Профессия «Аналитик»
Меня зовут Александр Димов и я работаю в аналитике уже почти 10 лет. Сейчас я руковожу командой разработки и отчётности в крупном российском банке. Мне есть чем поделиться!
Кто такой аналитик?
Для начала нужно определиться с тем, кто такой аналитик и какие они бывают. В общем смысле аналитик - это человек, который работает с данными и обладает необходимыми для этого хард и софт-скилами. Хард-скилы - это набор технических навыков в арсенале специалиста, а софт-скилы - это набор его человеческих качеств. Соотношение скилов определяет более узкую специализацию, в которой аналитик сможет быть наиболее успешен и востребован.
Главная цель аналитика независимо от специализации - сделать бизнес прозрачным, управляемым и эффективным, помогать растить прибыль и сокращать убытки.
Хард-скилы
Технологии в современном мире развиваются стремительно и специалист, желающий быть востребованным, вынужден постоянно развиваться.
Ниже список наиболее важных скилов:
- Excel и его продвинутые надстройки Power Pivot и Power Query
- Power Point и навыки грамотной визуализации данных
- SQL и понимание устройства баз данных
- BI и навыки построения красивой интерактивной отчётности
- Python для анализа данных и автоматизации отчётности
Это неполный список, который можно дополнить теми или иными инструментами, в зависимости от решаемых задач, но и универсалов, которые знают всё, на рынке очень мало и, как правило, знать всё или почти всё - не требуется. Гораздо лучше, когда специалист обладает глубокими знаниями нескольких основных инструментов и является экспертом в своей области.
Софт-скилы
Нас окружают люди и важно уметь выстраивать с ними отношения, которые позволят приносить пользу общему делу. Гений, разжигающий конфликты и портящий атмосферу в коллективе, никому не нужен. Так же будет мало пользы от специалиста, который боится проявлять свои навыки и брать инициативу на себя. Поэтому многие работодатели делают больший упор на софт-скилы, нежели на харды. Для развития хардов нужен единственный ресурс - время, а для прокачки софт-скилов требуется тяжёлая и изнурительная работа над собой, в которой не каждый заинтересован и с которой далеко не каждый справится.
Софт-скилы, без которых будет очень трудно расти:
- Проактивность
- Коммуникабельность
- Умение договариваться
- Умение отстаивать свою позицию
- Самостоятельность
- Ответственность
- Внимательность
- Умение признавать свои ошибки
Специализации
Область аналитики широка и разнообразна. Я не ставлю себе цель охватить всё в этой статье, но укрупнённо обозначу основные направления:
- Аналитика данных
- Бизнес-анализ
- Системная аналитика
- Data Science
Аналитика данных
Самое распространённое и универсальное направление аналитики. Аналитик данных должен уметь всё по чуть-чуть: и работать с базами данных, и строить отчёты в BI, Excel, Power Point, и писать скрипты на Python, и общаться с бизнесом. В некотором смысле это симбиоз все остальных специализаций.
Главная его функция - делать бизнес прозрачным и управляемым.
Бизнес-анализ
Бизнес-аналитик - это человек, который связывает IT и бизнес. Он должен довольно хорошо разбираться как в бизнесе, так и в IT, чтобы выступать «переводчиком» с языка одним на язык других. Если IT и бизнес не будут друг друга понимать, то на выходе у них не получится ни одного стоящего продукта.
Зачастую бизнес говорит что-то типа: «Мы хотим быть первыми на рынке и для этого нам нужно ускорить процесс принятия решений по заявкам клиентов. Сделайте это». И всё. Слишком мало вводных, чтобы сделать хоть что-то либо чтобы получить сколько либо предсказуемый результат.
Задача бизнес-аналитика - обсудить с бизнесом все подробности, прояснить у IT технические возможности реализации и превратить желание бизнеса в документ, который называется «Бизнес-требования» и который будет понятен и реализуем IT.
Системный анализ
Системный аналитик - это уже аналитик на стороне IT, который плотно взаимодействует с разработчиками и архитекторами. Его задача - совместно с архитектором превратить «бизнес-требования», полученные от бизнес-аналитика, в постановку на разработку, которая будет содержать исчерпывающую информацию для разработчика о том, что ему необходимо сделать, чтобы задуманное бизнесом осуществилось.
Data Science
Высший класс в сфере аналитики, т.к. помогает решать самые сложные и интересные задачи: строить предсказательные модели, осуществлять сложные расчёты и ещё много всего иногда даже кажущегося невозможным, но главное - DS помогают увеличивать прибыль и снижать расходы. Основной инструмент - всемогущий Python. Востребованность - самая высокая!
Зарплаты аналитиков
Наконец к самому интересному. Сколько же получают аналитики данных? Любая специализация из описанных выше, либо очень близка к IT, либо относится непосредственно к IT. А IT на текущий момент самая желанная область работы по уровню дохода для множества людей, а главное, что эта область открыта для всех, - нужно лишь желание.
Доход аналитиков данных напрямую зависит от их грейда: стажёр, junior , middle или senior. Грейд определяется в первую очередь опытом специалиста в области аналитики данных, выраженной в годах и скилах.
Стажёры получают до 100 000, junior получает от 100 000, middle получает от 200 000 и senior получает от 300 000 на руки.
Если речь о Data Science, то эти суммы смело можно умножить на 1,5
Расценки актуальны для Москвы, но учитывая, что можно работать удалённо, то для любого региона России. При этом, нужно понимать, что специалисты одного уровня, могут «продавать» себя по разному и на выходе получать очень даже разные зарплаты, - это нормально и никого давно не удивляет. Стоит добавить, что итоговая сумма складывается из опыта специалиста и заинтересованности в нём в текущий момент работодателем - верхняя граница в каждом конкретном случае может сильно разниться, но усреднённые значения я привёл выше.
А какой комфортный уровень дохода для вас? - Пишите в комментариях =)
И если вам понравилась статья, то ставьте лайк =)