IT-профессии. Как аналитик помогает компании расти

Data-аналитики востребованы в любых отраслях, где есть данные: IT, финансах, ритейле, здравоохранении, кибербезопасности, маркетинге. Они участвуют в росте и развитии бизнеса, применяя знания в математике, статистике и программировании. Благодаря таким специалистам компания понимает потребности пользователей. 

Согласно отчёту Acumen Research and Consulting от 2022 года, объём мирового рынка аналитики данных будет расти каждый год на 30%, достигнув более $329,8 млрд к 2030 году. Этот прогноз указывает на две вещи:

а) бизнесу необходимо извлекать максимальную пользу из данных;
б) спрос на специалистов, которые умеют обрабатывать и правильно использовать данные, будет только расти. 

Data-направление активно растёт и в Казахстане. Камилла Малибаева, data-аналитик Kolesa Group, рассказала редакции Bluescreen о своей работе, о пользе аналитика для бизнеса и поделилась полезными советами.

О своей работе

Я занимаюсь анализом и интерпретацией данных, выдвижением новых гипотез в продукте Kolesa.kz. Моя основная цель — помогать команде принимать решения на основе точных данных, делать продукт таким, чтобы он приносил пользу аудитории и бизнесу.

Зачем нужен data-аналитик и какие проблемы он решает

Любой продукт в какой-то момент сталкивается с тем, что все низко висящие фрукты [метафора для обозначения самой легкой работы — прим. ред.] сорваны и нужно искать новые точки роста. А внедрение новых фич в продукт — это сложно, долго и дорого. 

Поэтому data-аналитики работают в тесной связке с product-менеджерами, разработчиками, дизайнерами. И помогают принимать правильные решения, которые:

— улучшают жизнь пользователей: продукт должен быть полезным и простым в использовании;

— позволяют продукту зарабатывать.

А для этого аналитик: 

- анализирует поведение пользователей и находит взаимосвязи с другими процессами;

- следит за метриками продукта и умеет объяснять их динамику;

- валидирует гипотезы, проводя А/B-тесты или causal-inference анализы;

- строит ML-модели, например, для более детальной сегментации пользователей или для оценки вероятности совершения какого-либо действия;

- строит различные отчеты и дашборды в BI.
 

Основные инструменты, которые мы используем в компании: SQL, Python, А/B-тесты, Causal Inference методики, Power BI.

Какую пользу аналитик приносит бизнесу

Главная польза от data-аналитиков — это улучшение показателей продукта. Аналитики работают в тесной связке с product-менеджером и помогают в следующих задачах:
• предварительная оценка потенциала от новой фичи: будут ли ею пользоваться, как много людей, как повлияет на продукт и т.д.;
• пост-релизный анализ эффекта от нововведения: с помощью А/B-тестов и без;
• поиск причин аномалий в метриках;
• поиск новых точек роста;
• построение и отслеживание статуса выполнения KPI продукта.

Результатом любого исследования аналитика являются ответы бизнесу на ранее поставленные вопросы на основе точных количественных данных и новые гипотезы для проверки.

Преимущества работы data-аналитиком

1. Высокий спрос на рынке: всё больше компаний осознают значение данных и стремятся получить из них пользу;
2. Невысокий порог вхождения в профессию. Зачастую компании не требуют от кандидата профильного образования. Можно обучиться профессии на онлайн-курсах и офлайн-стажировках.

3. Хорошая зарплата. Согласно исследованию Kolesa Group от 2021 года, средняя заработная плата data-аналитиков — 502 000 тенге 

4. Возможность влиять на бизнес-решения. 

5. Возможность быстрого карьерного роста. 

6. Разнообразие отраслей для работы. Например, можно попробовать себя в классифайде, ecommerce, банках или телекоме. 

7. Работа в команде. Это выгодно тем, что начинающим аналитикам всегда помогут с советом более продвинутые коллеги.

8. Возможность выбора любого режима работы: только офис, гибридный формат или удалённый из любой точки мира.

Где обучиться на специальность

1. Советы для начинающих специалистов по Data Science от Kolesa Group.

2. Курсы по аналитике, Machine Learning, симулятор A/B-тестов от karpov.courses

3. Офлайн-формат:  оплачиваемые стажировки Kolesa Academy, Kaspi Lab.

Советы

Для начинающих:

1. Прокачивайте hard skills: статистика, Python, SQL.

2. Не бойтесь задавать вопросы: старайтесь полностью понять проблему или задачу, которую вам предстоит решить.

2. Перед тем, как приступить к задаче, поймите, в каком виде от вас хотят получить результат.

3. Научитесь понятно представлять информацию в удобном виде.

4. Развивайте навыки коммуникации: важно уметь объяснять сложные концепции и результаты анализа простыми словами. 

5. Будьте готовы к постоянному обучению.

6. Не бойтесь ошибаться: анализ данных часто требует проб и ошибок.

7. Найдите ментора, который бы направлял вас в вашем пути

Для продолжающих:

1. Попробуйте себя в менторстве начинающего аналитика: прокачаете ваши коммуникативные навыки, лидерские качества; укрепите собственные знания и навыки в анализе данных.
2. Изучайте новые методики анализа данных и внедряйте их в свою команду.

3. Выступайте с докладами на митапах, конференциях.