Аналитик данных ищет смысл в данных: собирает информацию, структурирует ее и помогает бизнесу с их помощью искать точки роста. Но это далеко не все. Аналитик может проверить гипотезу, которая может помочь принять правильное решение в бизнесе. Они анализируют метрики, работают с базами данных компании, создают аналитические отчеты с визуализациями и т.д. Но сегодня я бы хотела не говорить в общем, а рассказать про каждого аналитика в отдельности.
Когда я только начала разбираться в этой теме, то нашла не менее девяти разных видов аналитиков, но после сбора информации стало понятно, что их можно разделить на примерно пять областей, так как многие из них решают одни и те же задачи. Хороший аналитик может спокойно объединять в себе например аналитика данных на Python и BI аналитика. В общем, давайте смотреть.
Системный аналитик
Роль системного и бизнес-аналитика часто выполняет один человек.
Системный аналитик формулирует требования к IT-системе и описывает задачи для разработчиков. Вы будете организовывать процесс разработки: писать ТЗ и документацию, описывать архитектуры систем, оптимизировать и интегрировать в них новых решения.
Бизнес-аналитик
Бизнес-аналитик выявляет потребности бизнеса, инициирует доработку системы и улучшает существующие процессы в бизнесе. Ваша задача — собирать данные для оптимизации бизнес процессов внутри вашей компании. Бизнес-аналитик анализирует данные о компании и рынке, структурирует бизнес-процессы, находит точки роста и просчитывает экономику стратегических проектов. Он может составить финансовую модель проекта, оценить объём рыночной ниши, подготовить разные виды отчётов для топ-менеджмента и визуализировать ключевые цифры бизнеса.
Аналитик Big Data/Аналитик данных на Python
Задача аналитика больших данных — структурировать массивы информации и выявлять в них взаимосвязи: определять поведение клиентов, результаты исследований, рыночные тенденции.
Одними из главных ваших навыков будут язык SQL и Python. Вы будете собирать данные из разных источников, обрабатывать неструктурированные данные для создания баз данных внутри компании. Глубоко изучите математическую статистику и теорию вероятностей, научитесь писать скрипт, который сам будет собирать и обрабатывать данные. Узнаете как работают базовые алгоритмы машинного обучения и будете применять их для решения задач компании. После работы аналитиком Big Data, вы можете дальше развиваться и стать специалистом Data Science.
Аналитик BI
Основная задача — это собирать, обрабатывать и презентовать данные, полученные из разных источников. Например, с помощью SQL. Аналитик BI занимается построением моделей из разных неструктурированных данных: таблиц, сайтов и баз данных. В основном работает с помощью таких инструментов как Power BI или Tableau.
Ваша цель — предоставить метрики в понятном виде и провести анализ динамики изменений на интерактивных дашбордах. Преобразовать сложные данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения.
Веб-аналитик/Маркетолог-аналитик
Такой специалист анализирует аудиторию, оптимизирует бизнес в интернете за счёт повышения эффективности трафика и удобства интерфейса сайта. На основе данных они составляют рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний, а также отслеживают путь клиента от перехода на сайт до продажи.
Аналитик может определить эффективность инвестиций, составить корректный медиаплан, провести конкурентный анализ, настроить основные системы аналитики: Яндекс.Метрику и Google Analytics, провести UX-исследования и A/B-тестирования. Он знает основы HTML и JavaScript, умеет составлять прогнозы по трафику и привлекать его на платформы. Помогает бизнесу повысить эффективность маркетинга и рекламы, и разработать комплексную маркетинговую стратегию.
Продуктовый аналитик
И напоследок я оставила то направление, которое сама люблю больше остальных. Именно продуктовым аналитиком я бы хотела стать сейчас.
Такой аналитик помогает изучать продукты, чтобы делать их лучше. Проводить исследования, строить модели продукта и понимать его внутренние механизмы. Аналитик может найти слабые места продукта и его точки роста.
Как мне кажется, такой специалист должен также обладать навыками веб- и маркетингового аналитика, ведь в наше время трудно представить продукт у которого нет веб-ресурса. Ваши покупатели становятся аудиторией, потому важно уметь разбираться в трафике и SEO-оптимизации. Важно понимать как пользователь взаимодействует с продуктом, как работает сегментация по поведению и уметь предсказывать поведение пользователя.
Важное место занимают продуктовые метрики — аналитик строит систему метрик для каждого продукта. Тестирует гипотезы по его улучшению, находит инсайты. Он может проверить эффективность новой бизнес-идеи, помочь грамотно инвестировать и составить аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе данных.
Само собой, при поиске открытых вакансий вы заметите, что четкого разделения нет. Часто сферы пересекаются, а особенности компании требуют от аналитика гибкости, но все же мне кажется, что нужно понимать разницу. Это позволит вам искать точки роста в собственной карьере, выбирать компании, который вам нравятся больше исходя из их деятельности, а главное, развиваться в гармонии со своими предпочтениям.