Телеграм-канал основателя Checkroi — Вани Буявца

Посмотреть →
Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Профессии в аналитике Профессия «Аналитик» — подробный обзор

Профессия «Аналитик» — подробный обзор

от Роза Дулёва
Опубликовано: Страница обновлена: 8962 просмотров Время прочтения: 18 минут

Иногда мы сами не замечаем, как обрабатываем большие объёмы информации, чтобы сделать выводы и принять верное решение. Исследователи из Frost&Sullivan вывели, к 2025 году общая величина хранимых данных возрастёт до 400 Зб (зеттабайт) — к слову, 1 Зб составляет около 1 миллиарда Гб.

Не заблудиться в этих информационных джунглях помогают специалисты, которые умеют обрабатывать данные и выводить из них тренды, прогнозы и тенденции. В этой статье мы расскажем о профессии аналитика и разберёмся, чем он занимается и сколько зарабатывает.

Кто такой аналитик и чем занимается

В обязанности аналитика входит сбор, обработка и сегментирование больших объёмов данных, их анализ и представление выводов в понятном виде. Это высококвалифицированные специалисты, владеющие разными видами анализа. Аналитики проводят исследования в разных сферах и обобщают данные, которые уже проанализированы. На основе результатов они составляют программу по улучшению объекта исследований или формулируют прогнозы.

Суть профессии отражает происхождение её названия: άναλυτικά с древнегреческого означает «искусство анализа».

Чем занимается аналитик:

  • собирает данные проводит предварительную сортировку,
  • анализирует и проверяет данные,
  • формулирует начальные гипотезы,
  • подбирает или разрабатывает методику анализа,
  • формулирует выводы и составляет отчётность по результатам анализа.

Независимо от сферы деятельности, аналитики собирают и анализируют данные, оценивают результаты и предлагают практические решения для оптимизации работы на основе актуальной картины сложившейся ситуации.

Виды аналитиков

Аналитики могут работать в разных сферах и выполнять разные задачи — из-за этого внутри профессии произошло разделение на несколько специализаций. Рассмотрим два основных вида специалистов — бизнес-аналитики и системные аналитики.

Бизнес-аналитики. Простыми словами это специалисты, которые отвечают за аналитику бизнес-процессов. Они отслеживают риски, анализируют целесообразность финансирования и инвестиций, обрабатывают бухгалтерскую отчётность и др.  Кроме того, аналитики могут работать в профессиях, связанных с аналитикой, где необходимы узконаправленные знания — аналитики-химики, -журналисты и др.

Ловите подборку программ для бизнес-аналитиков: топ лучших онлайн-курсов по бизнес-аналитике

Системные аналитики. Чаще всего эти специалисты заняты в IT. Самыми популярными направлениями системной аналитики выступают веб-аналитика и дата сайенс.

Веб-аналитики отслеживают работу сайтов, приложений и прочих веб-продуктов и исследуют: кто и как покупает товары онлайн, какие траты несёт компания для привлечения покупателей и какова эффективность этих вложений и как повысить прибыль.

Дата-сайентисты обрабатывают большой объём бессистемных данных, чтобы получить новые, не угадываемые выводы. В их работе присутствует элемент эксперимента и творчества — этим они отличаются от других видов аналитиков.

Курсы для системных аналитиков ищите в нашей подборке Топ-5 курсов по системному анализу

В чём разница. В глобальном смысле, между системными и бизнес-аналитиками очень тонкая грань. Система кажется более широким понятием, чем просто бизнес, и создаётся впечатление, что системный аналитик может проанализировать самостоятельно абсолютно всё. В то же время, тогда как системный аналитик тесно связан с IT и его выводы и предложения по улучшению сводятся к внедрению новых IT-решений, бизнес-аналитик может предложить любые способы улучшения ситуации, в том числе с помощью высоких технологий. Под этим углом бизнес-аналитика кажется более широким понятием, чем системная.

Что общего. Целью любой аналитики является совершенствование продукта, которое достигается путём автоматизации процессов — с этой точки зрения, системная и бизнес-аналитика схожи.

