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.