IT-мамандықтар. Компанияның өсуіне аналитик қалай көмектеседі

Data-аналитиктер деректер бар кез келген салада қажет маман. Ондай салалар: IT, қаржы, ритейл, денсаулық сақтау, киберқауіпсіздік, маркетинг. Олар математика, статистика мен бағдарламалауда білімдерін пайдалана отырып, бизнестің өсуі мен дамуына қатысады. Осындай мамандардың арқасында компания пайдаланушылардың қажеттіліктерін түсінеді.

2022 жылғы Acumen Research and Consulting есебіне сәйкес әлемдік деректерді талдау нарығының көлемі жыл сайын 30%-ке өсетін болады, бұл 2023 жылға қарай $329,8 млрд асатын болады. Осы болжам екі нәрсені көрсетеді: 

а) бизнеске деректерден барынша пайда алу қажет; 
б) деректерді өңдеп, дұрыс пайдалана алатын мамандарға деген сұраныс өсе беретін болады.

Data-бағыт Қазақстанда белсенді өсіп келеді. Kolesa Group-тың data-аналитигі Камилла Малибаева өзінің жұмысы жайында, аналитиктің бизнеске әкелетін пайдасы жайында айтып, пайдалы кеңестерімен бөлісті.

Өзінің жұмысы жайында

Мен деректердің талдауымен және интерпретациялауымен, Kolesa.kz өнімінде жаңа гипотезаларды алға жылжытумен айналысамын. Менің негізгі мақсатым — нақты деректер негізінде команданың шешімдер қабылдауына көмектесу, өнімнің аудитория мен бизнеске пайдасын әкелетіндей ету.

Data-аналитик не үшін қажет және ол қандай проблемаларды шешеді

Кез келген өнім белгілі бір сәтте төменірек тұрған жемістердің бәрі жиналған соң [ең оңай жұмысты сипаттау үшін метафора — ред. ескерт.] өсудің жаңа нүктелерін іздеу керектігіне тап болады. Ал өнімге жаңа фича енгізу — қиын, ұзақ әрі қымбат.

Сондықтан data-аналитиктер product-менеджерлермен, әзірлеушілермен, дизайнерлермен тығыз байланыста жұмыс жасайды. Және де дұрыс шешімдер қабылдауға көмектеседі, олар:
— пайдаланушылардың өмірін жақсартады: өнім пайдалы және пайдалану жағынан қарапайым болуы керек;
— өнімге пайда табуға мүмкіндік беруі керек.

Ол үшін, аналитик: 

- пайдаланушылардың мінез-құлқын зерттейді және басқа процесстермен өзара байланысын табады;
- өнімнің метрикасын қадағалайды және олардың динамикасын түсіндіре алады;
- А/B-тесттер немесе causal-inference талдаулар жүргізу арқылы гипотезаларды валидтейді;
- ML-үлгілер жасайды, мысалы, пайдаланушыларды анағұрлым дәлірек сегменттеу үшін немесе қандай да бір әрекет жасау ықтималдығын бағалау үшін;
- түрлі есептер мен BI-да дашбордтар жасайды.

Компанияда пайдаланатын негізгі құралдар: SQL, Python, А/B-тесттер, Causal Inference әдістемелері, Power BI.

Аналитик бизнеске қандай пайда әкеледі

Data-аналитиктер әкелетін басты пайда — өнім көрсеткіштерін жақсарту. Аналитиктер product-менеджерлермен тығыз байланыста жұмыс жасайды және келесі міндеттерде көмектеседі: 

• жаңа фича әлеуетін алдын ала бағалау: оны пайдалана ма, қанша адам пайдаланады, өнімге қалай әсер етеді және т. б.; 
• жаңа енгізілімнен болатын әсерді пост-релиздік талдау: А/B-тесттердің көмегімен және оларсыз; 
• метрикалардағы ауытқулардың себебін іздеу; 
• жаңа өсу нүктелерін іздеу; 
• өнімнің KPI жасау және оның орындалу статусын қадағалау.
 

Аналитиктің кез келген зерттеуінің нәтижесі нақты сандық деректер негізінде бұрын қойылған сұрақтарға бизнес жауаптар және тексеруге жаңа гипотезалар болып табылады.

Data-аналитик жұмысының артықшылықтары

1. Нарықта жоғары сұраныс: көптеген компаниялар деректердің маңыздылығын түсініп, олардан пайда алуға тырысуда;
2. Мамандықты меңгеру шегі жоғары емес. Көбінде компаниялар үміткерден профильді білімінің болуын талап етпейді. Бұл мамандықты онлайн-курстарда және офлайн-тағылымдамаларда үйреніп алуға болады.
3. Жақсы еңбекақы. 2021 жылғы Kolesa Group-тың зерттеуіне сәйкес data-аналитиктердің орташа еңбекақысы — 502 000 теңге 
4. Бизнес-шешімдерге әсер ету мүмкіндігі. 
5. Жылдам мансаптық өсу мүмкіндігі. 
6. Жұмыс үшін алуан түрлі сала. Мысалы, өзіңді классифайдта, ecommerce-те, банктерде немесе телекомда байқап көруге болады. 
7. Командада жұмыс жасау. Жаңадан бастап келе жатқан талдаушыларға әрдайым тәжірибелі әріптестері өз кеңестерімен көмектеседі, осы жағынан тиімді.
8. Кез келген жұмыс режимін таңдау мүмкіндігі: тек кеңсе, гибридті формат немесе әлемнің кез келген бұрышынан қашықтан жұмыс.

Мамандықты қай жерден үйренуге болады

1. Kolesa Group-тан Data Science бойынша жаңа бастап жатқан мамандарға кеңес.
2. Аналитика курстары, Machine Learning, karpov.courses ұсынған А/В тесттер симуляторы
3. Офлайн-формат: Kolesa Academy, Kaspi Lab төлеп беретін тағылымдамалар.

Кеңес

Жаңадан бастап жатқандарға:

1. Hard skills дамытыңыз: статистика, Python, SQL.
2. Сұрақ қоюдан қорықпаңыз: шешуіңіз керек болатын проблеманы немесе тапсырманы толығымен түсініп алуға тырысыңыз.
3. Тапсырмаға кіріспес бұрын, сізден қандай нәтиже күтетінін түсініп алыңыз.
4. Ақпаратты ыңғайлы түрде түсінікті етіп жеткізуді үйреніңіз.
5. Коммуникация дағдыларын дамытыңыз: күрделі концепциялар мен талдау нәтижелерін қарапайым сөздермен түсіндіре білген маңызды. 
6. Үнемі оқып-үйренуге дайын болыңыз.
7. Қателесуден қорықпаңыз: деректерді талдау көбінде тексеріп көру мен қателесуді талап етеді.
8. Өзіңізге осы жолда бағыт көрсетіп отыратын ментор табыңыз.

Жалғастырып жүргендерге:

1. Жаңадан бастап келе жатқан аналитикке ментор болып көріңіз: өзіңіздің коммуникативтік дағдыларыңызды, көшбасшылық қасиеттеріңізді жетілдіресіз; деректер талдамасындағы біліміңіз бен дағдыларыңызды нығайтасыз.
2. Деректерді талдаудың жаңа әдістемелерін үйреніп, оны өз командаңызға енгізіңіз.
3. Митаптарда, конференцияларда баяндама жасаңыз.