Профессия Data-аналитик: когда знание — это сила

В XXI веке информация на вес золота — данные собирают и используют все, от небольших компаний до крупных холдингов-монополистов. Анализ полученных сведений позволяет понять, как поступить в сложной ситуации, увеличить целевую аудиторию, избежать краха корпорации.

Data Analyst не только осуществляет сбор необходимой информации, но и занимается ее обработкой, анализом и интерпретацией. Этот специалист помогает принимать решения в науке, управлении, бизнесе.

Профессия будущего

На сегодня профессия дата-аналитик только становится все востребованнее: при помощи математики, программирования, статистики Data Analyst составляет прогнозы, строит стратегии и дает рекомендации, которые оправдывают себя. Никто не спрашивает у аналитика данных, насколько хорошо он владеет теорией вероятностей — все ждут от него решения конкретных задач и реальной пользы для компании. Data-аналитик может помочь в настройке умной медицинской техники или поработать над искусственным интеллектом, оценить маркетинговую кампанию или определить, почему у известного ресторана внезапно втрое сократился поток клиентов.

Аналитик данных не ищет работу — это работодатели ищут его. Считается, что в грядущем году Data Analyst будет нужен 9 компаниям из 10. Самые перспективные направления: экономическое прогнозирование, data-моделирование, анализ больших объемов данных.

Должностные обязанности

В каждой отрасли — свои собственные задачи, поэтому сказать, какие именно дата-аналитик обязанности будет выполнять, сложно. Однако порядок действий специалиста во всех случаях одинаков:

• сбор данных — чаще всего дата-аналитик создает запрос самостоятельно, но иногда может получить задачу и от менеджера;
• знакомство с характеристиками набора — какие сведения собраны, каким образом их можно отсортировать;
• обработка поступивших сведений, включающая в себя упорядочение, очистку от повторов и ошибок;
• анализ, поиск закономерностей, интерпретация;
• выводы.

В завершение дата-аналитик визуализирует результаты своей работы. На базе визуализации можно опровергнуть или подтвердить поставленную гипотезу, принять решение и пр.

Навыки Data-аналитика

Работа Data Analyst лежит сразу в трех плоскостях: такой сотрудник должен задействовать знания из математики, опыт из ИТ и все, что можно из системного анализа. Соответственно, навыки data аналитика выглядят примерно так:

• дискретная математика, теория вероятностей, статистика;
• ИТ — языки программирования, Data Mining, языки, схожие с SQL, QlikView, BI-системы и т.д.;
• методы анализа бизнес-процессов, проектный менеджмент, управление качеством.

Могут понадобиться знания и об отрасли, в которой трудится аналитик: например, сотруднику банка пригодятся основы бух. учета.

Для специфики Big Data этот список пополняется Data Governance (вопросы ИТ-безопасности, управления данными), Data Lakes (умение работать с озерами данных), владение типовыми сценариями цифровой трансформации, а также использование собственно технологий Big Data в различных узкоспециализированных отраслях.

Чтобы быстрее найти специалиста, обратитесь в наше ИТ агентство.