Чем занимаются аналитики данных и как начать работать в этой области?

«Человек, который напрямую влияет на решения бизнеса»

Чем занимаются аналитики данных и как начать работать в этой области?

Анализ данных

Данные собирают все — от магазинов и ресторанов до компаний-монополистов и приложений с миллионной аудиторией. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу. Мы выяснили, какие задачи вместе с экспертами решает такой специалист и почему ему нужно разбираться в бизнес-процессах не хуже владельца компании.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Обычно такие специалисты работают в компаниях, которые практикуют data-driven подход — ориентируются на данные и их анализ при принятии решений. Курс «Аналитик данных» Яндекс.Практикума рассчитан именно на это направление.

«Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика есть в телекоме, банках, играх, консалтинге. Если сильно обобщить, то можно сказать так: там, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователя, рано или поздно должен появиться аналитик», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных».

Аналитик данных — важный участник бизнеса, потому что обеспечивает уверенность в принятии решений. Создавать новый продукт очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли. Дата-аналитики проводят А/B-тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на нововведения, и оценить перспективы того или иного проекта. Это дешевле и снижает риски бизнеса. Чтобы делать свою работу хорошо, аналитик должен видеть бизнес-процессы. Поэтому важно, чтобы он мог влиять на процесс принятия решения, основываясь на результатах своих исследований. Иначе работа такого специалиста теряет ценность.

Задачи аналитика данных

Хороший аналитик данных — не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее. Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.

Кроме программных инструментов аналитику данных важно развивать — метапрофессиональные умения, которые помогают делать работу лучше. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их тоже можно формировать и развивать.

«Важно не путать дата-саентиста и дата-аналитика. Первый — это программист, знающий определенный набор языков и алгоритмов. Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результат на язык бизнеса. Для этого нужно развивать гибкие навыки: работа с требованиями, визуализация данных, переговоры. То есть понимать самому и уметь объяснить, что дает бизнесу ваша аналитика. Изучить программы недостаточно — нужно критически подходить к задаче», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.

Для каждого бизнеса задачи будут свои, а порядок действий общий. Аналитик данных работает так:

  • собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);
  • знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);
  • проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);
  • интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);
  • делает вывод;
  • визуализирует (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу).

Типичные задачи, с которыми приходят к дата-аналитику:

  • Получить выгрузку данных для определенных целей
    Бухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пятеро детей, — специалист делает выгрузку из базы данных.
  • Ответить на вопрос бизнеса
    Сделать расчет определенной метрики: сколько сотрудников уволилось до конца испытательного срока в этом году и сколько в предыдущем. Если компания вводит новую систему адаптации, то изменения такой метрики покажут результат. 
  • Провести А/B-тестирование
    Нужно выяснить, как пользователи реагируют на то, какого цвета кнопка, зеленого или красного. Аналитик тестирует два прототипа. Часть пользователей видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он смотрит, как реагировали пользователи, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге — рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить зеленую или красную кнопку.
  • Провести исследования
    Конкретного вопроса от бизнеса нет, но нужен ресерч: взять внешние или внутренние данные, исследовать, найти аномалии или инсайты, провести пиар-исследование.
  • Просчитать, какой вариант выгоднее
    Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.
  • Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают
    Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу. А аналитика данных — исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

«Дата-аналитик может глубже исследовать проблему. Например, в наших данных по ДТП в России есть доля водителей, которые нарушили правила ОСАГО. Зная эту долю и то, как она менялась в разные годы, мы можем делать выводы о социально-экономической ситуации в регионе — видим тенденцию, когда водители перестают покупать полисы, потому что у них нет денег.

Из того же датасета мы вытаскивали информацию про скрывшихся водителей. Оказалось, что в Омской области 20% водителей покидают место ДТП. Получив эту информацию, мы можем задавать дополнительные вопросы: почему так происходит, что это за социальные и культурные процессы», — рассказывает Сергей Устинов, аналитик данных и проджект-менеджер.

Как начать строить карьеру

Стереотипы в сфере аналитики данных не работают — неважно, гуманитарное или техническое образование получил дата-аналитик.

«У меня нет технического образования, я учился на факультете госуправления. А Python изучал на курсе биоинформатики для биологов. На мой взгляд, этот язык больше всего подходит для старта, база навыков работы с ним приобретается за два-три месяца. Затем стоит изучать профильные библиотеки для сбора и анализа данных. Чем больше ты знаешь библиотек, тем более качественная аналитика тебе доступна», — говорит Сергей Устинов.

Компании не рассчитывают, что начинающий аналитик данных будет уметь сразу всё. Они готовы обучать и направлять молодого специалиста. Главное — интерес к решению бизнес-задач. Правильно сформулированный перед исследованием вопрос важнее, чем большой опыт работы с программными инструментами.

«Программирование и математику можно выучить. А софтскиллы — нарабатываются опытом и практикой. Поэтому дата-аналитику полезны хакатоны и чемпионаты с решением практических задач. Он увереннее чувствует себя, прокачивая стиль мышления, ориентированный на решение конкретных бизнес-задач», — говорит Анна Чувилина.

Начинающих специалистов в сфере ИТ охотнее всего берут на позиции, связанные с анализом данных: доля вакансий для кандидатов с опытом работы меньше года здесь на четверть выше, чем в целом по рынку.

Работодатели ждут, что начинающий специалист:

  • знает хотя бы один язык программирования: Python или R;
  • умеет писать запросы к базам данных SQL;
  • может показать выводы и метрики в виде понятного дашборда (Tableau, Power BI, Amplitude);
  • хочет разбираться в бизнес-процессах, мыслит в терминах бизнес-задач.

Аналитику данных нужно понимать, что такое статистика и гипотеза. Серьезная математика не пригодится, главное ориентироваться в понятиях. В зависимости от запроса компании могут понадобиться навыки работы с Яндекс.Метрикой или Google Analytics. Опытные программисты с сильной математикой, которые не готовы думать в терминах задач бизнеса, закрывают себе путь в профессию аналитика данных. 

«Джуниор вырастает в крутого специалиста, решая реальные кейсы. Потому что насмотренность определяет твой уровень: важно, сколько раз жизнь ставила тебя в ситуацию, когда нужно принимать решение. Развиваться в том, как владеешь инструментами, тоже важно. Но и решение реальных задач помогает аналитику данных расти», — говорит Анна Чувилина.

Больше по теме

Анализ данных

7 сервисов, чтобы творить с помощью нейросетей

Генерация логотипов, рецепты по фотографии и признания в любви

Анализ данных

Как устроен навигатор для искусственных спутников Земли?

Обучение с подкреплением поможет рассчитать маневры уклонения для космических аппаратов

Анализ данных

12 вещей, которые можно узнать за год работы датасаентистом

О важности общения, новых подходов и проверенных методов 

Анализ данных

«Холодные» пользователи и многорукие бандиты

Как устроены рекомендации в Яндекс.Музыке

Анализ данных

«Привет, я не спал два года!»

Впечатления выпускников Школы анализа данных  

Анализ данных

Как Алиса узнаёт, когда ей нужно включаться?

Объясняем механизм распознавания речи без интернета 

Анализ данных

Однажды мы декодируем содержимое нашего мозга

Доктор биологических наук Александр Каплан о главных проблемах нейробиологии и о том, как они связаны с data science