Профессия «Аналитик» — подробный обзор

Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Профессия «Аналитик» — подробный обзор». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.

Аналитик — специалист, который собирает и обрабатывает данные для решения задач, связанных с развитием компании и продукта. Он может работать в IT, маркетинге, управлении, консалтинге, финансах — любой сфере, где систематизируют, исследуют и работают с большими данными.

Что важно знать про аналитика

• Аналитики изучают данные, прогнозируют риски и строят гипотезы для усовершенствования продукта и бизнес-процессов компании.
• Профессия подходит усидчивым, скрупулезным людям с аналитическим мышлением и развитыми коммуникативными навыками.
• В сфере аналитики есть много специализаций, требования к ним зависят от специфики бизнеса.
• Профессия будет востребована в ближайшие десятилетия, так как бизнесу нужны структурированные и точные данные о потребителях, рынке, конкурентах.
• Аналитики зарабатывают от 50 000 до 400 000 рублей — в зависимости от региона, опыта, знаний и личных качеств.
• Базовые навыки и знания по профессии получают на специальных курсах или в ВУЗах.

Продуктовый аналитик занимается развитием конкретного продукта компании (например, приложения или учебного курса) и ищет зоны роста, касающиеся как текущего состояния, так и перспектив развития продукта.

Продуктовый аналитик также изучает бизнес-показатели, но при этом он уделяет много времени изучению обратной связи от потребителей или пользователей, анализирует, как они используют продукт, чем довольны, на что жалуются. Он внимательно отслеживает реакцию на все нововведения — например, проверяет, используются ли новые фильтры в интернет-магазине. Или изучает, привело ли совершенствование рекомендательной системы в онлайн-кинотеатре к большей досматриваемости фильмов.

Продуктовый аналитик постоянно изучает поступающие данные, работает с пользовательскими сценариями, воронками продаж, следит за новинками рынка и конкурентами. Он же формирует гипотезы дальнейшего совершенствования продукта, ставит прогнозы по KPI и метрикам после внедрения нововведений.

Первое, с чем должен уметь работать продуктовый аналитик — это рынок. Нужно уметь оценивать продуктовые показатели, поведение пользователей, конкурентов, проводить качественные и количественные исследования.

Второе — уметь рассчитывать вероятности и строить прогнозы. Для этого обычно используют:

• системы для продуктовой аналитики — например, Amplitude;

• системы для работы с данными — SQL, PosgreSQL Power Query;

• системы бизнес-аналитики — Power BI, Tableau, Qlik Sense;

• инструменты программирования — например, язык Python.

Требуемые знания и образование

Для аналитика продаж не предусмотрено отдельной специальности в образовании. Для работы по данному направлению обычно учатся на маркетинге, в финансах, получают специальности аудит и бизнес.

Наиболее важные для данного специалиста дисциплины:

• Математика;
• Информатика;
• Статистика;
• Финансы;
• Менеджмент;
• Бухгалтерский учёт.

Последний полезен в ситуациях, когда приходится анализировать корпоративную финансовую отчётность.

В целом, речь идёт о некой синтетической специальности, трансформированной под современные запросы рынка. Если раньше им мог быть узкоспециализированный финансит или бухгалтер, то теперь важно умение работать также с цифровыми инструментами анализа.

В любом случае, ему понадобится:

• Аналитический склад ума.
• Внимательность и способность формировать причинно следственные связи, видеть тренды, прогнозировать результат решений в области продаж.
• Умение считать, разбираться в больших объёмах данных, делать выводы.
• Хорошие навыки конкурентного анализа.
• Высокая обучаемость. Среди используемого профессионального ПО — CRM, ERP, платформы закупки и аналитики digital-рекламы. Возможно, оптимизаторы ставок, но только для понимания работы специалистов.

Измерение эффективности анализа продаж

Эффективность работы самого специалиста и его команды оценивается через постановку целей и KPI. Это повышает прозрачность его деятельности и помогает в реальной оценке эффективности.

Для наглядного отображения контрольных параметровиспользуют обычные таблицы в Excel, PowerPoint, либо специальные дашборды.

В них могут отражаться следующие метрики:

1. Динамика объёма продаж. Ключевой параметр.

Где нужен аналитик данных

Аналитик данных нужен фактически любой компании, где принимаются решения. Дата-аналитики востребованы везде, где есть диджитал-маркетинг: в ретейле, IT, телекоме, здравоохранении. Такие специалисты превращают маркетинг в эффективный инструмент — они помогают точно понять, куда уходят деньги, и получить максимальную прибыль при минимальных вложениях.

Но есть отрасли и направления, где работа аналитика данных особенно важна. Например, банки — сфера, где всегда очень много информации: пользовательские данные, личные и финансовые. При этом управленческие ошибки в банковском секторе очень дороги. Например, если создать неправильную скоринг-модель — алгоритм, который оценивает, стоит ли выдавать клиенту кредит, — можно потерять и деньги, и доверие клиентов.

А еще с помощью аналитики данных можно:

• Привлечь и удержать инвестора в стартапе
• Бороться с кассовыми разрывами, сопоставляя доходы и расходы компании
• Прогнозировать динамику спроса предложения и точно знать, каких товаров запасти впрок перед Новым годом или Черной пятницей
• Изучать рынок труда, собирать эффективную команду — например, приглашать только определенных кандидатов на основе статистики найма и увольнения.

Что должен знать и уметь

Профессиональное занятие таким специфическим родом деятельности, как аналитика, предполагает наличие у человека некоторых определенных умений и навыков. Ответственный подход к должностным обязанностям заключается в получении полного спектра необходимых для работы аналитика знаний и умений.

