В этих организациях задача аналитика данных состоит в том, чтобы присвоить численное значение этим важным бизнес-функциям, чтобы можно было оценивать и сравнивать производительность с течением времени. Но эта работа включает в себя больше, чем просто просмотр цифр: аналитик также должен знать, как использовать данные, чтобы организация могла принимать более обоснованные решения.
Эти роли пользуются большим спросом. По оценкам IBM, в 2021 году открыто более 2,7 миллиона вакансий для профессионалов, обладающих навыками работы с данными, причем почти 40 процентов вакансий в области расширенного анализа данных требуют степени магистра или выше. Аналитики данных начального уровня получают среднюю начальную годовую зарплату в диапазоне 60 000 долларов США; однако успех в должности может привести к занятию руководящих должностей с зарплатой, превышающей 135 000 долларов.
Если роль аналитика данных вам подходит, вот что вам нужно знать.
Что такое аналитика?
Аналитика объединяет теорию и практику для выявления и передачи основанной на данных аналитической информации, которая позволяет менеджерам, заинтересованным сторонам и руководителям в организации принимать более обоснованные решения. Опытные аналитики данных рассматривают свою работу в более широком контексте, в рамках своей организации и с учетом различных внешних факторов. Аналитики также могут учитывать конкурентную среду, внутренние и внешние бизнес-интересы, а также отсутствие определенных наборов данных в основанных на данных рекомендациях, которые они дают заинтересованным сторонам.
Магистр профессиональных исследований в области аналитики готовит студентов к карьере аналитика данных, охватывая концепции теории вероятностей, статистического моделирования, визуализации данных, прогнозной аналитики и управления рисками в контексте бизнес-среды. Кроме того, степень магистра аналитики дает студентам возможность познакомиться с языками программирования, языками баз данных и программным обеспечением, которые имеют жизненно важное значение для повседневной работы аналитика данных.
Типы аналитики данных
Четыре типа аналитики данных дополняют друг друга, чтобы повысить ценность организации.
- Описательная аналитика исследует, что происходило в прошлом: ежемесячный доход, квартальные продажи, годовой трафик веб-сайта и т.д. Эти типы результатов позволяют организации выявлять тенденции.
- Диагностическая аналитика рассматривает, почему что-то произошло, сравнивая наборы описательных данных для выявления зависимостей и закономерностей. Это помогает организации определить причину положительного или отрицательного результата.
- Прогнозная аналитика направлена на определение вероятных результатов путем выявления тенденций в описательном и диагностическом анализе. Это позволяет организации предпринимать активные действия - например, обращаться к клиенту, который вряд ли продлит контракт.
- Предварительная аналитика пытается определить, какие бизнес-действия следует предпринять. Хотя этот тип анализа приносит значительную пользу в способности решать потенциальные проблемы или опережать отраслевые тенденции, он часто требует использования сложных алгоритмов и передовых технологий, таких как машинное обучение.
В ходе опроса более 2000 руководителей предприятий, проведенного в 2016 году, консалтинговая компания PwC обнаружила, что организации считают, что описательная аналитика недостаточна для принятия обоснованных решений на основе данных. Таким образом, диагностическая и прогностическая аналитика приобретает все большее значение для организаций.
Ключевые обязанности аналитика данных
Ответ на вопрос «Чем занимается аналитик данных?» будет варьироваться в зависимости от типа организации и степени, в которой бизнес принял методы принятия решений на основе данных. Однако, в обязанности аналитика данных обычно входит следующее:
- Разработка и обслуживание систем данных и баз данных; это включает исправление ошибок кодирования и других проблем, связанных с данными.
- Сбор данных из первичных и вторичных источников с последующей реорганизацией этих данных в формате, который может быть легко прочитан человеком или машиной.
- Использование статистических инструментов для интерпретации наборов данных с уделением особого внимания тенденциям и закономерностям, которые могут быть полезны для диагностической и прогностической аналитики.
- Демонстрация значимости своей работы в контексте местных, национальных и глобальных тенденций, влияющих как на их организацию, так и на отрасль.
- Подготовка отчетов для исполнительного руководства, которые эффективно сообщают о тенденциях, закономерностях и прогнозах с использованием соответствующих данных.
- Сотрудничество с программистами, инженерами и руководителями организаций для выявления возможностей улучшения процессов, рекомендации модификаций системы и разработки политик управления данными.
- Создание соответствующей документации, которая позволит заинтересованным сторонам понять этапы процесса анализа данных и при необходимости продублировать или воспроизвести анализ.
Самые ценные навыки для аналитиков данных
Эффективные аналитики данных обладают сочетанием технических навыков и лидерских качеств.
Технические навыки включают знание языков баз данных, таких как SQL, R или Python; инструменты для работы с электронными таблицами, такие как Microsoft Excel или Google Sheets; и программное обеспечение для визуализации данных, такое как Power BI, Tableau или Qlik. Математические и статистические навыки также важны для сбора, измерения, систематизации и анализа данных.
Лидерские навыки подготавливают аналитика данных к выполнению задач по принятию решений и решению проблем. Эти способности позволяют аналитикам стратегически мыслить об информации, которая поможет заинтересованным сторонам принимать бизнес-решения на основе данных и эффективно сообщать ценность этой информации. Например, менеджеры проектов полагаются на аналитиков данных для отслеживания наиболее важных показателей для своих проектов, для диагностики проблем, которые могут возникнуть, и для прогнозирования того, как различные варианты действий могут решить проблему.
Анализ данных против науки о данных и против бизнес-анализа
Разница в том, что делает аналитик данных по сравнению с бизнес-аналитиком или специалистом по анализу данных, сводится к тому, как эти три роли используют данные.
- Аналитик данных служит привратником данных организации, чтобы заинтересованные стороны могли понимать данные и использовать их для принятия стратегических бизнес-решений. Это техническая роль, требующая получения степени бакалавра или магистра в области аналитики, компьютерного моделирования, естественных наук или математики.
- Бизнес-аналитик выполняет стратегическую роль, ориентированную на использование информации, которую обнаруживает аналитик данных, для выявления проблем и предложения решений. Эти аналитики обычно получают ученую степень по таким специальностям, как бизнес-администрирование, экономика или финансы.
- Специалист по анализу данных продвигает визуализацию данных, созданную аналитиками, на шаг вперед, просеивая данные для выявления слабых сторон, тенденций или возможностей для организации. Эта роль также требует знания математики или информатики, а также некоторого изучения или понимания человеческого поведения, чтобы делать обоснованные прогнозы.
В стартапах и других небольших организациях аналитик данных нередко берет на себя некоторые обязанности по прогнозному моделированию или принятию решений, которые в противном случае могут быть возложены на специалиста по данным.
Как много получают аналитики
Средняя годовая зарплата аналитика данных может варьироваться от 60 000 до 138 000 долларов США. Согласно спискам вакансий на сайтах, должности в финансовых и технологических компаниях, как правило, платят выше среднего.
Роль аналитика данных - это также естественная ступенька для более высокопоставленных должностей, связанных с данными. Согласно PayScale, аналитики данных переходят к таким ролям, как старший аналитик данных, специалист по данным, менеджер по аналитике и бизнес-аналитик. Эти роли также сопровождаются существенным увеличением заработной платы. По оценкам IBM, годовая зарплата специалистов по анализу данных будет начинаться почти с 95 000 долларов, а менеджеры по аналитике - почти 106 000 долларов в год.
Наши курсы по Power BI:
Курс Аналитик BI
Курс DAX Mastering
Курс Финансовый анализ в Power BI
Наши каналы:
Telegram
VK