Что выбрать. В эпоху цифровизации перспективнее выглядит системная аналитика. Даже для бизнес-аналитиков, чья работа не связана с IT, будет полезно немного углубиться в тему. Так, освоив язык программирования Python, можно автоматизировать рутинные задачи, обработать больше информации и быстрее проанализировать необходимые данные. Так вы повысите уровень компетенции и как следствие конкурентоспособность на рынке труда и сможете претендовать на более высокую оплату труда.

Телеграм-канал Вани Буявца

Востребованность профессии «Аналитик»

Для любой сферы деятельности важно своевременно получать актуальные данные и на их основе формулировать гипотезы и делать выводы, поэтому на аналитиков всегда высокий спрос независимо от сферы компании. По данным hh.ru на ноябрь 2021 года открыто почти 46 000 вакансий по запросу «аналитик».

Выдача hh.ru по запросу «Аналитик», выбранный регион — РоссияВыдача hh.ru по запросу «Аналитик», выбранный регион — Россия

Около половины вакансий представлено в Москве, далее идёт Санкт-Петербург и Свердловская область. Чаще всего аналитиков ищут компании из сфер информационных технологий, розничной торговли, финансового сектора и услуг для бизнеса.

График и формат работы аналитика

Специфика работы аналитика в том, что ему нужно контактировать с коллегами и разными отделами, что не всегда возможно или безопасно с точки зрения конфиденциальности данных, если сотрудник работает на удалёнке или на фрилансе. Поэтому почти всегда аналитики работают в офисе полный рабочий день. Варианты с частичной занятостью или сменным графиком работодатели практически не рассматривают.

Соотношение графика работы аналитиков в вакансиях на hh.ru:

  • полный день — чаще всего: 80%
  • удалённый формат — средне: 13%
  • гибкий график — редко: 7%

Зарплата аналитика

Заработную плату аналитиков корректнее рассматривать с точки зрения их специализации. В этом плане диджитал-специалисты обладают преимуществом, так как чаще работают в крупных компаниях, расположенных в городах-миллионниках, где зарплаты в среднем выше, чем в регионах.

Мы составили таблицу средних зарплат аналитиков разных специализаций:

Специализация Зарплата
Аналитик данных (Data Analyst) от 100 000 ₽
Аналитик больших данных (Big Data Analyst) от 110 000 ₽
Веб-аналитик от 75 000 ₽
Дата-сайентист от 105 000 ₽

Если оценивать зарплаты аналитиков по уровню специалиста, то выходит такая картина:

Начинающий  Опытный  Профессионал 
65—75 000 ₽ 80—110 000 ₽ 110—200 000 ₽

Плюсы и минусы профессии «Аналитик»

Когда мы представляем себе аналитика, нам кажется, что это человек, который со всех сторон обложен папками с таблицами и расчётами, которые часами изучает, сопоставляет с данными в компьютере, вводит какие-то формулы и вносит цифры в программу. Со стороны работа аналитика может выглядеть скучной и однообразной, но у неё есть ряд преимуществ, которые незаметны человеку «не в теме». Вместе с тем, недостатки у профессии тоже имеются.

Рассмотрим подробнее плюсы и минусы работы аналитика:

Плюсы Минусы
  • высокий и стабильный спрос
  • достойная оплата труда
  • подходим людям с аналитическим складом ума
  • всегда поступают свежие данные для исследования 
  • хорошие условия труда, так как вакансии чаще открыты в крупных и международных компаниях
  • возможность выйти на международный рынок труда
  • перспектива вести частный бизнес и консультировать клиентов как приглашённый специалист 
  • монотонная работа
  • большая часть дня проходит за компьютером
  • возможны проблемы со зрением и со спиной
  • могут возникнуть споры с клиентом из-за несогласия с результатами аналитики

Навыки, необходимые для аналитика

Аналитик должен обладать такими навыками:

  • понимать методы и приёмы анализа и знать основы статистики;
  • хорошо знать математику, чтобы производить точные расчёты;
  • владеть основами объектно-ориентированного программирования и иметь представление о базовых принципах разработки и проектирования программного обеспечения;
  • понимать теорию алгоритмов и безопасности информации и основы системного анализа;
  • уметь работать в специальных программах и приложениях,