Для успешной деятельности в любом выбранном направлении аналитику требуется профессионально разбираться в нескольких областях:

• микро/макроэкономике;
• высшей математике;
• экономике (в т.ч. международной);
• эконометрике;
• бухгалтерском/налоговом учете;
• социологии (прогнозирование/управление);
• планирования/прогнозирования в макроэкономике.

Кроме того, для проведения исследовательских работ аналитик должен разбираться в новейших разработках ПО, свободно владеть методикой и практическими навыками проведения маркетинговых исследований.

Специалист по эффективности бизнеса

Оптимизирование и автоматизирование деятельности всей компании, а также всех её подразделений подготавливает своей деятельностью системный аналитик. Говоря простыми словами, он с помощью информационных систем и новейших технологий ищет решения, чтобы бизнес стал эффективнее. Например, внедряет на предприятии компьютерные программы, которые ускоряют, автоматизируют или упрощают производственные процессы.

Профессия системного аналитика в нашей стране появилась в 2000-е годы. Связано это было с развитием компьютерных технологий. А широкое распространение профессия получила только к 2014 году. Тогда начало образовываться профессиональное сообщество системных профильных бизнес-аналитиков. Сейчас эта должность востребована как минимум по трём причинам.

Во-первых, потребность в проведении системного анализа компании существовала всегда, только обязанности эти выполнял другой специалист.

Во-вторых, значительно повысился уровень конкуренции на рынке товаров и услуг, что заставило предприятия повышать эффективность своей работы.

В-третьих, повысился уровень компьютерного программирования, позволяющий создавать программы для бизнеса и его анализа.

В задачи бизнес-аналитика сегодня входят четыре основные задачи:

1. сбор и анализ требований программирования;
2. согласование требований и последующий мониторинг за их изменениями;
3. составление проектной, профильной и пользовательской документации;
4. ведение переговоров с заказчиком, презентация для него итогов работ.

В ходе работы эти задачи корректируются и, по необходимости, добавляются руководством компании.

Чем работа аналитика данных отличается от data scientist

В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.

Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?

Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.

Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.

Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.

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.

Что такое веб-аналитика

Веб-аналитика — это сбор и анализ данных о посещениях и посетителях сайтов, который реализуют для комплексной оптимизации. Полученная информация позволяет понять характер изменений, которые необходимо внести в интерфейс и работу веб-ресурса и запущенных рекламных компаний.

Для этого предпринимается определенный набор действий.

1. Веб-аналитик определяет целевую аудиторию: возраст, пол, место жительства и другие данные.
2. Проводит консолидацию всего массива данных.
3. Анализирует, как ведут себя посетители сайта, и вырабатывает рекомендации по улучшению веб-ресурса.
4. Оптимизирует сайт, придерживаясь составленного плана, меняя структуру, добавляя или удаляя конкретные блоки.

О главных задачах аналитики

Аналитика должна иметь объемлющую цель и действительно представлять собой до определенного предела адекватный слепок реальности, сложившейся ситуации и пути решения проблем. Иначе какой смысл? Хорошо, если вы прекрасно разбираетесь во всех текущих перипетиях и структуре организации современных трудностей, но если нет понимания куда всё это идёт и как эту ситуацию преобразовать, то какой смысл? Мы можем стать лучшими специалистами по канализации, но канализация в таком случае будет сопровождать нас везде и всегда. Главная задача любой аналитической деятельности, если она таковой является — выйти из текущей ситуации, главная задача — выбраться из канализации, а не стать экспертами по ней. В противном случае, зачем она вообще нужна? Что дают знания о различных орденах, кланах, банкирах, структурах и их отношениях? Что изменилось после этого понимания? Если всё это не ведёт к изменению вашей жизни и общества, то зачем тратить на это свои силы? Опять же: зачем тратить силы на поддержание себя на плаву в сточной канаве, если их можно потратить на то, чтобы выбраться из неё?

Аналитика должна рассматривать проблемы, явления, различные взгляды и идеалы по их существу. Каждый человек, который работает над той или иной аналитикой должен осознавать, каким образом его работа отражается на обществе, принесёт ли это благо. В результате аналитической деятельности должна улучшаться жизнь общества, а не усугубляться проблемы. Политический и общественно-значимый результат анализа ситуации должен формироваться так, чтобы при прочтении любым управленцем от которого зависит принятие тех или иных решений (а таких большинство в обществе), включая руководство государства, можно было быстро сделать выводы и своевременно скорректировать свою деятельность. Следует сказать и то, что те, кто казалось бы не принимают никаких важных решений, также способны воздействовать на их принятие, было бы желание.

Что делают финансовые аналитики и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

• Формировать планы продаж по каналам сбыта
• Проводить согласование планов продаж
• Корректировать планы продаж;
• Проводить план-фактный анализ продаж на регулярной основе (еженедельно, ежемесячно);
• Консолидировать фактические продажи для начисления ЗП и бонусов;
• Выгружать и обрабатывать данные из 1С для подготовки ежемесячных ОПУ;
• Участвовать в разработке и настройке системы бюджетирования в Компании;
• Принимать участие в проекте внедрения 1С: ERP КДК.

Похожие записи:

• Управление транспортным средством в состоянии опьянения – примеры выигранных дел
• Свидания в СИЗО: как попасть, как проходят, длительность и ограничения
• Верховный суд рассказал, как супругам делить долевое имущество