.

В будущем: аналитика следующего поколения

По мере того как бизнес продвигался от простой доступности данных к их глубокому анализу, развивались средства анализа и их возможности.

Первые наборы аналитических инструментов были основаны на семантических моделях, взятых из ПО для бизнес-аналитики. Они помогали обеспечить эффективное управление, анализ данных и согласованность между инструментами. Одним из недостатков была недоступность своевременных отчетов. Принимающие бизнес-решения руководители не всегда были уверены в том, что результаты соответствовали их исходному запросу. С технической точки зрения эти модели используются в основном локально, что делает их неэффективными по затратам. Кроме того, данные часто оказываются изолированными в разрозненных хранилищах.

В дальнейшем благодаря эволюции в инструментах самообслуживания аналитика данных стала доступной для более широкой аудитории. Эти инструменты способствовали распространению аналитики данных, так как не требовали для работы специальных навыков. Настольная бизнес-аналитика завоевала популярность последние несколько лет, особенно при работе в облаке. Бизнес-пользователи с энтузиазмом исследуют самые разные информационные активы. Легкость использования привлекает, а объединение данных из разных источников и создание «единственной версии достоверных данных» становятся все более сложными. Настольная аналитика данных не всегда может масштабироваться для использования в крупных группах. Существует также риск несогласованных определений.

В последнее время аналитические инструменты обеспечивают более широкое преобразование бизнес-выводов благодаря автоматическому обновлению и автоматизации процессов обнаружения, очистки и публикации данных. Бизнес-пользователи могут работать на любом устройстве с контекстом, получать информацию в реальном времени и достигать результатов.

Сегодня большая часть работы по-прежнему выполняется людьми, но автоматизация набирает все большее распространение. Данные из существующих источников можно легко объединять. Потребитель выполняет запросы, затем анализирует результаты, взаимодействуя с визуальными представлениями данных, и создает модели для прогнозирования будущих тенденций или выводов. Все это происходит под управлением и контролем людей на глубоком гранулярном уровне. Включение сбора данных, обнаружения данных и машинного обучения обеспечивает конечному пользователю больше вариантов и происходит быстрее, чем раньше.

Распространение бизнес-аналитики

Аналитика данных распространяется на все аспекты нашей жизни. Какие бы вопросы ни задавались (о сотрудниках и финансах или о том, что нравится или не нравится потребителям и что влияет на их поведение), аналитика дает ответы и помогает принимать обоснованные решения.

Что делает аналитик данных?

В последнее время словосочетание «аналитик данных» прямо таки витает в воздухе. Звучит как увлекательная профессия. Мысль о работе с данными и технологиями заинтересовала Вас, но вы не знаете о повседневных обязанностях этого специалиста?

Одно дело мечтать о работе, а другое — выполнять эти обязанности каждый день. Вам нужно знать все, прежде чем менять специальность. Мы разузнали, чем аналитики на самом деле занимаются. Читайте дальше, чтобы ознакомиться с повседневными рабочими обязанностями, которые могут стать частью вашей будущей карьеры.

День из жизни аналитика данных

В основном, аналитик данных собирает и анализирует данные, организует их и использует для того, чтобы делать осмысленные выводы. «Задачи аналитиков данных варьируется в зависимости от типа данных, с которыми они работают (продажи, социальные сети, инвентаризация и т. д.), а также от конкретного клиентского проекта», — комментирует Стефани Фэм, аналитик компании Porter Novelli.

Компании практически в любой отрасли могут извлечь пользу из работы аналитиков: от поставщиков медицинских услуг до розничных магазинов и сетей быстрого питания. Идеи, которые аналитики данных привносят в организацию, могут оказаться ценными для руководителей, которые хотят знать больше о потребностях своего потребителя или конечного пользователя.

Независимо от того, в какой отрасли они работают, аналитики данных разрабатывают системы для сбора данных и составления отчетов, которые помогут улучшить показатели компании.

Аналитики могут быть вовлечены в любую часть процесса. В роли аналитика данных вы можете участвовать во всем, начиная с настройки аналитической системы и заканчивая предоставлением информации, основанной на собранных данных — вас даже могут попросить обучить других работать с вашей системой.

Теперь, когда у вас есть представление о том, чем занимаются аналитики данных, вы готовы углубиться в специфику их жизни и работы.