Программы, которые могут пригодиться в работе аналитика:

Excel  программа для работы с электронными таблицами, в которой можно составлять сложные отчёты, структурировать и фильтровать большие объёмы данных, производить расчёты и создавать диаграммы
Power Pivot надстройка Excel для сложных вычислений и анализа данных

 

Power BI программа аналитики информации, в которой можно анализировать базы данных и файлы разных форматов и визуализировать результаты через графики, диаграммы и схемы
Power Query технология подключения к данным для обработки данных из различных источников
Tableau  система интерактивной аналитики для обработки и визуализации информации из различных источников
Google Analytics и Яндекс.Метрика сервисы веб-аналитики, в которых можно отслеживать источники трафика, анализировать активность пользователей сайтов и приложений

Помимо этого, аналитик данных должен владеть общими знаниями из экономики, менеджмента и бухгалтерского учёта.

Если говорить о системной аналитике, то такой специалист должен разбираться в системном анализе и разработке тестов для ПО. Он должен уметь документировать, формализовать и моделировать процессы по нотациям ERM, DFD и eEPC и на языке моделирования UML. Плюсом для таких специалистов станет владением одним или несколькими языками программирования  — C++,  R или Python.

Личностные качества аналитика

Аналитика данных подходит не всем людям, ведь если специальным навыкам может обучиться практически каждый, то с личными качествами всё сложнее. Чтобы работа приносила радость, она должна нравиться, а для этого надо, чтобы человек правильно выбрал дело жизни.

Часто рабочий день аналитика проходит за долгим и тщательным изучением огромного массива данных, поэтому специалист обязан быть педантичным, внимательным и въедливым, чтобы не допустить неточностей в расчётах и прийти к верным выводам.

Другие личные качества аналитика:

  • аналитический ум,
  • хорошая память,
  • любознательность,
  • наблюдательность,
  • усидчивость,
  • настойчивость,
  • аккуратность,
  • терпение,
  • ответственность.

Как стать аналитиком

Аналитиком можно стать, отучившись в вузе на соответствующем факультете —  РАНХиГС, РЭУ имени Плеханова НИУ ВШЭ, МГИМО и другие вузы выпускают специалистов этого направления. Но вариант с высшим образованием подходит тем, кто выбрал профессию ещё в школе и сразу по окончании поступил на нужный факультет.

Если же вы решили стать аналитиком во взрослом возрасте, имея за плечами диплом другой или смежной специальности, тратить 3-5 лет на второе высшее не всегда целесообразно. Во-первых, это отнимает много времени и не всегда позволяет совмещать учёбу с работой. Во-вторых, второе высшее может дорого обойтись.

Есть еще один способ, где учат на аналитика — на онлайн-курсах. Это сэкономит много времени и денег и позволит учиться у опытных экспертов, на практике и совмещая с работой или учёбой по другому направлению.

Мы подобрали учебные программы для аналитиков разных направлений — изучайте специализации и выбирайте подходящие курсы.

Аналитик данных

Аналитик данных, или Data Analyst, хорошо разбирается в статистике, математике, информатике, экономике и бизнесе. Он проводит детальный анализ данных и интерпретирует их в понятном виде. Такой аналитик проверяет разные диджитал-данные и составляет выводы в виде таблиц, схем и диаграмм.

Аналитик данных может работать в государственных структурах, научно-исследовательских институтах, банках, медучреждениях, страховых компаниях и др. Он может выбрать отдельное направление бизнеса и стать финансовым, инвестиционным или кредитным аналитиком. На ноябрь 2021 года на hh.ru открыто около 20 000 вакансий аналитика данных.

Лучший курс для аналитиков данных по мнению редакцииПрофессия «Аналитик данных с нуля до middle» от Нетологии

Другие образовательные программы по направлению Онлайн-курсы по аналитике: обучение Data-анализу с нуля

Аналитик больших данных

Аналитик больших данных, или Big Data Analyst, обрабатывает большие объёмы данных и анализирует огромные массивы со сложной и неопределённой и структурой. Он выявляет закономерности между предметами проводимых исследований и способствует открытию и разработке новых технологий, методик и др.

