В последние годы профессия «data-аналитик» стала исключительно популярной. Услугами такого специалиста пользуются все компании, которым необходим анализ данных в той или иной сфере бизнеса. Именно информация в современном мире стала новым видом капитала, обладая которым можно добиваться поставленных целей, управлять человеческими ресурсами и финансами, побеждать в конкурентной борьбе.
Кто такой «data-аналитик»?
Организации всё чаще полагаются на результаты анализа данных для принятия важных бизнес-решений: о разработке новых продуктов, выходе на новые рынки, планировании инвестиций и поиске новых клиентов. Анализ данных помогает выявлять проблемы и искать подходящие решения.
Задача data-аналитика состоит в том, чтобы присвоить некое числовое значение этим важным бизнес-функциям и оценить производительность и другие результаты работы организации с течением времени. Такая работа включает в себя нечто большее, чем просто подсчёты: аналитик также должен знать, как использовать полученные данные, чтобы компания могла принимать более обоснованные решения, и какие факторы могут реально повлиять на увеличение прибыли.
Итак, роль data-аналитика в компании — превращать необработанные данные в полезную информацию и идеи, которые можно использовать для принятия бизнес-решений.
Аналитик данных также сообщает эту информацию руководству и другим заинтересованным сторонам. Работа этих людей охватывает множество различных отраслей, таких как бизнес, финансы, уголовное правосудие, наука, медицина и государственный сектор.
Чем конкретно занимается data-аналитик и что входит в круг его обязанностей в организации?
-
Использует автоматизированные инструменты (специальные программы) для извлечения данных из первичных и вторичных источников;
-
Разрабатывает и поддерживает базы и системы данных, реорганизуя их в читаемый, понятный формат;
-
Оценивает качество и значение данных;
-
Фильтрует данные, просматривая отчеты и индикаторы производительности, чтобы выявлять и исправлять проблемы с кодом;
-
Использует статистические инструменты для выявления, анализа и интерпретации закономерностей и тенденций в сложных наборах данных, которые могут быть полезны для диагностики и прогнозирования будущего бизнеса;
-
Присваивает числовые значения основным бизнес-функциям, чтобы можно было оценивать и сравнивать эффективность бизнеса в разные периоды времени;
-
Анализирует локальные, национальные и глобальные тенденции в соответствующей отрасли;
-
Готовит отчеты для руководства с указанием тенденций, закономерностей и прогнозов с использованием соответствующих данных;
-
Работает с программистами, инженерами и руководителями для выявления возможностей улучшения процессов, предлагает варианты улучшения системы и разработки стратегий управления данными;
-
Готовит отчеты для всех заинтересованных сторон, принимающих важные для деятельности организации решения.
Какими навыками должен обладать data-аналитик?
-
Желательны математические навыки: они помогают собирать, измерять, систематизировать и анализировать данные;
-
Знание языков программирования, таких как R, Python и других;
-
Технические знания в области разработки дизайна баз данных, моделей данных, методов интеллектуального анализа данных;
-
Опыт работы с пакетами отчетов, навыки программирования;
-
Знание статистики и статистических пакетов, таких как Excel, SPSS, SAS, которые будут использоваться для анализа данных;
-
Умение работать с платформами обработки данных;
-
Знание программ визуализации данных;
-
Знание того, как создавать и применять наиболее точные алгоритмы к наборам данных для поиска решений.
К характеристикам хорошего data-аналитика относятся точность и внимание к деталям; умение отвечать на вопросы, писать отчеты и делать презентации; навыки работы в команде; устные и письменные коммуникативные навыки; способность к критическому мышлению; креативность; системный подход к решению проблем.
Можно ли войти в эту профессию «с нуля»?
Может показаться, что найти своё место в профессии «data-аналитик» может только человек с выдающимися знаниями в области математических наук. На самом деле, в данном случае математическая база желательна, но не обязательна, так как существуют специальные рабочие библиотеки и алгоритмы, готовые взять математические вычисления на себя. Для входа в эту сферу деятельности нужно научиться концентрироваться на решении прикладных задач и умелом использовании инструментов.
Для того, чтобы стать действующим специалистом, может понадобиться от полугода до нескольких лет. Здесь, как и во многих других сферах, всё зависит от самого человека, его обучаемости и первоначальной базы.
Томский государственный университет и национальный проект «Содействие занятости» приглашают на программу «Data-аналитик: старт карьеры».
Полезные книги:
«BIG DATA. Вся технология в одной книге», Андреас Вайгенд
«Укрощение больших данных», Билл Фрэнкс
«Большие данные», Виктор Майер-Шенбергера