Когда работаешь с большими объёмами информации, важно уметь находить закономерности в обрабатываемых данных и создавать новые подходы к решению задач, опираясь на базу логических цепочек. С этой задачей отлично справляются аналитики больших данных. На ноябрь 2021 года на hh.ru можно найти 7000 вакансий этой профессии.

Лучший курс для аналитиков больших данных по мнению редакции«Факультет Аналитики Big Data» от GeekBrains

Другие образовательные программы по направлению Подборка лучших курсов для аналитиков Big Data

Веб-аналитики

Веб-аналитик собирает и анализирует данные о сайтах и приложениях: кто их посетил, сколько человек зашло, в каких разделах они побывали, сколько времени посетители пребывают на сайте, с какими проблемами сталкиваются и др. Выводы, предоставленные веб-аналитиками, помогают находить и устранять препятствия и неудобства, которые делают посещение сайта или другого ресурса некомфортным, кратковременным и безрезультатным.

Веб-аналитики способствуют повышению эффективности веб-ресурсов и мобильных приложений, из-за чего увеличивается количество посетителей, продлевается время их присутствия и повышается конверсия. 2000 вакансий по России открыто на должность веб-аналитика.

Лучший курс для веб-аналитиков по мнению редакцииВеб-аналитик с нуля до Junior от Skillbox

Другие образовательные программы по направлению Обучение веб-аналитике: топ самых актуальных онлайн-курсов

Дата-сайентист

Дата-сайентист, или Data Scientist, собирает огромные массивы неструктурированных данных, находит в них связи и закономерности и переводят информацию в понятный для восприятия вид. Эти специалисты владеют разными способами анализа и методами математического моделирования, чтобы грамотно обрабатывать и преобразовывать данные в читабельные отчёты.

Дата-сайентист владеет несколькими языками программирования — Python, R, SQ и др., работает с ПО для статистического анализа SAS, обрабатывает данные методом текстового анализа и машинного обучения и многое другое. Он умеет моделировать базы данных, работать с искусственным интеллектом, визуализировать информацию и составлять отчёты для руководства в презентациях и схемах. На на hh.ru доступно 1500 вакансий по запросу Data Scientist.

Лучший курс для дата-сайентистов по мнению редакцииПрофессия «Data‌ ‌Scientist‌» от Skillbox

Другие образовательные программы по направлению Онлайн-курсы обучения Data Science с нуля

Если вы отличаетесь аналитическим складом ума и усидчивостью, легко осваиваете компьютерные программы, вам нравится приводить в порядок неструктурированные данные и вы с трепетом ждёте результатов обработки таких массивов, то из вас получится хороший аналитик данных. Определяйтесь с направлением аналитики, выбирайте понравившийся курс и изучайте новую востребованную профессию.

Телеграм-канал Вани Буявца, только внизу
3 Коментария
3

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

3 комментария

Владимир

Бизнес-аналитик – действительно серьезная профессия. Только вот у нас в России, на мой взгляд, происходит очередная подмена понятий. Как со словом “менеджер”. Бизнес-аналитик, судя по вакансиям, – это посредник-переводчик между теми, кто выстраивает бизнес-процессы и программистами.

Ответить
Андрей Копоть

Да, согласен. Такая тенденция наблюдается. Мне кажется, это связано с тем, что бизнес-аналитика, как самостоятельная ниша, у нас только недавно начала зарождаться. Обычно предприниматель – сам себе аналитик.

Ответить
Р

БА, с которыми я работал, обычно изучаю предметную область бизнеса, готовят функциональный лист (может еще стратегия развития) и выявленных для автоматизации бизнес-процессов, управляют рисками, общаются с бизнесом и, да, являются переводчиками с языка бизнеса на понятный системным аналитикам/разработчикам. О какой подмене понятий вы говорите, если про БА смогли сказать только, что это серьезная профессия. Возможно, у вас неправильное представление о этой роли.

Ответить

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!